Технология поможет избежать месяцев «проб и ошибок» при подборе подходящего лечения.
В клиническом исследовании ученые Медицинского центра Амстердамского университета (UMC) и Radboud UMC проверили алгоритм, который на основе МРТ-сканирования мозга пациентов определял, будет ли антидепрессант сертралин эффективен для лечения большого депрессивного расстройства у пациента в долгосрочной перспективе.
Сертралин — один из наиболее часто назначаемых антидепрессантов из класса селективных ингибиторов обратного захвата серотонина. Исследователи протестировали модель на данных, проведенного ранее слепого исследования с участием 229 пациентов с депрессией, которым назначали сертралин, а перед началом лечения делали МРТ-сканирование головного мозга.
Анализ клинических данных показал, что, ориентируясь на уровень кровотока в передней поясной извилине и тяжести симптомов до начала лечения и через неделю после назначения препарата, ИИ может успешно предсказывать, будет ли лечение у данного пациента эффективно. В частности для слепого исследования алгоритм заранее указал, что для каждых двух из троих пациентов лечение сертралином не даст результатов.
Традиционно подбор препарата при большом депрессивном эпизоде происходит методом проб и ошибок. При этом, чтобы понять, помогает ли назначенное лечение, требуется до 8-9 недель. Использование технологии поможет уже на раннем этапе определить эффективность терапии и скорректировать курс, избавив пациента от дополнительных мучений и побочных эффектов.
Исследователи добавляют, что хотя созданная ими модель специфична для сертралина, аналогичный метод можно разработать и для других лекарств, используемых для лечения депрессии.
Читать далее:
Посмотрите, как робот-гуманоид Boston Dynamics работает на автозаводе
Астрономы поняли, что ярко светится в гамма-лучах у центра Галактики
Редкая окаменелость сохранила ни на что не похожее дерево
На обложке: Изображение от Drazen Zigic на Freepik