Talk Therapy o farmaci per la depressione? La scansione del cervello può aiutare a decidere

Una nuova ricerca della Emory University di Atlanta ha scoperto che specifici modelli di attività sulle scansioni cerebrali possono aiutare i medici a identificare se la psicoterapia o i farmaci antidepressivi hanno maggiori probabilità di aiutare i singoli pazienti a riprendersi dalla depressione.

Lo studio, denominato PReDICT, ha assegnato in modo casuale i pazienti a 12 settimane di trattamento con uno dei due farmaci antidepressivi o con la terapia cognitivo comportamentale (CBT).

All'inizio dello studio, i pazienti sono stati sottoposti a una scansione cerebrale MRI funzionale, che è stata quindi analizzata per vedere se il risultato della CBT o dei farmaci dipendesse dallo stato del cervello prima di iniziare il trattamento.

Le scansioni MRI hanno identificato che il grado di connettività funzionale tra un importante centro di elaborazione delle emozioni - la corteccia cingolata subcallosa - e altre tre aree del cervello era associato ai risultati del trattamento, secondo i ricercatori.

Nello specifico, i pazienti con connettività positiva tra le regioni del cervello avevano una probabilità significativamente maggiore di ottenere la remissione con la CBT, mentre i pazienti con connettività negativa o assente avevano maggiori probabilità di trarre beneficio dai farmaci antidepressivi.

“Tutte le depressioni non sono uguali e, come i diversi tipi di cancro, i diversi tipi di depressione richiedono trattamenti specifici. Utilizzando queste scansioni, potremmo essere in grado di abbinare un paziente al trattamento che è più probabile che lo aiuti, evitando trattamenti improbabili che forniscano benefici ", ha affermato Helen Mayberg, MD, professoressa di psichiatria, neurologia e radiologia presso la Emory University School di medicina.

Mayberg e i suoi co-investigatori, Boadie Dunlop, MD, direttore dell'Emory Mood and Anxiety Disorders Programme, e W. Edward Craighead, Ph.D., professore di psichiatria e scienze comportamentali, hanno cercato di sviluppare metodi per un approccio più personalizzato per curare la depressione.

Le attuali linee guida per il trattamento della depressione maggiore raccomandano di prendere in considerazione la preferenza del paziente per la psicoterapia o i farmaci nella scelta dell'approccio terapeutico iniziale. Tuttavia, nello studio PReDICT, le preferenze dei pazienti erano solo debolmente associate ai risultati: le preferenze predicevano l'abbandono del trattamento, ma non il miglioramento, lo studio ha rilevato.

Questi risultati sono coerenti con studi precedenti, suggerendo che il raggiungimento di un trattamento personalizzato per i pazienti depressi dipenderà più dall'identificazione di caratteristiche biologiche specifiche nei pazienti piuttosto che fare affidamento sui loro sintomi o preferenze di trattamento, hanno osservato i ricercatori.

I risultati di PReDICT suggeriscono che le scansioni cerebrali possono offrire l'approccio migliore per personalizzare il trattamento in futuro, aggiungono.

I ricercatori hanno reclutato 344 pazienti per lo studio da tutta l'area metropolitana di Atlanta. I ricercatori osservano di essere stati in grado di convocare un gruppo più diversificato di pazienti rispetto ad altri studi precedenti, con circa la metà dei partecipanti auto-identificata come afro-americana o ispanica.

"Il nostro campione diversificato ha dimostrato che la psicoterapia basata sull'evidenza e i trattamenti farmacologici raccomandati come trattamenti di prima linea per la depressione possono essere estesi con sicurezza oltre una popolazione bianca, non ispanica", ha detto Dunlop.

"In definitiva, i nostri studi mostrano che le caratteristiche cliniche, come l'età, il sesso, ecc., E persino le preferenze dei pazienti in merito al trattamento, non sono così efficaci nell'identificare i probabili risultati del trattamento come la misurazione del cervello", ha concluso Mayberg.

I risultati dello studio sono stati pubblicati nel American Journal of Psychiatry.

Fonte: Emory University

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