При терапии психических расстройств антидепрессанты для пациента обычно подбираются методом проб и ошибок. Это отражается на клинической картине и ментальном состоянии лечащихся. Недавно исследователи из Северо-Западного университета предложили альтернативный способ подбора антидепрессантов в клинической практике, опирающийся на точную медицину.
Подход американских учёных заключается в использовании новых биомаркеров, анализируя которые с помощью машинного обучения, можно предугадать, ответит ли мозг пациента на тот или иной препарат. Данные для исследования были получены поэтапно.
Сначала специалисты протестировали эффект известного антидепрессанта сертралина на пациентах (представители контрольной группы в это время принимали плацебо). Если по прошествии восьми недель организм пациента не отвечал на лечение, то препарат заменялся другим — бупропионом. Изменения в мозге пациентов в процессе измерялись с помощью неинвазивной фМРТ. В исследовании поучаствовало более 300 человек.
Данные затем использовались для создания моделей машинного обучения, которые могут показать, в каких участках мозга происходят изменения при применении того или иного препарата. Так, модели помогают предугадать успешность лечения. По словам учёных, это первая технология, позволяющая подбирать антидепрессанты для пациентов, исходя из показателей биомаркеров. Вскоре новый подход может заменить привычный и далеко не всегда успешный метод проб и ошибок.
Фото: UT Southwestern
Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.