Een doorbraak in de psychiatrische geneeskunde biedt hoop voor patiënten met een depressieve stoornis. Onderzoekers van het Amsterdam UMC en het Radboudumc hebben een methodiek ontwikkeld waarmee je met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) in slechts één week tijd de effectiviteit van een antidepressivum kunt voorspellen. Door de klinische informatie van de patiënt te combineren met magnetische resonantiebeeldvorming (MRI) kon het team tot 8 weken eerder bepalen of het medicijn effect zou hebben of niet.
Dit is vooral belangrijk omdat traditioneel een interval van zes tot acht weken nodig is om de effectiviteit van een antidepressivum te beoordelen. "Voor patiënten is dit essentieel”, benadrukt hoogleraar Liesbeth Reneman, hoogleraar neuroradiologie aan het Amsterdam UMC.
Het recente onderzoek richt zich op sertraline, een van de meest voorgeschreven antidepressiva in zowel de Verenigde Staten als Europa. Door klinische en MRI-beeldgegevens van 229 patiënten met ernstige depressies te analyseren, voor en na een week behandeling met sertraline of placebo, ontwikkelden en pasten de onderzoekers een algoritme toe dat de respons op de behandeling kan voorspellen.
Uit de resultaten bleek dat slechts een derde van de patiënten positief op het medicijn reageert, terwijl bij tweederde sertraline niet het beoogde effect heeft. "Met deze methodologie kunnen we in tweederde van de gevallen het onnodig voorschrijven van sertraline voorkomen, waardoor de kwaliteit van de patiëntenzorg verbetertReneman legt uit.
Het algoritme identificeerde de bloedstroom in de anterieure cingulaire cortex, een hersengebied dat betrokken is bij emotieregulatie, als voorspellend voor de effectiviteit van sertraline. Bovendien bleek ook de ernst van de symptomen één week na het starten van de behandeling een relevante voorspellende indicator te zijn.
Deze methode belooft een revolutie teweeg te brengen in de aanpak van de behandeling met sertraline en biedt de mogelijkheid om de therapie voor elke individuele patiënt aan te passen. Momenteel bestaat er geen nauwkeurig voorspellingsinstrument en moeten patiënten maanden wachten om erachter te komen of de door hen gekozen behandeling effectief is.
Naast het verkorten van de periode van onzekerheid voor patiënten, heeft deze doorbraak het potentieel om de samenleving aanzienlijke kosten te besparen doordat patiënten sneller kunnen re-integreren in de gemeenschap.
In een derde van de gevallen van ernstige depressie verbeteren de symptomen echter niet, zelfs niet na verschillende behandelingsronden. De urgentie om een oplossing te ontwikkelen die een snelle bepaling van de effectiviteit van antidepressiva mogelijk maakt, ligt voor de hand. De onderzoekers zijn nu bezig met het verfijnen van het algoritme en het toevoegen van nieuwe datasets om de nauwkeurigheid van de voorspellingen te verbeteren.
