Искусственный интеллект поможет подобрать лекарство от депрессии

Ученые в поисках ответа

Ученые Юго-Западного медицинского центра Техасского университета провели два исследования, направленных на выявление связи между особенностями строения мозга и эффективностью терапии СИОЗС (селективные ингибиторы обратного захвата серотонина — один из самых распространенных типов препаратов при депрессии).
«Нужно покончить с играми в загадки», — так отозвался один из создателей проекта о необходимости внедрения более точных прогностических методов в подбор медикаментов для лечения депрессивного расстройства.

В каждом исследовании участвовали более 300 человек, помимо пациентов с депрессией были сформирована контрольная группа. В ходе исследования использовалась функциональная МРТ (этот метод позволяет определить активность участков мозга во время выполнения задач). Ученые хотели проанализировать активность мозга не только в состоянии покоя (когда человек получает инструкцию просто лежать в томографе). В ходе эксперимента мозг изучался в состоянии эмоционального конфликта. Для того чтобы достичь такого состояния в условиях эксперимента, участникам показывали фотографии эмоциональных выражений лиц с подписями, и иногда информация была противоречивой (надпись «счастливый» на изображении грустного лица или наоборот).

Результаты показали, что участники, у которых наблюдались нетипичные паттерны активизации мозга в ситуации эмоционального конфликта, имели меньше шансов на улучшение самочувствия в течение восьми недель после начала терапии.

При чем здесь ИИ

В отличие от предыдущих исследований, в этом эксперименте анализировалась активность не всего мозга, а некоторых заранее предопределенных зон.

C помощью ИИ были выделены некоторые зоны мозга (в первую очередь латеральная префронтальная кора), анализ активности которых с наибольшей вероятностью позволял предсказать успешность терапии СИОЗС.

Что нас ждет

Выделение биологических паттернов, позволяющих предсказать эффективность терапии и построение на их основании прогностических моделей, — шаг на пути к персонализации антидепрессивной терапии. Исследователи не собираются останавливаться на достигнутом: планируется продолжение работы по сбору и обработке изображений мозга с помощью фМРТ. В перспективе — объединение этих данных с результатами анализа других параметров (например, анализов крови и т.д.) и создание обширной информационной базы, которая позволит быстрее и эффективнее подбирать терапию для пациентов.

Источник: Fonzo, G.A., Etkin, A., Zhang, Y. et al. Brain regulation of emotional conflict predicts antidepressant treatment response for depression. Nat Hum Behav (2019) doi:10.1038/s41562-019-0732-1