Обычно пациентам, страдающим от депрессии, может потребоваться несколько месяцев, чтобы найти эффективное лечение. Ученые предлагают новый способ назначения медикаментов.
Согласно выводам нового исследования, опубликованного в журнале Nature Biotechnology, мозговые волны потенциально могут помочь предсказать, как отдельные пациенты отреагируют на антидепрессант еще до того, как начнется лечение.
В исследовании рассматривается одна из фундаментальных проблем психиатрии: отсутствие тестов, которые могли бы помочь врачам определить наилучшие варианты лечения пациентов с депрессией, сказал соавтор исследования доктор Мадхукар Триведи (Madhukar Trivedi), профессор психиатрии в Юго-Западном медицинском центре Юты в Далласе. Вместо этого, по словам Триведи, врачи полагаются на метод проб и ошибок, в ходе которого пациенты пробуют лекарства в рамках шести-восьминедельных циклов. Этот неточный метод способствует формированию общего представления о неэффективности антидепрессантов, добавил доктор Амит Эткин (Amit Etkin), соавтор исследования и профессор психиатрии в Стэнфордском университете.
Точный предсказатель идеального лечения человека может вывести из уравнения много догадок — и сэкономить пациентам месяцы разочарований, сказала Кэти Буркхаус, доцент кафедры психиатрии Университета Иллинойса в Чикаго, которая не участвовала в исследовании.
Новое исследование является «важным первым шагом» в достижении этой цели, сказала Буркхаус в интервью.
Для исследования ученые собрали показания мозговых волн у более чем 300 пациентов, которым был поставлен диагноз депрессии. Показания были получены с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), неинвазивного метода, который предполагает прикрепление электродов к коже головы пациентов. Затем пациентам случайным образом назначали плацебо или антидепрессант сертралин (выпускается под названиями «Асента», «Золофт» и многими другими).
Далее, на основе данных ЭЭГ, учёные разработали новый алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), который предсказывал бы реакцию пациентов на лечение. Они обнаружили, что пациенты с определенной картиной мозговых волн в начале исследования, скорее всего, будут положительно реагировать на сертралин после восьми недель лечения. Затем исследователи применили свой алгоритм к трем дополнительным наборам данных пациентов (из предыдущих исследований) для подтверждения своих результатов.
Результаты «идут вразрез с преобладающей мудростью о том, что эти препараты просто неэффективны», — сказал Эткин. «На самом деле они достаточно эффективны, но только для определенных субпопуляций».
Хотя результаты этого исследования многообещающие, неясно, можно ли будет использовать ИИ в клинических условиях «реального мира», пояснила Буркхаус.
Исследование конкретно оценивало, как пациенты реагировали, на сертралин, который является лишь одним из многих возможных методов лечения депрессии. «Следующим шагом в исследовании будет проверка того, может ли [алгоритм] прогнозировать эффективность других форм лечения, которые не обязательно основаны только на медикаментах», например, когнитивной терапии и стимуляции мозга, сказала Буркхаус.
Используя свой алгоритм для изучения ранее опубликованных наборов данных, исследователи обнаружили, что пациенты, которые с меньшей вероятностью реагировали на антидепрессанты, с большей вероятностью реагировали на стимуляцию мозга и психотерапию в общей массе. Тем не менее, этот вывод является предварительным и требует гораздо больше исследований для подтверждения.
Тем не менее, Эткин сказал, что технология может быть легко адаптирована для использования в кабинетах врачей, так как ЭЭГ используется в неврологии на протяжении десятилетий. Врачей можно было бы обучать упрощенной версии ЭЭГ, после чего данные можно загружать на сервер и обрабатывать в соответствии с алгоритмом. После обработки врач получит отчет, в котором будет подробно описано, будет ли пациент реагировать на определенные лекарства, добавил Эткин.
Эткин выразил надежду, что полученные данные помогут «начать прецизионную психиатрию».
Эткин является основателем и генеральным директором Alto Neuroscience, стартапа, целью которого является разработка персонализированных методов лечения психических расстройств.