ai: IA prevê eficácia de antidepressivos em pacientes: Estudo – Últimas Notícias

Houston: pesquisadores usam inteligência artificial (AI) para identificar padrões de atividade cerebral que tornam as pessoas menos responsivas a certas antidepressivos. Em dois estudos, um publicado na revista American Journal of Psychiatry e outro em Natureza Comportamento humano, os cientistas mostraram que poderiam usar imagens do cérebro de um paciente para decidir se é provável que um medicamento seja eficaz.

Ambos os estudos incluem as descobertas mais recentes de um grande estudo nacional – EMBARC – com o objetivo de estabelecer estratégias objetivas para o tratamento de transtornos do humor com base na biologia e minimizar a prescrição de tratamentos por tentativa e erro.

Os pesquisadores, incluindo os do Centro de Pesquisa em Depressão e Cuidados Clínicos da UT Southwestern nos EUA, planejam desenvolver uma série de testes, como imagens cerebrais e análises ao sangue, para melhorar as chances de encontrar o melhor tratamento para os transtornos de humor.

"Precisamos terminar o jogo de adivinhação e encontrar medidas objetivas para prescrever intervenções que funcionarão", disse Madhukar Trivedi, que supervisiona a EMBARC.

Trivedi acrescentou que as pessoas com depressão já sofrem de desesperança e que o problema pode piorar se tomarem medicamentos ineficazes.

Nos estudos, cada um com mais de 300 participantes, os pesquisadores usaram técnicas de imagem para examinar a atividade cerebral tanto no estado de repouso quanto durante o processamento das emoções.

Os pesquisadores disseram que os participantes foram divididos em um grupo de controle saudável e pessoas com depressão que receberam antidepressivos ou placebo.

Os pesquisadores descobriram correlações entre como o cérebro estava conectado e se um participante provavelmente melhoraria dentro de dois meses após tomar um antidepressivo.

Trivedi disse que a imagem cerebral durante vários estados era importante para obter uma imagem mais precisa de como a depressão se manifestava em um paciente em particular.

Para algumas pessoas, ele acrescentou que os dados mais relevantes virão do estado de repouso de seus cérebros, enquanto em outras o processamento emocional pode ser um componente crítico e um melhor preditor para o funcionamento de um antidepressivo.

"A depressão é uma doença complexa que afeta as pessoas de maneiras diferentes", disse ele.

Segundo Trivedi, os estudos são uma prova de que podemos usar imagens para identificar assinaturas específicas de depressão em pessoas, como a tecnologia pode identificar pessoas através de impressões digitais e exames faciais.

A natureza estude aplicou a IA para determinar os vínculos entre a eficácia de um antidepressivo e como o cérebro de um paciente processou o conflito emocional.

No estudo, os participantes submetidos a imagens cerebrais receberam fotografias em rápida sucessão, que ofereciam mensagens às vezes conflitantes, como um rosto zangado com a palavra "feliz" ou vice-versa.

O estudo observou que cada participante foi convidado a ler a palavra na fotografia antes de clicar na próxima imagem.

Em vez de observar apenas regiões neurais conhecidas por serem relevantes para prever a eficácia dos antidepressivos, Trivedi e sua equipe usaram o aprendizado de máquina para analisar a atividade em todo o cérebro.

O estudo observou que a IA identificou regiões cerebrais específicas – por exemplo, nos córtices pré-frontais laterais – que foram mais importantes para prever se os participantes se beneficiariam de um antidepressivo.

Com base nas descobertas, os pesquisadores disseram que os participantes com respostas neurais anormais durante conflitos emocionais eram menos propensos a melhorar dentro de oito semanas após o início da medicação.