Noul algoritm poate prezice răspunsul la antidepresive
Cercetătorii au dezvoltat un algoritm statistic care identifică pacienții care pot răspunde cel mai bine la antidepresive - înainte de a începe tratamentul.
Anchetatorii de la Spitalul McLean, afiliat al Harvard Medical School, au folosit datele dintr-un studiu clinic multi-site recent finalizat numit Stabilirea Moderatorilor și Biosemnaturilor de Răspuns Antidepresiv în Îngrijiri Clinice (EMBARC).
Lucrarea de Christian A. Webb, Ph.D. și Diego A. Pizzagalli, Ph.D., apare în jurnal Medicină psihologică.
Webb a spus că caracteristicile demografice și clinice ale indivizilor care au luat parte la studiul EMBARC au fost colectate înainte de începerea tratamentului de către echipa de studiu din patru situri (Universitatea Columbia, Spitalul General din Massachusetts, Universitatea din Michigan și UT Southwestern Medical Center) . Participanților li s-au administrat, de asemenea, sarcini pe computer.
Folosind aceste informații, Webb și colegii săi au dezvoltat un algoritm care prezice că aproximativ o treime din indivizi ar obține un beneficiu terapeutic semnificativ din medicamentele antidepresive față de placebo. În studiu, participanții au fost repartizați aleatoriu la un medicament antidepresiv comun sau la o pastilă placebo.
Rezultatele, a spus Webb, au fost ca multe studii clinice anterioare prin faptul că „am găsit o diferență relativ mică în îmbunătățirea medie a simptomelor între acei indivizi repartizați aleatoriu în comparație cu placebo”.
Cu toate acestea, a explicat el, „pentru o treime din indivizii preziși că vor fi mai potriviți pentru antidepresive, au avut rezultate semnificativ mai bune dacă li s-a întâmplat să fie alocați medicamentelor mai degrabă decât placebo”.
Ultimul grup de pacienți s-a caracterizat prin severitate mai mare a depresiei și emoționalitate negativă, au fost mai în vârstă, au șanse mai mari de a fi angajați și au prezentat un control cognitiv mai bun pe o sarcină computerizată.
„Aceste rezultate ne aduc mai aproape de identificarea grupurilor de pacienți foarte susceptibile de a beneficia preferențial de inhibitori selectivi ai recaptării serotoninei (SSRI) și ar putea realiza obiectivul personalizării selecției tratamentului antidepresiv”, a adăugat Madhukar Trivedi, MD, UT Southwestern Medical Center, coordonator principal pentru studiul EMBARC.
ISRS sunt o clasă de medicamente care sunt utilizate de obicei ca antidepresive în tratamentul tulburărilor depresive majore și tulburărilor de anxietate.
Bazându-se pe aceste constatări, a spus Webb, echipa sa caută acum să adapteze algoritmul pentru a fi utilizat în clinicile „din lumea reală”. Mai exact, a spus el, cercetătorii caută să colaboreze cu Universitatea din Pennsylvania la un studiu care ar testa algoritmul în clinicile psihiatrice care tratează persoanele care suferă de depresie prin compararea a două sau mai multe tratamente viabile; de exemplu, două clase diferite de antidepresive sau antidepresive vs. psihoterapie.
Misiunea noastra este de a utiliza acesti algoritmi bazati pe date pentru a oferi clinicienilor si pacientilor informatii utile despre care tratament se asteapta sa produca cel mai bun rezultat pentru acest individ specific, a spus Webb.
El a explicat că astfel de cercetări pot contribui la obiectivul de a crea „medicamente personalizate” în îngrijirea sănătății. „În loc să folosim o abordare unică pentru toți, am dori să ne optimizăm recomandările de tratament pentru pacienți individuali”, a spus el.
Sursa: Spitalul McClean
