¿Los antidepresivos son adecuados para usted?Pregunta por tus ondas cerebrales

Las personas que reciben tratamiento para la depresión a menudo tienen que hacer pruebas y errores con diferentes medicamentos durante meses para determinar cuál de ellos, si es que hay alguno, ayudará. Los científicos y los médicos han esperado durante mucho tiempo una forma biológica de diagnosticar la depresión o predecir qué pacientes mejorarían con un tratamiento determinado.Un nuevo estudio da un paso hacia la última predicción mediante el uso de técnicas de EEG no invasivas para encontrar firmas únicas (EEG) para probar quién se beneficiaría de un antidepresivo común.

El estudio fue publicado el lunes en biotecnología natural, siguió a más de 300 pacientes deprimidos que comenzaron a tomar el medicamento sertralina (Zoloft) o un placebo. Los algoritmos informáticos pueden distinguir entre los EEG de aquellos a los que les fue bien con la droga y los de los que no. Después de entrenar en una serie, el algoritmo también predijo de manera efectiva los resultados en varias otras series.

Este trabajo es preliminar y debe ser confirmado por más investigaciones y ampliado para incluir otros tratamientos como diferentes antidepresivos, estimulación magnética transcraneal y psicoterapia. Pero «en mi campo, eso es un gran paso en sí mismo. Todavía no tenemos ese tipo de predictor que sea específico para las drogas», dijo la psiquiatría del Peter O’Donnell Jr. Brain Institute del University of Texas Southwestern Medical Center, que supervisó el ensayo multisitio, dijo J. Madhukar Trivedi.

Actualmente, los médicos les dan a los pacientes su antidepresivo favorito y luego, para todas las opciones de esta clase, tienen que esperar de seis a ocho semanas para saber si funciona, dijo Amit Etkin, quien también supervisó el estudio. Si el medicamento no funciona bien, pueden pasar otras seis semanas antes de que sepan si una dosis diferente o un nuevo medicamento es más eficaz. Al mismo tiempo, muchas personas que buscan medicamentos corren el riesgo de suicidarse o no pueden funcionar debido a la depresión.

«Como campo, como mundo, hemos adoptado la idea de que se necesitan ocho semanas o más para ver una respuesta a los antidepresivos, y eso está bien, no debería estar bien», actualmente deja Stanford, Persigue la comercialización de EEG -Diagnóstico basado. «Siempre debemos disculparnos por esto, no aceptarlo». Dado que actualmente uno de cada ocho estadounidenses toma antidepresivos, mejorar el proceso de vincular a los pacientes con los medicamentos podría beneficiar a una gran cantidad de personas, dijo.

Tom Insel, exdirector del Instituto Nacional de Salud Mental y ahora empresario, cree que este enfoque, si se confirma con más investigación, podría ser muy útil tanto para los pacientes como para los médicos. «Es un verdadero paso adelante. Es un momento importante para decir: ‘Sí, realmente podemos hacerlo mejor'», dijo Insel, quien no participó en el nuevo artículo pero sí en la decisión de financiar la investigación como director del NIMH. «Si pudiéramos ahorrarles a estas personas una prueba de sertralina de seis semanas, eso ahorraría tiempo y dinero, y obtendría mejores resultados».

Alrededor del 40 por ciento de los pacientes de hoy responderán al primer fármaco que se les administre, dijo Etkin. En su estudio, alrededor del 65 por ciento de los pacientes tenían perfiles de EEG que indicaban que respondían bien a la sertralina. Incluso si el método no es tan mejorado como esperaba Etkin, sigue siendo muy superior a los métodos actuales, dijo.

Los medicamentos psiquiátricos actuales no funcionan mejor que los placebos para muchas personas, lo que les da la reputación de ser ineficaces. Pero Etkin dijo que el problema puede ser el diagnóstico, no el fármaco. Quizás nuestra forma actual de diagnosticar es imprecisa porque no tiene nada que ver con la biología de la enfermedad. «Son todos informes subjetivos», dijo. Si los científicos pudieran hacer diagnósticos basados ​​en biomarcadores, entonces el diagnóstico sería más objetivo y las mismas terapias parecerían ser más efectivas porque coincidirían mejor con los pacientes que se beneficiarían de ellas. Etkin dice que EEG tiene muchas ventajas como diagnóstico: es relativamente económico, fácilmente disponible y fácil de administrar.

El uso de la IA está limitado en áreas como la salud mental, donde la adquisición de grandes conjuntos de datos es muy desafiante, dijo. Los investigadores no pueden confiar en una técnica de inteligencia artificial cada vez más popular llamada aprendizaje profundo porque requiere datos de unos 100.000 pacientes para hacer predicciones, lo que no es factible en psiquiatría, dijo. En cambio, Etkin y sus colegas crearon un algoritmo más simple para extraer los ricos datos de EEG y aprovechar la cantidad relativamente grande de pacientes que tenían. El documento muestra que los primeros esfuerzos para encontrar firmas sin el uso de inteligencia artificial fracasaron y que los síntomas de los pacientes no ayudaron a estratificarlos.

EEG mide la actividad eléctrica del cerebro a través de electrodos colocados en el cráneo. Trivedi dijo que algunos patrones de actividad en el lado izquierdo del órgano sugirieron que al paciente le iría mejor con sertralina. En el estudio, los investigadores usaron el mismo algoritmo para tratar de encontrar una firma, sin el mismo marcador, que predijera qué pacientes respondían bien a la estimulación magnética transcraneal (TMS), que administra pulsos magnéticos repetitivos a lo que se cree que es el Regiones del cerebro implicadas en la depresión.

«Desde la perspectiva del paciente, este es un paso muy valioso», dijo Martijn Arns, director de investigación de la Fundación Brainclinics en los Países Bajos, otro autor del artículo. «En lugar de utilizar la ‘atención escalonada’, los pacientes comienzan con el tratamiento ‘más fácil’ y escalan cada vez [that person] Sin respuesta, ahora podemos guiar a alguien al tratamiento correcto más rápido [him or her] Usa biomarcadores. «

El investigador de EEG, Sebastian Olbrich, que no participó en el nuevo estudio, dijo que si bien considera que el artículo es «un gran trabajo», le preocupa que el equipo de investigadores no haya entrenado su algoritmo en el TMS antes de llegar a sus conclusiones. . “Solo entrenan con un régimen y luego lo aplican al otro”, lo cual es inapropiado, dijo.

Aún así, Olbrich, psiquiatra y presidente de la Sociedad Internacional de Electroencefalografía Medicinal, dijo que estaba ansioso por ver que el estudio se expandiera a otros tratamientos para la depresión. «Este es un paso muy importante para la psiquiatría si tiene múltiples opciones de tratamiento», dijo.

Trivedi dijo que finalmente espera desarrollar una prueba de EEG que pueda identificar las características de la depresión antes de que una persona desarrolle síntomas depresivos. Agregó que ha comenzado la investigación con unos 1.200 voluntarios, que planea seguir en el tiempo. Los contactará varias veces al año para comenzar a desarrollar modelos predictivos de quién experimentará depresión y quién se recuperará de ella.