Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Nature Biotechnology за февраль 2020 года, искусственный интеллект (ИИ) может быть полезным и даже необходимым инструментом для выбора наилучшего лечения депрессии.

Данные получены из национального клинического испытания, основанного на необходимости понимания расстройств настроения. Наиболее важный вывод, к которому пришли исследователи, заключается в том, что компьютер может обеспечить точный прогноз исхода для применения антидепрессанта конкретным пациентом на основе мозговой активности этого человека.

Несколько исследований из анализа данных испытаний уже были опубликованы, и основной вывод заключается в том, что передовые технологии могут помочь диагностировать и лечить депрессию с большей точностью. Задача состоит в том, чтобы внедрить эти результаты в клиническую практику. Тем не менее, ученые говорят, что использование искусственного интеллекта, визуализации мозга и анализов крови изменит лицо психиатрии в ближайшем будущем.

Согласно данным NHANES (Национальное обследование здоровья и питания), потребление антидепрессантов выросло на 65% за последние 15 лет. Широкое использование этих лекарств делает вопросом первостепенной важности понять, как и какие лекарства будут эффективны при лечении депрессии.

Исследователь Мадукар Триведи говорит: «Мы предоставили обильные данные, чтобы показать, что мы можем выйти за рамки догадок выбора методов лечения депрессии и изменить мышление о том, как следует диагностировать и лечить болезнь».

Исследование

Исследование было проведено на более чем 300 человек с клинической депрессией. Пациенты прошли базовую оценку активности мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Им случайным образом назначали либо SSRI (селективный ингибитор обратного захвата серотонина), который является наиболее часто используемым антидепрессантом, либо плацебо.

Затем исследователи разработали специализированный алгоритм машинного обучения, используя данные ЭЭГ, чтобы сказать им, у какого пациента были самые высокие шансы на улучшение, если он принимал данное лекарство в течение 2 месяцев.

Выводы

Аппарат выдавал цифры о результатах каждого из обследованных пациентов. Удивительно, но прогнозы были на месте. Мало того, что когда ученые следили за пациентами после этого, они обнаружили, что те, кого антидепрессант с меньшей вероятностью получит от машины, могут улучшиться с помощью консультирования или стимуляции мозга.

Для подтверждения этих результатов были сформированы еще три группы пациентов для их проверки.

Машина использовала данные предыдущих исследований, чтобы выяснить, какие закономерности мозговой активности были на самом деле связаны с видом нарушения мозговой активности, который улучшается при антидепрессивной терапии. Эти данные получены из исследования EMBARC для пациентов с большой депрессией. Судебный процесс длился 16 недель в четырех разных местах в США. Целью было поставить диагноз и лечение депрессии на прочной основе. Исследователи использовали визуализацию мозга, анализ ДНК, образцы крови и другие соответствующие тесты, чтобы разработать биологический, а не субъективный метод лечения этих расстройств настроения.

Мотивация была предоставлена ​​еще более ранним исследованием, названным STAR * D, в котором ученые обнаружили, что до трети пациентов не смогли достичь клинического улучшения до адекватного уровня с первым антидепрессантом, который они попробовали. Поэтому, говорит Триведи, «мы задумывались:« Не лучше ли было бы определить в начале лечения, какое лечение будет лучшим для каких пациентов? »

С помощью EMBARC более ранние исследования оценивали роль магнитно-резонансной томографии (МРТ) головного мозга в покое, а также во время эмоциональной обработки, наряду с другими тестами, в прогнозировании роли пациента. Эти данные продолжают обрабатываться после этих элементарных находок.

Последствия и будущее

Другой исследователь, Амит Элкин, говорит: «Это исследование основано на предыдущем исследовании, которое показывает, что мы можем предсказать, кому полезен антидепрессант, и фактически доводит его до практического значения». Триведи говорит, что они, вероятно, будут использовать ЭЭГ в большинство пациентов, потому что это не только намного дешевле, но и так же или лучше при прогнозировании риска, чем другие более дорогие тесты.

Однако некоторым пациентам необходимо пройти МРТ или анализ крови просто из-за изменяющегося выражения депрессии – «многих признаков депрессии». Триведи объясняет: «Наличие всех этих тестов повысит шансы выбора правильного лечения с первого раза».

Следующим шагом является разработка интерфейса AI, который совместим с широким спектром машин ЭЭГ, используемых в США, и получение разрешения на использование устройства от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). Между тем, другие крупные исследования продолжают повышать скорость реакции с антидепрессантами.

Одним из них является исследование D2K, целью которого является 2500 депрессивных или биполярных индивидуумов с последующим наблюдением в течение 20 лет. RAD, с другой стороны, имеет аналогичную численность 2500 человек в возрасте 10-24 лет. Это разработано, чтобы подобрать факторы риска для настроения или тревожных расстройств. Некоторые из этих участников будут использоваться для оценки ЭЭГ и различных других тестовых комбинаций. Цель состоит в том, чтобы найти наилучшее лечение путем выявления наилучшего соответствия (биологической сигнатуры), как говорит Триведи: «Наше исследование показывает, что им больше не нужно терпеть болезненный процесс проб и ошибок».