Il nuovo algoritmo può prevedere la risposta agli antidepressivi
I ricercatori hanno sviluppato un algoritmo statistico che identifica i pazienti che potrebbero rispondere meglio agli antidepressivi, prima di iniziare il trattamento.
Gli investigatori del McLean Hospital, un'affiliata della Harvard Medical School, hanno utilizzato i dati di uno studio clinico multi-sito recentemente completato chiamato Establishing Moderators and Biosignatures of Antidepressant Response in Clinical Care (EMBARC).
L'articolo di Christian A. Webb, Ph.D., e Diego A. Pizzagalli, Ph.D., appare sulla rivista Medicina psicologica.
Webb ha affermato che le caratteristiche demografiche e cliniche delle persone che hanno preso parte allo studio EMBARC sono state raccolte prima dell'inizio del trattamento dal team di studio in quattro siti (Columbia University, Massachusetts General Hospital, University of Michigan e UT Southwestern Medical Center) . Ai partecipanti sono state anche somministrate attività basate su computer.
Utilizzando queste informazioni, Webb ei suoi colleghi hanno sviluppato un algoritmo che prevede che circa un terzo degli individui trarrebbe un beneficio terapeutico significativo dai farmaci antidepressivi rispetto al placebo. Nello studio, i partecipanti sono stati assegnati in modo casuale a un comune farmaco antidepressivo o una pillola placebo.
I risultati, ha detto Webb, erano come molti precedenti studi clinici in quanto "abbiamo trovato una differenza relativamente piccola nel miglioramento medio dei sintomi tra quegli individui assegnati in modo casuale al farmaco rispetto al placebo".
Tuttavia, ha spiegato, "per un terzo degli individui che si prevedeva fossero più adatti agli antidepressivi, avrebbero avuto risultati significativamente migliori se fossero stati assegnati al farmaco piuttosto che al placebo".
Quest'ultimo gruppo di pazienti era caratterizzato da una maggiore gravità della depressione e da un'emotività negativa, era più anziano, aveva maggiori probabilità di essere impiegato e mostrava un migliore controllo cognitivo su un compito computerizzato.
"Questi risultati ci avvicinano all'identificazione di gruppi di pazienti che molto probabilmente trarranno beneficio preferenzialmente dagli inibitori selettivi della ricaptazione della serotonina (SSRI) e potrebbero realizzare l'obiettivo di personalizzare la selezione del trattamento antidepressivo", ha aggiunto Madhukar Trivedi, MD, del Southwestern Medical Center dell'UT, coordinatore del ricercatore principale per lo studio EMBARC.
Gli SSRI sono una classe di farmaci tipicamente utilizzati come antidepressivi nel trattamento del disturbo depressivo maggiore e dei disturbi d'ansia.
Basandosi su questi risultati, ha detto Webb, il suo team sta ora cercando di adattare l'algoritmo per l'uso nelle cliniche "del mondo reale". In particolare, ha detto, i ricercatori stanno cercando di collaborare con l'Università della Pennsylvania su uno studio che testerebbe l'algoritmo nelle cliniche psichiatriche che trattano individui affetti da depressione confrontando due o più trattamenti praticabili; per esempio, due diverse classi di antidepressivi, o antidepressivi contro psicoterapia.
"La nostra missione è quella di utilizzare questi algoritmi basati sui dati per fornire a medici e pazienti informazioni utili su quale trattamento dovrebbe produrre il miglior risultato per questo specifico individuo", ha detto Webb.
Ha spiegato che una ricerca come questa può favorire l'obiettivo di creare una "medicina personalizzata" nell'assistenza sanitaria. "Piuttosto che utilizzare un approccio unico per tutti, vorremmo ottimizzare i nostri consigli di trattamento per i singoli pazienti", ha affermato.
Fonte: McClean Hospital
