对于寻求救济的患者沮丧，可能需要几个月的时间才能固定有效的治疗方法。
但是，根据2月10日在杂志上发表的一项新研究，脑波模式可能有助于预测单个患者在治疗开始之前如何对抗抑郁药的反应。自然生物技术。
该研究涉及精神病学的一个基本挑战之一：缺乏可以帮助医生为抑郁症患者确定最佳治疗方法的测试，研究合着者Madhukar Trivedi博士是达拉斯UT Southwestern Medical Center的精神病学教授Madhukar Trivedi博士。取而代之的是，特里维迪说，提供者依靠试验过程，在该过程中，患者在六到八周的周期中尝试药物。研究合着者兼斯坦福大学精神病学教授Amit Etkin博士补充说，这种不精确的方法对抗抑郁药无效的普遍看法有助于一种普遍的看法。
有关的：识别20多岁的抑郁症的7种方法
但是，对一个人的理想待遇的准确预测指标可能会从方程式中消除很多猜测，并节省了几个月的沮丧，伊利诺伊大学芝加哥大学精神病学助理教授凯蒂·伯克豪斯（Katie Burkhouse）说，他没有参与研究。
Burkhouse告诉Live Science，这项新研究是实现这一目标的“重要的第一步”。
在这项研究中，研究人员收集了300多名被诊断出患有抑郁症的患者的脑波读数。读数是用脑电图（EEG）进行的，这是一种无创方法，涉及将电极连接到患者的头皮上。然后将患者随机分配接受安慰剂或抗抑郁药舍曲林（商业称为Zoloft）。
接下来，根据脑电图数据，研究人员设计了一种新颖人工智能（AI）算法预测患者对药物的反应。他们发现，在研究开始时，患有一定脑波模式的患者很可能在治疗八周后对舍曲林做出积极反应。然后，研究人员将其算法应用于其他三个患者数据集（来自先前的研究），以确认其发现。
埃特金说，结果“违背了这些药物无效的普遍智慧。” “它们实际上非常有效，但仅是针对人群的。”
Burkhouse说，尽管这项研究的发现很有希望，但尚不清楚AI是否可以在“现实世界”临床环境中使用。
该研究专门评估了患者对舍曲林的反应，这只是抑郁症的许多可能治疗方法之一。 “该研究的下一步是测试[算法]是否可以预测其他形式的治疗，不一定仅仅是基于药物的治疗”，例如认知疗法和大脑刺激，伯克豪斯说。
当使用其算法检查以前发布的数据集时，研究人员确实发现对抗抑郁药反应较小的患者更有可能对脑刺激和心理治疗的响应。尽管如此，这一发现还是初步的，需要更多的研究才能确认。
尽管如此，埃特金（Etkin）表示，这项技术很容易适应医生办公室，因为脑电图已经在神经病学中使用了数十年。可以在简化的脑电图中对医生进行培训，然后该数据可以由算法上传和处理。埃特金补充说，医生将收到一份报告，该报告详细介绍了患者是否可能对某些药物反应。
埃特金说，他希望这些发现有助于迎来“精神病学的开始”。
Etkin是Alto Neuroscience的创始人兼首席执行官，Alto Neuroscience是一家旨在开发个性化心理健康治疗的初创公司。他目前正在斯坦福大学休假，要在公司工作。
编者注：本文于2月21日更新，以添加有关使用算法对抗抑郁药反应较小的患者的其他信息。
最初出版现场科学。
