Ett genombrott inom psykiatrisk medicin ger hopp till patienter med egentlig depression. Forskare från Amsterdam UMC och Radboudumc har utvecklat en metod som gör att man med hjälp av artificiell intelligens (AI) kan förutsäga effektiviteten av ett antidepressivt läkemedel på bara en vecka. Genom att kombinera patientens kliniska information med magnetisk resonanstomografi (MRT) kunde teamet avgöra upp till 8 veckor tidigare om läkemedlet skulle ha effekt eller inte.
Detta är särskilt viktigt med tanke på att ett intervall på 6 till 8 veckor traditionellt krävs för att bedöma effektiviteten av ett antidepressivt läkemedel. "Detta är viktigt för patienterna", betonar professor Liesbeth Reneman, professor i neuroradiologi vid Amsterdam UMC.
Den senaste studien fokuserar på sertralin, en av de vanligast föreskrivna antidepressiva medlen i både USA och Europa. Genom att analysera kliniska och MR-avbildningsdata från 229 patienter med allvarlig depression, före och efter en veckas behandling med sertralin eller placebo, utvecklade og tillämpade forskarna en algoritm som kan förutsäga behandlingssvar.
Resultaten visade att endast en tredjedel av patienterna svarar positivt på läkemedlet, medan hos två tredjedelar sertralin inte ger den förväntade effekten. "Med denna metodik kan vi förhindra onödig förskrivning av sertralin i två tredjedelar av fallen och därigenom förbättra kvaliteten på patientvårdenReneman förklarar.
Algoritmen identifierade blodflödet i den främre cingulate cortex, en hjärnregion involverad i känsloreglering, som förutsägande om sertralins effektivitet. Dessutom visade sig svårighetsgraden av symtomen en vecka efter påbörjad behandling också vara en relevant prediktiv indikator.
Denna metod lovar att revolutionera tillvägagångssättet för sertralinbehandling och erbjuder möjligheten att skräddarsy behandlingen för varje enskild patient. För närvarande finns det inget korrekt förutsägelseverktyg, och patienter måste vänta månader för att ta reda på om deras valda behandling är effektiv.
Förutom att minska perioden av osäkerhet för patienter, har denna upptäckt potential att spara samhället betydande kostnader genom att tillåta patienter att återintegreras i samhället snabbare.
Men i en tredjedel av fallen av allvarlig depression förbättras symtomen inte ens efter flera behandlingsomgångar. Brådskan att utveckla en lösning som möjliggör snabb bestämning av effektiviteten av antidepressiva medel är uppenbar. Forskarna håller nu på att förfina algoritmen och lägga till nya datamängder för att förbättra förutsägelsernas noggrannhet.
