La capacità dell’Intelligenza Artificiale di predire l’efficacia dei farmaci si traduce, in caso di depressione, nella riduzione delle diagnosi errate. A dimostrarlo è uno studio pubblicato sull’American Journal of Psychiatry da un team dell’Amsterdam UMC e del Radboudumc, secondo cui è sufficiente una settimana per capire se un antidepressivo avrà successo o meno.
Grazie a un algoritmo e a una risonanza magnetica, oltre che alle informazioni cliniche individuali, gli scienziati olandesi sono riusciti ad anticipare di 8 settimane l’eventuale efficacia degli antidepressivi. Allo stato attuale, lo psichiatra prescrive gli antidepressivi in base ai sintomi, ma la loro efficacia può manifestarsi solo dopo settimane o mesi con l’eventuale riduzione dei sintomi. Dopo un certo periodo di tempo, in assenza di miglioramenti, viene prescritto un altro antidepressivo. Un processo che può anche ripetersi più volte, causando non solo un dispendio di risorse per il sistema sanitario, ma anche problemi di adesione terapeutica in soggetti che sperimentano sfiducia per i fallimenti dei primi farmaci.
I ricercatori olandesi si sono concentrati sull’antidepressivo sertralina, uno dei farmaci più comunemente prescritti negli Stati Uniti e in Europa. Basandosi sui dati raccolti, i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo che potesse predire la risposta al trattamento del farmaco in 229 pazienti con depressione maggiore. Dall’analisi è emerso che un terzo dei pazienti ha risposto in maniera positiva al farmaco, mentre gli altri due terzi non hanno risposto alla terapia.
Il fattore predittivo, secondo l’algoritmo, sarebbe il flusso sanguigno nella corteccia cingolata anteriore, l'area del cervello coinvolta nella regolazione delle emozioni.
Alla seconda misurazione, una settimana dopo l'inizio, la gravità dei sintomi si è rivelata essere ulteriormente predittiva. "Questa è un'importante svolta per i pazienti affetti da disturbo depressivo maggiore. Normalmente, ci vogliono da 6 a 8 settimane prima di sapere se un antidepressivo funzionerà", ha affermato Liesbeth Reneman, Professore di Neuroradiologia presso l'Amsterdam UMC. "Con questo metodo, possiamo già evitare due terzi delle errate prescrizioni di sertralina e offrire quindi una migliore qualità di assistenza al paziente, considerando anche gli effetti collaterali del farmaco".
Questo metodo potrebbe in futuro fornire una migliore personalizzazione del trattamento con la sertralina e gli altri antidepressivi.
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