Компьютер научился предсказывать эффективность антидепрессанта по ЭЭГ

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Американские ученые разработали алгоритм, который может предсказать эффективность курса антидепрессанта сертралина по активности головного мозга в состоянии покоя. Для этого они обучили регрессионную модель на ЭЭГ 309 пациентов, половине из которых прописали курс препарата, а половине — плацебо. Оказалось, что лучше всего предсказать эффективность лечения позволяет активность в состоянии покоя с открытыми глазами в альфа-диапазоне — и ее же можно использовать для проверки других методов терапии, например, магнитной стимуляции. Статья опубликована в Nature Biotechnology.

На молекулярном уровне депрессия — это недостаток нейромедиаторов из группы моноаминов, которые в первую очередь отвечают за передачу электрического сигнала в системе вознаграждения головного мозга: серотонина, дофамина и норадреналина. В большинстве случаев для лечения депрессии используют препараты из группы селективных ингибиторов обратного захвата серотонина: свою эффективность они показали еще в середине прошлого века.

Тем не менее, препаратов в этой группе очень много, и отличаются они разными дополнительными эффектами, например, противотревожным. Из-за того, что оценить все дополнительные симптомы и подобрать нужное лекарство довольно сложно, эффективность антидепрессантов зачастую, даже в клинических исследованиях, не очень высокая (а именно — не выше плацебо): просто потому, что препарат не подходит.  

Именно поэтому для того, чтобы лечение имело хоть какой-то эффект, то, будет ли препарат действовать, лучше знать заранее. Один из способов — изучить влияние препарата на головной мозг: так, например, в конце прошлого года ученым удалось предсказать эффективность нескольких разных антидепрессантов по связям головного мозга.

При этом оценивать влияние лечения на активность головного мозга кажется более осмысленным, по крайней мере — в краткосрочной перспективе: паттерны активности мозга должны поддаваться лечению быстрее, чем его связи. Ученые под руководством Амита Эткина (Amit Etkin) из Стэнфордского университета решили оценивать эффективность антидепрессантов по ЭЭГ в состоянии покоя. 

В их исследовании приняли участие 309 человек с диагностированной депрессией. Участников разделили на две группы: первая в течение восьми недель принимала курс антидепрессанта сертралина (он также известен под маркой «Золофт»), а вторая — плацебо. До начала курса ученые сняли показатели активность мозга в состоянии покоя — с закрытыми и открытыми глазами. По окончании курса эффективность лечения оценили по шкале Гамильтона, сравнив с показателями до начала лечения.

Ученые сосредоточились на активности префронтальной и теменных зон мозга и обучили на полученных данных алгоритм на основе линейной регрессии — он позволил выделить взаимосвязи между эффективностью лечения и активностью мозга в состоянии покоя. Для предсказания использовали активность в четырех основных диапазонах: тета (от 4 до 7 герц), альфа (от 8 до 12 герц), бета (от 13 до 30 герц) и гамма (от 30 до 51 герца).

Для группы, которая получала сертралин, эффективность лечение лучше всего предсказывала активность в альфа-диапазоне в состоянии покоя с открытыми глазами (p < 0,0001), а вот эффективность плацебо по нему определить не удалось. При этом алгоритм не нашел никакой взаимосвязи с активностью и тяжестью симптомов депрессии при изначальной диагностике. 

Алгоритм затем проверили на двух дополнительных независимых выборках пациентов (24 и 72 человека), и эффективность лечения с помощью сертралина также удалось предсказать до начала лечения по ЭЭГ. После этого ученые использовали данные, полученные от 152 пациентов, депрессию у которых лечили с помощью транскраниальной магнитной стимуляции: оказалось, что алгоритм также может предсказать и эффективность курса стимуляции дорсолатеральной части префронтальной коры.

Ученым, таким образом, удалось не только разработать достаточно простой метод анализа эффективности антидепрессантов, но и указать на отдельный нейронный механизм — активность в альфа-диапазоне в состоянии покоя — по которому можно оценить и другие методы лечения депрессии. 

Эффективность другого распространенного метода лечения депрессии — психотерапии — также можно оценить по ЭЭГ: более того, по тому, как мозг реагирует на получение вознаграждения, можно даже предсказать, что — психотерапия или антидепрессанты — сработает лучше. Это два года назад научились делать американские психологи.

Елизавета Ивтушок


Источник: nplus1.ru

Комментарии: