Технологія допоможе уникнути місяців «проб та помилок» при підборі відповідного лікування.
У клінічному дослідженні вчені Медичного центру Амстердамського університету (UMC) та Radboud UMC перевірили алгоритм, який на основі МРТ-сканування мозку пацієнтів визначав, чи антидепресант сертралін буде ефективним для лікування великого депресивного розладу у пацієнта в довгостроковій перспективі.
Сертралін — один з антидепресантів із класу селективних інгібіторів зворотного захоплення серотоніну, який найчастіше призначають. Дослідники протестували модель на даних, проведеного раніше сліпого дослідження за участю 229 пацієнтів із депресією, яким призначали сертралін, а перед початком лікування робили МРТ-сканування головного мозку.
Аналіз клінічних даних показав, що, орієнтуючись на рівень кровотоку в передній поясній звивині та тяжкості симптомів до початку лікування та через тиждень після призначення препарату, ШІ може успішно передбачати, чи буде лікування у даного пацієнта ефективним. Зокрема для сліпого дослідження алгоритм заздалегідь зазначив, що для кожних двох із трьох пацієнтів лікування сертраліном не дасть результатів.
Традиційно підбір препарату при великому депресивному епізоді відбувається методом спроб та помилок. При цьому, щоб зрозуміти, чи допомагає призначене лікування, потрібно до 8-9 тижнів. Використання технології допоможе вже на ранньому етапі визначити ефективність терапії та скоригувати курс, позбавивши пацієнта додаткових мук та побічних ефектів.
Дослідники додають, що хоча створена ними модель є специфічною для сертраліну, аналогічний метод можна розробити і для інших ліків, що використовуються для лікування депресії.
