Un antidepressivo è giusto per te? Chiedi alle tue onde cerebrali

Le persone che vengono curate per la depressione spesso devono soffrire per mesi di test di prova ed errore di diversi farmaci per vedere quali di essi, se ce ne sono, aiuteranno. Per molto tempo, scienziati e clinici hanno sperato in un mezzo biologico per diagnosticare la depressione o prevedere quali pazienti faranno meglio con un determinato trattamento. Un nuovo studio fa un passo verso l’ultimo tipo di predizione trovando una firma distintiva con la tecnica non invasiva dell’elettroencefalografia (EEG) per verificare chi trarrà beneficio da un antidepressivo comune.

Il studia, pubblicato lunedì in Nature Biotechnology, hanno seguito oltre 300 persone con depressione quando hanno iniziato a prendere il farmaco sertralina (Zoloft) o un placebo. Un algoritmo informatico potrebbe discernere gli ELETTROENCEFALOGRAMMI di coloro che si sono comportati bene sulla droga da quelli che non lo hanno fatto. Formato su un gruppo, l’algoritmo ha anche previsto i risultati in modo efficace in molti altri.

Il lavoro è preliminare e deve essere confermato con ulteriori studi e ampliato per includere altri trattamenti, come diversi antidepressivi, stimolazione magnetica transcranica e psicoterapia. Ma “nel mio campo, questo, di per sé, è un grande passo. Non abbiamo avuto il tipo di predittori specifici per un farmaco “, afferma Madhukar Trivedi, psichiatra presso il Peter O’Donnell Jr. Brain Institute del Southwestern Medical Center dell’Università del Texas, che ha supervisionato il processo multisito.

In questo momento i medici danno ai pazienti qualunque antidepressivo gli piaccia di più, e quindi – per tutte le scelte in questa classe di farmaci – devono aspettare dalle sei alle otto settimane per sapere se funziona o no, afferma Amit Etkin, che ha anche supervisionato la ricerca. Se il farmaco non funziona bene, potrebbero passare altre sei settimane prima che sappiano se una dose diversa o un nuovo farmaco sono più efficaci. Nel frattempo, molte persone che cercano farmaci sono a rischio di suicidio o troppo depresse per funzionare normalmente.

“Questa stessa idea che abbiamo accettato, come campo, come mondo, che ci vogliono otto settimane o più per vedere una risposta antidepressiva, e che va bene, non dovrebbe mai andare bene”, dice Etkin, che è attualmente attivo partire dalla Stanford University per proseguire la commercializzazione di una diagnostica basata sull’EEG. “Dovremmo scusarci continuamente per questo, non accettarlo.” Uno su otto americani attualmente prende un antidepressivo, quindi migliorare il processo di adattamento di un paziente a un farmaco potrebbe favorire un numero enorme di persone, dice.

Tom Insel, ex capo del National Institute of Mental Health e ora imprenditore, ritiene che questo approccio, se dimostrato attraverso ulteriori ricerche, potrebbe essere estremamente utile per pazienti e medici. “Questo è un vero passo avanti. È un momento importante dire: “Sì, possiamo davvero fare di meglio” “, afferma Insel, che non era coinvolto nel nuovo documento ma era a capo del NIMH quando ha deciso di finanziare la ricerca. “Se potessimo salvare queste persone uno studio di sei settimane sulla sertralina, ciò consentirebbe di risparmiare tempo e denaro e ottenere risultati migliori”.

Oggi circa il 40 percento dei pazienti risponderà al primo farmaco che viene loro somministrato, afferma Etkin. Nel suo studio, circa il 65 percento dei pazienti la cui firma EEG suggeriva che avrebbero risposto bene alla sertralina lo ha fatto. Anche se l’approccio non migliora, come spera Etkin, è comunque sostanzialmente superiore all’attuale metodo, afferma.

I farmaci psichiatrici di oggi non funzionano meglio di un placebo per molte persone, il che ha dato loro la reputazione di essere inefficaci. Ma il problema potrebbe essere la diagnosi, non il farmaco, afferma Etkin. Forse il modo in cui diagnostichiamo è impreciso, perché non è legato alla biologia della condizione. “È tutto un rapporto soggettivo”, afferma. Se gli scienziati potessero diagnosticare sulla base di un marcatore biologico, le diagnosi diventerebbero più oggettive e le stesse terapie sembrerebbero più efficaci perché sarebbero meglio adattate ai pazienti che ne trarrebbero beneficio. Un elettroencefalogramma ha molti vantaggi come diagnostico, afferma Etkin: è relativamente economico, prontamente disponibile e facile da amministrare.

L’uso dell’intelligenza artificiale è limitato in un campo come quello della salute mentale, dove è molto difficile ottenere grandi set di dati, afferma. I ricercatori non potevano fare affidamento sulla sempre più popolare tecnica di intelligenza artificiale conosciuta come deep learning, perché richiederebbe dati da circa 100.000 pazienti o giù di lì per fare previsioni, che non è possibile in psichiatria, dice. Invece Etkin e i suoi colleghi hanno creato un algoritmo più semplice per estrarre la ricchezza dei dati EEG e trarre vantaggio dal gruppo relativamente ampio di pazienti che avevano. Gli sforzi precedenti per trovare una firma senza usare l’IA fallirono, il documento mostra e i sintomi dei pazienti non aiutarono a stratificarli.

L’ELETTROENCEFALOGRAMMA misura l’attività elettrica del cervello tramite elettrodi posizionati sul cranio. Alcuni schemi di attività sul lato sinistro dell’organo suggeriscono che un paziente farebbe meglio con la sertralina, dice Trivedi. Nello studio, i ricercatori hanno usato lo stesso algoritmo per cercare di trovare una firma – l’assenza dello stesso marcatore – che prevede quali pazienti risponderanno bene alla stimolazione magnetica transcranica (TMS), che fornisce ripetuti impulsi magnetici alle aree del cervello essere coinvolto nella depressione.

“Dal punto di vista del paziente, questo è un passo molto prezioso”, afferma Martijn Arns, un altro autore del giornale e direttore della ricerca della Brainclinics Foundation nei Paesi Bassi. “Piuttosto che utilizzare” la cura a gradini “, in cui un paziente inizia il trattamento” più semplice “e si intensifica ogni volta [that person] non risponde, ora possiamo guidare qualcuno più rapidamente al trattamento giusto per cui funzionerà [him or her] usando un biomarker. ”

Sebastian Olbrich, un ricercatore di ELETTROENCEFALOGRAMMA che non era coinvolto nel nuovo studio, afferma che sebbene consideri il documento un “grande lavoro”, è preoccupato che il team di ricercatori non abbia allenato il loro algoritmo su TMS prima di trarre le loro conclusioni. “L’hanno addestrato solo su un’opzione di trattamento e poi l’hanno applicato a un’altra”, il che non è appropriato, dice.

Tuttavia, Olbrich, psichiatra e presidente della International Pharmaco EEG Society, afferma di essere ansioso di vedere lo studio esteso ad altri trattamenti per la depressione. “Se hai questo per diverse opzioni di trattamento, questo è davvero un grande passo per la psichiatria”, dice.

Trivedi afferma che alla fine vorrebbe sviluppare un test EEG in grado di identificare la firma della depressione prima che una persona ne soffrisse. Aggiunge che ha iniziato uno studio con circa 1.200 volontari che intende seguire nel tempo. Verificherà con loro alcune volte all’anno per iniziare a sviluppare modelli predittivi su chi sperimenterà la depressione e chi si riprenderà da essa.

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