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O biomarker da imagem lactente de cérebro pode ajudar a prever a resposta nos pacientes com desordens psiquiátricas, estudo do tratamento revela

A ciência biológica dos veteranos de Cohen (CVB), soluções de avanço de uma saúde do cérebro de Biotech da pesquisa não lucrativa, anuncia hoje resultados de um estudo que gere a evidência nova a favor de um biomarker crítico da imagem lactente de cérebro, que possa ajudar os povos do guia que sofrem da desordem cargo-traumático do esforço (PTSD) ou da desordem depressiva principal (MDD) para o tratamento o mais eficaz.

O estudo, autorizado “identificação de subtipos da desordem psiquiátrica dos testes padrões funcionais da conectividade na electroencefalografia do descansar-estado (EEG)” foi conduzido pelo professor de Universidade de Stanford de psiquiatria e de ciências comportáveis, Amit Etkin, DM, PhD, e recebeu o financiamento principal de CVB.

Nos resultados, relatados no jornal https://www.nature.com/articles/s41551-020-00614-8, os autores usados avançaram técnicas de aprendizagem da máquina em dados dos sinais high-density do EEG do descansar-estado identificar testes padrões funcionais robustos e distintos da conectividade em circuitos do cérebro permitindo subtyping dos pacientes, independente do diagnóstico clínico.

Actualmente, não há nenhuma ferramenta para prever resultados do tratamento para pacientes de PTSD ou de MDD. Embora a psicoterapia seja considerada a aproximação a mais eficaz para a população de PTSD geralmente, muitos pacientes individuais não respondem a este tratamento. Similarmente, as medicamentações de antidepressivo melhoram resultados somente modesta sobre o placebo em pacientes de MDD. A falha destes grupos pacientes responder ao tratamento pode ser devido ao facto de que o diagnóstico clínico destas desordens neuropsiquiátricas envolve as populações biològica heterogêneas que respondem diferentemente ao tratamento.

O Dr. Etkin está tomando estes que encontra na revelação para o uso clínico como o fundador das neurociência do alto da empresa startup.

Há uma grande necessidade no psiquiatria para os testes objetivos que podem informar a revelação diagnóstica e decisões clínicas do tratamento para condições heterogêneas tais como PTSD e MDD. Nossos resultados são emocionantes porque reflectem o progresso para a identificação de biomarkers evidência-baseados, e igualmente demonstram o valor das técnicas de aprendizagem da máquina para avançar uma aproximação personalizada ao tratamento - que são parte de um ponto de derrubada no campo.”

Amit Etkin, DM, PhD, fundador de neurociência do alto

No estudo, os subtipos pacientes encontrados em PTSD e MDD não diferiram em termos da severidade clínica do sintoma antes do tratamento, mas tiveram respostas diferentes aos tratamentos. Estes subtipos foram identificados basearam em testes padrões funcionais da conectividade, ou nas assinaturas neurais, encontradas com a electroencefalografia (EEG), um método barato para determinar a função do cérebro que pode ser feita no contexto do cuidado clínico. Interessante, os pesquisadores identificaram diferenças subtipo-relacionadas similarmente fortes da conectividade em PTSD assim como em pacientes de MDD. Um dos subtipos respondeu deficientemente à psicoterapia ou às medicamentações de antidepressivo. Contudo, ambos os subtipos responderam similarmente ao tratamento magnético transcranial não invasor da estimulação do cérebro (TMS). Isto sugere que, para um subtipo, a psicoterapia ou o tratamento da medicamentação sejam a melhor, quando para o outro subtipo puder melhor ser servida avançando mais rapidamente ao tratamento de TMS - baseado toda “em um diagnóstico biológico do cérebro” com EEG que é independente de critérios clínicos tradicionais para PTSD ou MDD.

Estas descobertas têm implicações significativas enquanto ajudam a estratificar o independente dos indivíduos do diagnóstico clínico baseado no que pode representar um biomarker transdiagnostic novo. Isto permitirá a descoberta de uma nova geração de descobertas terapêuticas da precisão e de tratamentos visados.”

Dr. Andreas Jeromin, oficial científico principal, CVB

Neste estudo, os pesquisadores aplicaram a aprendizagem de máquina interpretar sinais do EEG,” adiciona o Lee Lancashire, PhD, documentalista principal em CVB. “Esta técnica é interessante que identifica comum as características as mais importantes nos dados ao aglomerar os participantes em grupos similares em uma maneira dados-conduzida e imparcial, não incorporando nenhum conhecimento prévio sobre a apresentação clínica de PTSD ou de MDD. O facto que EEG-baseou subpopulações identificou em PTSD igualmente replicated em MDD consiste uma etapa para a frente em compreender estas desordens heterogêneas, e uns destaques mais adicionais a potência da aprendizagem de máquina.”

Source:
Journal reference:

Zhang, Y., et al. (2020) Identification of psychiatric disorder subtypes from functional connectivity patterns in resting-state electroencephalography. Nature Biomedical Engineeringdoi.org/10.1038/s41551-020-00614-8.