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El biomarker de las imágenes cerebrales puede ayudar a predecir la reacción en pacientes con desordenes psiquiátricos, estudio del tratamiento revela

La ciencia biológica de los veteranos de Cohen (CVB), soluciones de avance de la investigación no lucrativa de Biotech de una salud del cerebro, anuncia hoy conclusión de un estudio que genere nuevas pruebas en apoyo de un biomarker crítico de las imágenes cerebrales, que puede ayudar a la gente de la guía que sufre de trastorno por estrés postraumático (PTSD) o de desorden depresivo importante (MDD) hacia el tratamiento más efectivo.

El estudio, dado derecho “identificación de los subtipos del desorden psiquiátrico de configuraciones funcionales de la conectividad en electroencefalografía del descansar-estado (EEG)” fue llevado por el profesor de Universidad de Stanford de la psiquiatría y de las ciencias del comportamiento, Amit Etkin, Doctor en Medicina, doctorado, y recibió el financiamiento importante de CVB.

En las conclusión, denunciadas en el gorrón https://www.nature.com/articles/s41551-020-00614-8, los autores usados avance técnicas de aprendizaje de máquina en datos de señales de alta densidad del descansar-estado EEG de determinar configuraciones funcionales robustas y distintas de la conectividad en circuitos del cerebro habilitando subtyping de pacientes, independiente de la diagnosis clínica.

Actualmente, no hay herramientas para predecir los resultados del tratamiento para los pacientes de PTSD o de MDD. Aunque la psicoterapia se considere la aproximación más eficaz para la población de PTSD generalmente, muchos pacientes individuales no pueden responder a este tratamiento. Semejantemente, las medicaciones de antidepresivo perfeccionan resultados solamente modesto sobre placebo en pacientes de MDD. La falla de estos grupos pacientes de responder al tratamiento puede ser debido al hecho de que la diagnosis clínica de estos desordenes neuropsiquiátricos implica las poblaciones biológico heterogéneas que responden diferentemente al tratamiento.

El Dr. Etkin está tomando éstos que encuentra en el revelado para el uso clínico como fundador de las neurologías del alto de la compañía de lanzamiento.

Hay una gran necesidad en psiquiatría de las pruebas objetivos que pueden informar al revelado diagnóstico y a las decisiones clínicas del tratamiento para las condiciones heterogéneas tales como PTSD y MDD. Nuestras conclusión son emocionantes porque reflejan progreso hacia determinar biomarkers prueba-basados, y también demuestran el valor de las técnicas de aprendizaje de máquina para avance una aproximación personalizada al tratamiento - que son parte de un punto que inclina en el campo.”

Amit Etkin, Doctor en Medicina, doctorado, fundador de las neurologías del alto

En el estudio, los subtipos pacientes encontrados en PTSD y MDD no difirieron en términos de severidad clínica del síntoma antes del tratamiento, sino tenían diversas reacciones a los tratamientos. Estos subtipos fueron determinados basaron en configuraciones funcionales de la conectividad, o firmas de los nervios, encontradas con electroencefalografía (EEG), un método barato para cuantificar la función del cerebro que se puede hacer en el contexto de cuidado clínico. Interesante, los investigadores determinaron diferencias subtipo-relacionadas semejantemente fuertes de la conectividad en PTSD así como en pacientes de MDD. Uno de los subtipos respondió mal a la psicoterapia o a las medicaciones de antidepresivo. Sin embargo, ambos subtipos respondieron semejantemente al tratamiento magnético transcranial no invasor del estímulo del cerebro (TMS). Esto sugiere que, para un subtipo, la psicoterapia o el tratamiento de la medicación sea el mejor, mientras que para el otro subtipo pueden ser servidos mejor avance más rápidamente al tratamiento de TMS - basado todo en una “diagnosis biológica del cerebro” con EEG que sea independiente de las consideraciones clínicas tradicionales para PTSD o MDD.

Estos descubrimientos tienen implicaciones importantes mientras que ayudan a estratificar a la independiente de los individuos de la diagnosis clínica basada en qué puede representar un nuevo biomarker transdiagnostic. Esto habilitará descubrimiento de una nueva generación de descubrimientos terapéuticos de la precisión y de tratamientos apuntados.”

El Dr. Andreas Jeromin, principal oficial científico, CVB

En este estudio, los investigadores aplicaron el aprendizaje de máquina interpretar señales de EEG,” agrega a Lee Lancashire, doctorado, principal documentalista en CVB. “Esta técnica es interesante en que determina en común las características más importantes de los datos mientras que agrupa a los participantes en grupos similares de una manera dato-impulsada e imparcial, no incorporando ningún conocimiento anterior sobre la presentación clínica de PTSD o de MDD. El hecho que EEG-basó a subpoblaciones determinó en PTSD también replegado en MDD consiste un paso adelante en la comprensión de estos desordenes heterogéneos, y otros puntos culminantes la potencia del aprendizaje 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.