L'IA può aiutare a prevedere chi risponde agli antidepressivi
Secondo due nuovi studi condotti da ricercatori del Southwestern Medical Center dell'Università del Texas (UT) a Dallas, l'intelligenza artificiale (AI) ha identificato specifici modelli di attività cerebrale in individui depressi che sono meno sensibili a determinati antidepressivi.
Gli studi fanno parte di un ampio studio nazionale (EMBARC) inteso a stabilire strategie oggettive basate sulla biologia per aiutare a trattare i disturbi dell'umore e ridurre al minimo le prove e gli errori della prescrizione di trattamenti. In caso di successo, gli scienziati prevedono di utilizzare una batteria di test come l'imaging cerebrale e le analisi del sangue per aumentare le probabilità di trovare il trattamento giusto.
"Dobbiamo porre fine al gioco d'ipotesi e trovare misure oggettive per prescrivere interventi che funzionino", ha detto il dottor Madhukar Trivedi, che sovrintende all'EMBARC ed è direttore fondatore del Centro per la ricerca sulla depressione e l'assistenza clinica dell'UT Southwestern.
"Le persone con depressione soffrono già di disperazione e il problema può peggiorare se assumono un farmaco che è inefficace."
Gli studi, che hanno coinvolto più di 300 partecipanti, hanno utilizzato l'imaging per analizzare l'attività cerebrale sia in uno stato di riposo che durante l'elaborazione delle emozioni. Entrambi gli studi hanno coinvolto un gruppo di controllo sano e persone con depressione che hanno ricevuto antidepressivi o placebo.
Tra coloro che hanno ricevuto farmaci, i ricercatori hanno trovato associazioni tra il modo in cui il cervello è cablato e se un partecipante poteva migliorare entro due mesi dall'assunzione di un antidepressivo.
Trivedi ha affermato che l'imaging dell'attività del cervello in vari stati è importante per ottenere un'immagine più accurata di come la depressione si manifesta in un particolare paziente. Per alcune persone, ha detto, i dati più rilevanti proverranno dallo stato di riposo del loro cervello, mentre in altri l'elaborazione emotiva sarà una componente critica e un migliore predittore del funzionamento di un antidepressivo.
"La depressione è una malattia complessa che colpisce le persone in modi diversi", ha detto. "Proprio come la tecnologia può identificarci attraverso le impronte digitali e le scansioni facciali, questi studi dimostrano che possiamo usare l'imaging per identificare segni specifici di depressione nelle persone".
I ricercatori hanno analizzato i dati dello studio EMBARC di 16 settimane, che ha valutato i pazienti con disturbo depressivo maggiore attraverso l'imaging del cervello e vari test su DNA, sangue e altri. L'obiettivo era quello di affrontare una scoperta preoccupante di un precedente studio condotto da Trivedi che aveva rivelato che fino a due terzi dei pazienti non rispondono adeguatamente al loro primo antidepressivo.
Il primo studio di EMBARC, pubblicato nel 2018, si è concentrato su come l'attività elettrica nel cervello può indicare se un paziente può trarre beneficio da un SSRI (inibitore selettivo della ricaptazione della serotonina), la classe più comune di antidepressivi.
La scoperta è stata seguita da una ricerca correlata che identifica altri test predittivi per gli SSRI, più recentemente lo studio di imaging cerebrale in stato di riposo pubblicato nel American Journal of Psychiatry e il secondo studio di imaging pubblicato in Natura comportamento umano.
Nel secondo studio di imaging, i ricercatori hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per determinare le associazioni tra l'efficacia di un antidepressivo e il modo in cui il cervello di un paziente elabora il conflitto emotivo.
Ai partecipanti sottoposti a imaging cerebrale sono state mostrate fotografie in rapida successione che offrivano messaggi a volte contrastanti come una faccia arrabbiata con la parola "felice" o viceversa. A ogni partecipante è stato chiesto di leggere la parola sulla fotografia prima di fare clic sull'immagine successiva.
Tuttavia, invece di osservare solo le regioni neurali ritenute rilevanti per la previsione dei benefici antidepressivi, i ricercatori hanno utilizzato l'apprendimento automatico per analizzare l'attività nell'intero cervello.
"Le nostre ipotesi su dove cercare non hanno avuto successo, quindi abbiamo voluto provare qualcosa di diverso", ha detto Trivedi.
L'intelligenza artificiale ha identificato regioni cerebrali specifiche, comprese le cortecce prefrontali laterali, che erano più importanti nel prevedere se i partecipanti avrebbero tratto beneficio da un SSRI. I risultati hanno rivelato che i partecipanti che avevano risposte neurali anormali durante il conflitto emotivo avevano meno probabilità di migliorare entro otto settimane dall'inizio del trattamento.
Fonte: UT Southwestern Medical Center
