Inteligência Artificial (IA) pode ajudar a prever a resposta individual de pacientes a antidepressivos

Inteligência Artificial (IA) pode prever a resposta individual de pacientes a antidepressivos

Por Iliriana Bisha Tagani MD
 

Usando um eletroencefalograma simples (EEG), pesquisadores de Stanford conseguiram prever quais pacientes deprimidos se beneficiariam mais do tratamento com o antidepressivo sertralina (Zoloft). Os participantes nos quais o EEG encontrou uma pequena melhora com a sertralina tinham maior probabilidade de responder à estimulação magnética transcraniana (EMT) em combinação com a psicoterapia.
 

Com apenas alguns eletrodos e um pouco de inteligência artificial, seria possível prever qual tratamento antidepressivo ajudaria o paciente. Um simples eletroencefalograma combinado com a análise por um modelo de computador tornaria possível identificar pacientes que poderiam se beneficiar da sertralina (Zoloft). Este novo trabalho foi publicado na Nature Biotechnology.
 

30% não respondem a tratamentos para depressão
“Eu ficaria surpreso se não for usado pelos médicos nos próximos cinco anos”, disse Amit Etkin, professor de psiquiatria e ciência do comportamento em Stanford, que liderou o trabalho. Nos EUA, uma em cada cinco pessoas sofreu ou sofrerá de depressão e apenas 30% delas respondem ao tratamento prescrito. “O tratamento para pessoas que sofrem de depressão geralmente começa com a prescrição de um antidepressivo. Se isso não funcionar, um segundo antidepressivo é prescrito. Geralmente, cada um desses “testes” leva pelo menos oito semanas para avaliar se o medicamento funcionou e se os sintomas foram aliviados”, disse Etkin. Se isso falhar, a psicoterapia e a estimulação magnética transcraniana (EMT) do cérebro (um tratamento que envolve um tipo específico de estimulação cerebral não invasiva) também podem ser oferecidas. “Os métodos atuais de diagnóstico da depressão são simplesmente muito subjetivos e imprecisos para ajudar os médicos a determinar rapidamente o tratamento apropriado”, explica Amit Etkin, e leva ao desânimo dos pacientes, o que contribui para os sintomas da depressão.
 

Tristeza, falta de desejo, falta de energia, distúrbios do sono… O diagnóstico de depressão é baseado em muitos dos sintomas relatados pelos pacientes, o que leva à escolha do tratamento. Para ser mais eficaz, os médicos sonham com medicina personalizada com base em sinais mais precisos.
 

A Universidade de Stanford utilizou dados do estudo EMBARC, o maior estudo antidepressivo controlado por placebo, guiado por imagem, que incluiu 309 pacientes deprimidos com e sem um antidepressivo chamado Sertralina (Zoloft). Um teste de eletroencefalografia (EEG), no qual os eletrodos foram colocados no couro cabeludo dos pacientes, foi usado para medir a atividade elétrica do cérebro antes de iniciar o tratamento. Usando teorias da neurociência, ciência clínica e biotecnologia, os cientistas também construíram um modelo preditivo avançado baseado em um novo algoritmo de aprendizado de máquina chamado SELSER, especializado na análise de dados de EEG. Os pesquisadores então aplicaram o SELSER aos dados de EEG dos 309 participantes do estudo e esperavam que a técnica de aprendizado de máquina pudesse prever os sintomas depressivos dos participantes após o tratamento.
 

Um córtex pré-frontal mais ativo
“Esses estudos foram mais bem-sucedidos do que qualquer membro da nossa equipe poderia imaginar”, disse o psiquiatra Madhukar Trivedi, que liderou o estudo. O SELSER foi capaz de prever com segurança a resposta individual dos pacientes à sertralina, com base em um tipo específico de sinal cerebral chamado ondas alfa. Do ponto de vista fisiológico, as ondas alfa, em conjunto com um estado geral de relaxamento, reduzem a capacidade de processamento de uma área específica do cérebro. O córtex pré-frontal é particularmente afetado, uma área de atividade que geralmente é prejudicada em pessoas deprimidas. O córtex pré-frontal está envolvido em nossas reações emocionais, principalmente por outras regiões do cérebro, responsáveis pelo controle dos neurotransmissores dopamina, noradrenalina e serotonina, importantes para a regulação do humor. Segundo os autores, esse modelo baseado em EEG superou os modelos convencionais que usavam dados de EEG ou outros tipos de dados individuais, como gravidade dos sintomas e características demográficas. Finalmente, outro conjunto de dados independentes mostrou que os participantes nos quais o SELSER encontrou uma pequena melhora com a sertralina tinham maior probabilidade de responder à estimulação magnética transcraniana em combinação com a psicoterapia. “Se um antidepressivo não funcionar, isso pode ser devastador para o paciente”, conclui Madhukar Trivedi. “Nossa pesquisa mostra que em breve, os pacientes não precisarão mais suportar o doloroso processo de tentativa e erro”.
 

Tradução livre e adaptação do texto original em inglês do site Gilmore Health News
Publicado em 8 de junho de 2020