Para pacientes que buscam alívio da depressão, pode levar meses para definir um tratamento eficaz.
Mas os padrões de ondas cerebrais poderiam ajudar a prever como os pacientes responderiam a um antidepressivo antes do início do tratamento, de acordo com um novo estudo publicado em 10 de fevereiro na revista Nature Biotechnology.
O estudo aborda um dos desafios fundamentais da psiquiatria: a falta de testes que possam ajudar os médicos a decidir as melhores opções de tratamento para pacientes com depressão, disse o co-autor do estudo, Dr. Madhukar Trivedi, professor de psiquiatria do UT Southwestern Medical Center, em Dallas. Em vez disso, disse Trivedi, os fornecedores dependem de um processo de tentativa e erro no qual os pacientes experimentam medicamentos em ciclos de seis a oito semanas. Esse método impreciso contribui para uma percepção geral de que os antidepressivos são ineficazes, acrescentou o Dr. Amit Etkin, co-autor do estudo e professor de psiquiatria na Universidade de Stanford.
Mas um indicador preciso do tratamento ideal de uma pessoa pode tirar muita suposição da equação - e economizar meses de frustração para os pacientes, disse Katie Burkhouse, professora assistente de psiquiatria da Universidade de Illinois em Chicago, que não participou do estudo. .
O novo estudo é "um primeiro passo importante" para alcançar esse objetivo, disse Burkhouse à Live Science.
Para o estudo, os pesquisadores coletaram leituras de ondas cerebrais de mais de 300 pacientes que foram diagnosticados com depressão. As leituras foram realizadas com eletroencefalografia (EEG), um método não invasivo que envolve a fixação de eletrodos no couro cabeludo dos pacientes. Os pacientes foram então designados aleatoriamente para receber um placebo ou o antidepressivo sertralina (conhecido comercialmente como Zoloft).
Em seguida, com base nos dados do EEG, os pesquisadores projetaram um novo algoritmo de inteligência artificial (AI) para prever as respostas dos pacientes à medicação. Eles descobriram que pacientes com um certo padrão de ondas cerebrais no início do estudo tinham maior probabilidade de responder positivamente à sertralina após oito semanas de tratamento. Os pesquisadores então aplicaram seu algoritmo a três conjuntos de dados adicionais de pacientes (de estudos anteriores) para confirmar suas descobertas.
Os resultados "vão contra a sabedoria predominante de que essas drogas são apenas ineficazes", disse Etkin. "Eles são realmente bastante eficazes, mas apenas para uma subpopulação de pessoas".
Embora as descobertas deste estudo sejam promissoras, não está claro se a IA seria viável para uso em ambientes clínicos do "mundo real", disse Burkhouse.
O estudo avaliou especificamente como os pacientes responderam à sertralina, por exemplo, que é apenas um dos muitos tratamentos possíveis para a depressão. "Um próximo passo para o estudo seria testar se é preditivo de outras formas de tratamento que não sejam necessariamente apenas baseadas em medicamentos", como terapia cognitiva e estimulação cerebral, disse Burkhouse.
Ao usar seu algoritmo para examinar os conjuntos de dados publicados anteriormente, os pesquisadores descobriram que pacientes com menor probabilidade de responder a antidepressivos tinham maior probabilidade de responder aos tratamentos de estimulação cerebral e psicoterapia combinados. Ainda assim, esse achado é preliminar e requer muito mais pesquisa para confirmar.
Ainda assim, Etkin disse que a tecnologia pode ser facilmente adaptada para uso em consultórios médicos, já que o EEG é usado em neurologia há décadas. Os médicos podem ser treinados em uma versão simplificada do EEG e, em seguida, esses dados podem ser carregados e processados pelo algoritmo. O médico receberia um relatório detalhando se o paciente provavelmente responderia a certos medicamentos, acrescentou Etkin.
Etkin disse esperar que as descobertas ajudem a introduzir "o começo da psiquiatria de precisão".
Etkin é o fundador e CEO da Alto Neuroscience, uma startup que visa desenvolver tratamentos personalizados de saúde mental. Atualmente, ele está de licença de Stanford para trabalhar na empresa.
Nota do editor: Este artigo foi atualizado em 21 de fevereiro para adicionar informações adicionais sobre o uso do algoritmo em pacientes com menor probabilidade de responder a antidepressivos.
