Новий алгоритм може передбачити відповідь на антидепресанти
Дослідники розробили статистичний алгоритм, який визначає пацієнтів, які можуть найкраще реагувати на антидепресанти - до того, як вони почнуть лікування.
Слідчі лікарні McLean, філії Гарвардської медичної школи, використовували дані нещодавно завершеного клінічного випробування, що проводилось на декількох сайтах, - "Встановлення модераторів та біопідписів антидепресантів у клінічній допомозі" (EMBARC).
Стаття Крістіана А. Вебба, доктора філософії та Дієго А. Піццагаллі, доктора філософії, з’являється в журналі Психологічна медицина.
Уебб сказав, що демографічні та клінічні характеристики осіб, які брали участь у дослідженні EMBARC, були зібрані до початку лікування дослідницькою групою на чотирьох сайтах (Колумбійський університет, Масачусетська загальна лікарня, Мічиганський університет та Південно-західний медичний центр ЮТ). . Учасники також отримували комп’ютерні завдання.
Використовуючи цю інформацію, Вебб та його колеги розробили алгоритм, який передбачав, що приблизно одна третина людей отримає значну терапевтичну користь від антидепресантів щодо плацебо. У дослідженні учасники були випадковим чином призначені загальним антидепресантом або таблеткою плацебо.
Результати, за словами Вебба, були подібні до багатьох попередніх клінічних випробувань, в яких "ми виявили порівняно невелику різницю в середньому поліпшенні симптомів між тими людьми, випадково призначеними для прийому ліків, порівняно з плацебо".
Однак він пояснив: "для третини осіб, яким передбачається, що вони більше підходять для антидепресантів, вони мали б значно кращі результати, якщо їм випадково призначили ліки, а не плацебо".
Остання група пацієнтів характеризувалася вищою ступенем тяжкості депресії та негативною емоційністю, була старшою, з більшою ймовірністю до працевлаштування та виявляла кращий когнітивний контроль при комп'ютеризованому завданні.
"Ці результати наближають нас до ідентифікації груп пацієнтів, які, ймовірно, матимуть перевагу від селективних інгібіторів зворотного захоплення серотоніну (СІЗЗС) і могли б реалізувати мету персоналізації вибору антидепресантів", - додав медичний центр Південно-Західного медичного центру UT, доктор медичних наук, головний координатор дослідження дослідження EMBARC.
СІЗЗС - це клас препаратів, які зазвичай використовуються як антидепресанти при лікуванні великих депресивних розладів та тривожних розладів.
Спираючись на ці висновки, за словами Вебба, його команда зараз прагне адаптувати алгоритм для використання в «реальних» клініках. Зокрема, за його словами, дослідники прагнуть співпрацювати з Університетом Пенсільванії у дослідженні, яке б перевірило алгоритм у психіатричних клініках лікування осіб, які страждають на депресію, шляхом порівняння двох або більше життєздатних методів лікування; наприклад, два різні класи антидепресантів, або антидепресанти проти психотерапії.
"Наша місія полягає у використанні цих алгоритмів, керованих даними, для надання клініцистам та пацієнтам корисної інформації про те, яке лікування має дати найкращий результат для цієї конкретної людини", - сказав Вебб.
Він пояснив, що подібні дослідження можуть сприяти створенню "персоналізованої медицини" в галузі охорони здоров'я. "Замість того, щоб використовувати універсальний підхід, ми хотіли б оптимізувати наші рекомендації щодо лікування для окремих пацієнтів", - сказав він.
Джерело: лікарня МакКлін
