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Tratamiento de la depresión usando AI, exploraciones de cerebro

La inteligencia artificial (AI) puede ser una útil e incluso una herramienta esencial en la selección del mejor tratamiento para la depresión, según un nuevo estudio publicado en la biotecnología de la naturaleza del gorrón en febrero de 2020.

Un nuevo estudio encuentra que eso la actividad eléctrica de medición en el cerebro a través del electroencefalograma puede ayudar a predecir la reacción de un paciente a un antidepresivo. El estudio es el primer de varios que provienen un establecimiento dirigido juicio nacional biología-basado, estrategias objetivos para remediar desordenes de humor.
Un nuevo estudio encuentra que eso la actividad eléctrica de medición en el cerebro a través del electroencefalograma (EEG) puede ayudar a predecir la reacción de un paciente a un antidepresivo. El estudio es el primer de varios que provienen un establecimiento dirigido juicio nacional biología-basado, estrategias objetivos para remediar desordenes de humor.

El encontrar viene de una juicio clínica nacional basada en la necesidad de entender desordenes de humor. La conclusión más importante alcanzada por los investigadores es que una computador puede ofrecer una predicción exacta del resultado para el uso del antidepresivo de un paciente dado, sobre la base de la actividad cerebral de eso individual.

Varios estudios del análisis de datos de ensayo se han publicado ya, y el encontrar de la base es que la tecnología avanzada puede ayudar a diagnosticar y a tratar la depresión con mayor exactitud. El reto es traer estas conclusión en práctica clínica. No obstante, los científicos dicen que el uso de los análisis del AI, de las imágenes cerebrales y de sangre cambiará la cara de la psiquiatría en un futuro próximo.

El uso del antidepresivo está encima del 65% durante los 15 años pasados, según NHANES (encuesta sobre nacional el examen de la salud y de la nutrición). Este uso disperso de estas drogas le hace una cuestión de prioritario para entender cómo y que drogue sea efectivo en la administración de la depresión.

Dice al investigador Madhukar Trivedi, “nosotros ofreció datos abundantes a la demostración que podemos pasar el juego de adivinanzas de elegir tratamientos de la depresión y alterar el modo de pensar de cómo la enfermedad se debe diagnosticar y tratar.”

El estudio

La investigación fue realizada conectado sobre 300 individuos con la depresión clínica. Los pacientes experimentaron la evaluación de la actividad cerebral de la línea de fondo usando electroencefalografía (EEG).  Aleatoriamente les destinaron a cualquier un SSRI (inhibidor selectivo del reuptake de la serotonina), que es el antidepresivo bueno más de uso general, o un placebo.

Los investigadores entonces diseñaron un algoritmo de máquina-aprendizaje especializado usando los datos de EEG, para informarles qué paciente tenía las ocasiones más altas de perfeccionar si estuvo puesto una medicación dada por 2 meses.

Las conclusión

La máquina punta fuera figuras sobre los resultados de cada uno de los pacientes fijados. Asombrosamente, las predicciones estaban sobre el terreno. No sólo así pues, cuando los científicos siguieron a los pacientes luego, encontraron que los que la máquina juzgaba lo más menos posible probable beneficiarse del antidepresivo podrían perfeccionar con el asesoramiento o el estímulo del cerebro.

Para confirmar estas conclusión, formaron a tres más grupos de pacientes para probarlos.

Los datos usados máquina de estudios anteriores para aprender qué configuraciones de la actividad cerebral fueron conectadas real a la clase de debilitación de la actividad cerebral que perfecciona con terapia del antidepresivo. Estos datos vinieron de la juicio de EMBARC para los pacientes con la depresión importante. La juicio duró 16 semanas en cuatro ubicaciones diferentes en los E.E.U.U. El objetivo era poner diagnosis y a la administración de la depresión en un asiento firme. Los investigadores utilizaron imágenes cerebrales, la prueba de la DNA, muestras de sangre y otras pruebas relevantes para idear un biológico bastante que método subjetivo para tratar estos desordenes de humor.

El estímulo fue ofrecido por un estudio todavía anterior, llamado STAR*D, en el cual los científicos encontraron que hasta un tercero de los pacientes no podidos para lograr la mejoría clínica a un nivel adecuado con el primer antidepresivo intentaron. Por lo tanto, dice Trivedi, “nosotros entró este pensamiento, 'él no sería mejor determinar al principio del tratamiento que los tratamientos serían los mejores para qué pacientes?”

Con EMBARC, una más vieja investigación ha fijado el papel de la proyección de imagen de resonancia magnética (MRI) del cerebro en descanso así como durante el tramitación emocional, junto con otras pruebas, en predecir el papel del paciente.  Estos datos están continuando ser tramitados después de estas conclusión elementales.

Implicaciones y el futuro

Otro investigador, Amit Elkin, dice, “este estudio toma la investigación anterior, mostrando que podemos predecir quién se beneficia de un antidepresivo, y lo traemos real al punto de la utilidad práctica.” Trivedi dice que utilizarán probablemente el EEG en la mayoría de pacientes porque es no sólo mucho más barato pero apenas como o una mejor predicción en peligro que otras pruebas más costosas.

Sin embargo, algunos pacientes necesitarán continuar conseguir una exploración de MRI o un análisis de sangre, simple debido a la expresión cambiante de la depresión - las “muchas firmas de la depresión”. Explica Trivedi, “teniendo todas estas pruebas disponibles perfeccionará las ocasiones de elegir el tratamiento correcto la primera vez.”

El paso siguiente es diseñar un interfaz del AI que sea compatible con el alcance amplio de las máquinas de EEG usadas a través de los E.E.U.U., y conseguir la aprobación para el uso del dispositivo de los E.E.U.U. Food and Drug Administration (FDA). Mientras tanto, otros estudios grandes están continuando reforzar el índice de reacción con los antidepresivos.

Uno es el estudio de D2K que tiene como objetivo 2.500 depresos o a individuos bipolares, con una continuación de 20 años. el RAD, por otra parte, tiene una fuerza similar de 2.500 personas envejecidas 10-24 años. Esto se diseña para tomar los factores de riesgo para los desordenes del humor o de ansiedad. Utilizarán algunos de estos participantes para fijar el EEG y otras combinaciones de la prueba. El objetivo es encontrar el mejor tratamiento, sacando el mejor ajuste (firma biológica), como Trivedi dice, “que nuestra investigación está mostrando que tienen que aguantar no más el proceso doloroso del ensayo y error.”

Journal reference:

Wu, W., Zhang, Y., Jiang, J. et al. An electroencephalographic signature predicts antidepressant response in major depression. Nat Biotechnol (2020). https://doi.org/10.1038/s41587-019-0397-3

Dr. Liji Thomas

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Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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