對於尋求救濟的患者沮喪，可能需要幾個月的時間才能固定有效的治療方法。
但是，根據2月10日在雜誌上發表的一項新研究，腦波模式可能有助於預測單個患者在治療開始之前如何對抗抑鬱藥的反應。自然生物技術。
該研究涉及精神病學的一個基本挑戰之一：缺乏可以幫助醫生為抑鬱症患者確定最佳治療方法的測試，研究合著者Madhukar Trivedi博士是達拉斯UT Southwestern Medical Center的精神病學教授Madhukar Trivedi博士。取而代之的是，特里維迪說，提供者依靠試驗過程，在該過程中，患者在六到八週的周期中嘗試藥物。研究合著者兼斯坦福大學精神病學教授Amit Etkin博士補充說，這種不精確的方法對抗抑鬱藥無效的普遍看法有助於一種普遍的看法。
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但是，對一個人的理想待遇的準確預測指標可能會從方程式中消除很多猜測，並節省了幾個月的沮喪，伊利諾伊大學芝加哥大學精神病學助理教授凱蒂·伯克豪斯（Katie Burkhouse）說，他沒有參與研究。
Burkhouse告訴Live Science，這項新研究是實現這一目標的“重要的第一步”。
在這項研究中，研究人員收集了300多名被診斷出患有抑鬱症的患者的腦波讀數。讀數是用腦電圖（EEG）進行的，這是一種無創方法，涉及將電極連接到患者的頭皮上。然後將患者隨機分配接受安慰劑或抗抑鬱藥舍曲林（商業稱為Zoloft）。
接下來，根據腦電圖數據，研究人員設計了一種新穎人工智慧（AI）算法預測患者對藥物的反應。他們發現，在研究開始時，患有一定腦波模式的患者很可能在治療八週後對舍曲林做出積極反應。然後，研究人員將其算法應用於其他三個患者數據集（來自先前的研究），以確認其發現。
埃特金說，結果“違背了這些藥物無效的普遍智慧。” “它們實際上非常有效，但僅是針對人群的。”
Burkhouse說，儘管這項研究的發現很有希望，但尚不清楚AI是否可以在“現實世界”臨床環境中使用。
該研究專門評估了患者對舍曲林的反應，這只是抑鬱症的許多可能治療方法之一。 “該研究的下一步是測試[算法]是否可以預測其他形式的治療，不一定僅僅是基於藥物的治療”，例如認知療法和大腦刺激，伯克豪斯說。
當使用其算法檢查先前發布的數據集時，研究人員確實發現對抗抑鬱藥反應較小的患者更有可能對腦刺激和心理治療的響應響應。儘管如此，這一發現還是初步的，需要更多的研究才能確認。
儘管如此，埃特金（Etkin）表示，這項技術很容易適應醫生辦公室，因為腦電圖已經在神經病學中使用了數十年。可以在簡化的腦電圖中對醫生進行培訓，然後該數據可以由算法上傳和處理。埃特金補充說，醫生將收到一份報告，該報告詳細介紹了患者是否可能對某些藥物反應。
埃特金說，他希望這些發現有助於迎來“精神病學的開始”。
Etkin是Alto Neuroscience的創始人兼首席執行官，Alto Neuroscience是一家旨在開發個性化心理健康治療的初創公司。他目前正在斯坦福大學休假，要在公司工作。
編者註：本文於2月21日更新，以添加有關使用算法對抗抑鬱藥反應較小的患者的其他信息。
最初出版現場科學。
