Американским исследователям удалось предсказать, поможет ли антидепрессант конкретному пациенту с помощью простого опросника. Результаты их работы опубликованы в Lancet Psychiatry.
Персонализация терапии на основании различных анализов и других исследований давно применяется в онкологии, гематологии и некоторых других областях медицины, но не в психиатрии. При этом первый из назначенных антидепрессантов помогает лишь 30 процентам пациентов с депрессией, остальным требуется длительный подбор терапии.
Сотрудники Йельского университета проанализировали данные крупного клинического испытания антидепрессантов STAR*D. С помощью машинного обучения выделили 25 вопросов, ответы на которые наиболее коррелируют с ответом на терапию. На основании этих 25 факторов исследователи построили математическую модель, которая позволила с приемлемой точностью (64,6 процента) предсказать ответ пациента на трехмесячную терапию циталопрамом.
«На эти вопросы любой пациент может ответить в течение 5—10 минут с компьютера или смартфона и немедленно получить предсказание [эффекта препарата]», — отметил ведущий автор исследования Адам Чекрауд (Adam Chekroud).
Эту модель проверили на результатах другого клинического испытания COMED. Выяснилось, что она хорошо работает с аналогичным препаратом, эсциталопрамом, но не с венлафаксином и миртазапином, имеющими другой механизм действия, что свидетельствует о специфичности методики.
По словам руководителя работы Филипа Корлетта (Philip Corlett), исследователи намерены применить аналогичный подход для анализа данных испытаний других препаратов, чтобы разработать соответствующие опросники и персонализировать подбор антидепрессантов.
Автор: Олег Лищук