Un modello basato sull'utilizzo dell'elettroencefalogramma (EEG) mostra accuratezza nella previsione della risposta ai farmaci antidepressivi. A evidenziarlo è uno studio pubblicato su Jama Network Open da un team della Simon Fraser University di Burnaby, in Canada.
«La depressione non trattata costituisce ormai una grande preoccupazione per la salute pubblica, e i pazienti spesso devono affrontare un lungo processo di tentativi ed errori alla ricerca di un trattamento efficace. Lo sviluppo di un modello predittivo per la risposta al trattamento nella pratica clinica rimane comunque molto complesso», spiega Benjamin Schwartzmann, autore principale dello studio.
I ricercatori hanno messo a punto un modello basato sull'EEG per prevedere la risposta a due distinti inibitori selettivi della ricaptazione della serotonina (SSRI), ovvero escitalopram e sertralina.
Il modello predittivo si è servito di dati raccolti fra il 2011 e il 2017 da due coorti indipendenti di soggetti depressi, una proveniente dal Canadian Biomarker Integration Network in Depression (CAN-BIND) e una dal consorzio EMBARC (Estabinging Moderators and Biosignatures of Antidepressant Response for Clinical Care). I partecipanti idonei avevano tra 18 e 65 anni e presentavano una diagnosi di disturbo depressivo maggiore. I partecipanti CAN-BIND hanno ricevuto un regime terapeutico di otto settimane a base di escitalopram (10-20 mg) e i partecipanti EMBARC sono stati trattati con sertralina (50-200 mg) o un placebo per otto settimane. La coorte CAN-BIND comprendeva 125 partecipanti, e il gruppo di trattamento EMBARC con sertralina 105 partecipanti.
L'accuratezza bilanciata è stata del 64,2%, la sensibilità del 66,1% e la specificità del 62,3%. Durante la validazione esterna con EMBARC, il modello ha raggiunto un'accuratezza bilanciata del 63,7%, una sensibilità del 58,8% e una specificità del 68,5%. Inoltre, l'accuratezza bilanciata per il gruppo placebo EMBARC (118 partecipanti) è stata del 48,7%, la sensibilità del 50,0% e la specificità del 47,3%.
«Questi risultati suggeriscono la specificità del modello nel predire la risposta al trattamento con gli SSRI e fanno pensare a potenziali applicazioni per il trattamento personalizzato della depressione», concludono gli autori.
Fonte: JAMA Network Open. 2023;6(9):e2336094. doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.36094
Jama Network Open
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