Bei Patienten, die eine Linderung der Depression suchen, kann es Monate dauern, bis eine wirksame Behandlung festgelegt ist.
Laut einer neuen Studie, die am 10. Februar in der Fachzeitschrift Nature Biotechnology veröffentlicht wurde, könnten Gehirnwellenmuster möglicherweise dazu beitragen, vorherzusagen, wie einzelne Patienten auf ein Antidepressivum reagieren würden, bevor die Behandlung überhaupt beginnt.
Die Studie befasst sich mit einer der grundlegenden Herausforderungen der Psychiatrie: Das Fehlen von Tests, die Ärzten helfen können, die besten Behandlungsoptionen für Patienten mit Depressionen zu bestimmen, sagte der Co-Autor der Studie, Dr. Madhukar Trivedi, Professor für Psychiatrie am UT Southwestern Medical Center in Dallas. Stattdessen, so Trivedi, verlassen sich die Anbieter auf einen Versuch-und-Irrtum-Prozess, bei dem Patienten Medikamente in Zyklen von sechs bis acht Wochen ausprobieren. Diese ungenaue Methode trägt zu einer allgemeinen Wahrnehmung bei, dass Antidepressiva unwirksam sind, fügte Dr. Amit Etkin, Co-Autor der Studie und Professor für Psychiatrie an der Stanford University, hinzu.
Ein genauer Prädiktor für die ideale Behandlung einer Person könnte jedoch viele Vermutungen anstellen - und den Patienten Monate der Frustration ersparen, sagte Katie Burkhouse, eine Assistenzprofessorin für Psychiatrie an der Universität von Illinois in Chicago, die nicht an der Studie beteiligt war .
Die neue Studie sei "ein wichtiger erster Schritt", um dieses Ziel zu erreichen, sagte Burkhouse gegenüber Live Science.
Für die Studie sammelten die Forscher Gehirnwellenwerte von mehr als 300 Patienten, bei denen eine Depression diagnostiziert worden war. Die Messungen wurden mit Elektroenzephalographie (EEG) durchgeführt, einer nichtinvasiven Methode, bei der Elektroden an der Kopfhaut des Patienten angebracht werden. Die Patienten erhielten dann nach dem Zufallsprinzip entweder ein Placebo oder das Antidepressivum Sertralin (im Handel als Zoloft bekannt).
Basierend auf den EEG-Daten entwickelten die Forscher einen neuartigen Algorithmus für künstliche Intelligenz (KI), um die Reaktionen der Patienten auf Medikamente vorherzusagen. Sie fanden heraus, dass Patienten mit einem bestimmten Gehirnwellenmuster zu Beginn der Studie nach achtwöchiger Behandlung am wahrscheinlichsten positiv auf Sertralin reagierten. Die Forscher wendeten ihren Algorithmus dann auf drei zusätzliche Patientendatensätze (aus früheren Studien) an, um ihre Ergebnisse zu bestätigen.
Die Ergebnisse "widersprechen der vorherrschenden Weisheit, dass diese Medikamente einfach unwirksam sind", sagte Etkin. "Sie sind eigentlich ziemlich effektiv, aber nur für eine Subpopulation von Menschen."
Obwohl die Ergebnisse dieser Studie vielversprechend sind, ist es unklar, ob die KI in "realen" klinischen Umgebungen eingesetzt werden kann, sagte Burkhouse.
In der Studie wurde speziell untersucht, wie Patienten beispielsweise auf Sertralin reagierten, was nur eine von vielen möglichen Behandlungen für Depressionen ist. "Ein nächster Schritt für die Studie wäre, zu testen, ob andere Behandlungsformen, die nicht unbedingt nur auf Medikamenten basieren, vorhersagbar sind", wie beispielsweise kognitive Therapie und Hirnstimulation, sagte Burkhouse.
Bei der Verwendung ihres Algorithmus zur Untersuchung der zuvor veröffentlichten Datensätze stellten die Forscher fest, dass Patienten, die weniger wahrscheinlich auf Antidepressiva ansprechen, eher auf kombinierte Hirnstimulations- und Psychotherapie-Behandlungen ansprechen. Dieser Befund ist jedoch vorläufig und erfordert viel mehr Forschung, um ihn zu bestätigen.
Dennoch sagte Etkin, dass die Technologie leicht für den Einsatz in Arztpraxen angepasst werden könnte, da das EEG seit Jahrzehnten in der Neurologie eingesetzt wird. Ärzte könnten in einer vereinfachten Version des EEG geschult werden, und dann könnten diese Daten vom Algorithmus hochgeladen und verarbeitet werden. Der Arzt würde dann einen Bericht erhalten, in dem angegeben ist, ob der Patient wahrscheinlich auf bestimmte Medikamente anspricht, fügte Etkin hinzu.
Etkin hofft, dass die Ergebnisse dazu beitragen, "den Beginn der Präzisionspsychiatrie" einzuleiten.
Etkin ist der Gründer und CEO von Alto Neuroscience, einem Startup, das sich zum Ziel gesetzt hat, personalisierte Behandlungen für die psychische Gesundheit zu entwickeln. Derzeit ist er von Stanford beurlaubt, um im Unternehmen zu arbeiten.
Anmerkung des Herausgebers: Dieser Artikel wurde am 21. Februar aktualisiert, um zusätzliche Informationen zur Verwendung des Algorithmus bei Patienten hinzuzufügen, die weniger wahrscheinlich auf Antidepressiva ansprechen.
