Uma nova pesquisa apontada pelo Science Daily mostra como as estratégias de alta tecnologia podem ajudar os médicos a diagnosticar e prescrever objetivamente tratamentos de depressão. Embora a implementação dessas abordagens leve tempo, os pesquisadores preveem que ferramentas como IA, imagens cerebrais e exames de sangue revolucionarão o campo da psiquiatria nos próximos anos.
O estudo em questão incluiu mais de 300 participantes com depressão que foram escolhidos aleatoriamente para receber um SSRI (inibidor seletivo da recaptação da serotonina), a classe mais comum de antidepressivo. Basicamente, os pesquisadores usaram um eletroencefalograma para medir a atividade elétrica no córtex dos participantes antes de iniciar o tratamento. A equipe desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina para analisar e usar os dados do eletroencefalograma e, assim, prever quais pacientes se beneficiariam da medicação em dois meses.
“Esses estudos foram um sucesso maior do que qualquer um de nossa equipe poderia ter imaginado”, diz Madhukar Trivedi, psiquiatra da UT Southwestern que supervisionou o estudo em vários locais, envolvendo Stanford, Harvard e outras instituições. “Fornecemos dados abundantes para mostrar que podemos superar o jogo de adivinhação da escolha de tratamentos para depressão e alterar o pensamento de como a doença deve ser diagnosticada e tratada”, acrescenta.
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A Inteligência Artificial não apenas previu com precisão os resultados, mas outras pesquisas sugeriram que os pacientes que duvidavam em responder a um antidepressivo provavelmente melhorariam com outras intervenções, como psicoterapia ou estimulação cerebral. Os resultados foram validados em três grupos adicionais de pacientes.
“Este estudo leva em conta pesquisas anteriores, mostrando que podemos prever quem se beneficia de um antidepressivo”, diz Amit Etkin, professor de psiquiatria da Universidade de Stanford que trabalhou com Trivedi para desenvolver o algoritmo. Entre os próximos passos, de acordo com os próprios pesquisadores, está o desenvolvimento de uma interface de Inteligência Artificial que pode ser amplamente integrada aos eletroencefalogramas nos EUA, além da busca pela aprovação da Food and Drug Administration, órgão norte-americano que funciona como a Anvisa.
Os dados do estudo derivam do projeto EMBARC, criado para estabelecer estratégias objetivas baseadas em biologia para remediar transtornos de humor. Esse projeto avaliou pacientes com depressão através de imagens cerebrais e vários testes de DNA, exames de sangue e outros. Seu objetivo era abordar uma descoberta de outro estudo: dois terços dos pacientes não respondem adequadamente ao primeiro antidepressivo.
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“Partimos do seguinte pensamento: ‘Não seria melhor identificar logo no início quais tratamentos seriam melhores para quais pacientes?'”, explica Trivedi. Estudos anteriores da EMBARC identificaram vários testes preditivos, incluindo o uso de ressonância magnética para examinar a atividade cerebral tanto no estado de repouso quanto durante o processamento das emoções. O eletroencefalograma provavelmente será a ferramenta mais usada, segundo Trivedi, porque é mais barata e, na maioria dos casos, será igualmente ou mais eficaz.
No entanto, um exame de sangue ou ressonância magnética pode ser necessário para alguns pacientes se a depressão estiver se manifestando de maneira diferente. “Existem muitos sinais de depressão no corpo”, afirma Trivedi. “Ter todos esses testes disponíveis aumentará as chances de escolher o tratamento certo da primeira vez”.
Enquanto sua equipe continua avaliando os dados do estudo EMBARC, Trivedi iniciou outros grandes projetos de pesquisa para ajudar pacientes com depressão, como o D2K, um estudo que registrará 2.500 pacientes depressivos ou bipolares e os acompanhará por 20 anos. Em paralelo, o RAD é um estudo de 10 anos com 2.500 participantes (de 10 a 24 anos) que descobrirá fatores para reduzir o risco de desenvolver transtornos de humor ou ansiedade.
A equipe de pesquisa da Trivedi estudará os resultados de vários outros testes para avaliar os sinais biológicos dos pacientes e determinar o tratamento mais eficaz. “Pode ser devastador para um paciente quando um antidepressivo não funciona”, afirma Trivedi. “Nossa pesquisa está mostrando que eles não precisam mais suportar o doloroso processo de tentativa e erro”, conclui.
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Fonte: Canaltech
