Variações em seis
sintomas de depressão foram verificados: dificuldade em se divertir, isolamento
social, cansaço excessivo, irritabilidade, baixa autoestima e sentir-se
deprimido
Pesquisadores da Mayo Clinic deram o primeiro passo
para usar a inteligência artificial (IA) para prever os resultados iniciais do
uso de antidepressivos em crianças e adolescentes com transtorno
depressivo maior. Eles identificaram variações em seis sintomas de
depressão: dificuldade em se divertir, isolamento social, cansaço excessivo,
irritabilidade, baixa autoestima e sentir-se deprimido. O estudo está publicado
na revista científica The Journal
of Child Psychology and Psychiatry.
Eles avaliaram os sintomas com a Escala para
Avaliação de Depressão em Crianças – Revisada para prever os resultados de
10 a 12 semanas de farmacoterapia com antidepressivos:
- Os
seis sintomas de resultados de 10 a 12 semanas foram previstos em quatro a
seis semanas nos conjuntos de dados de testes com fluoxetina, com precisão média de 73%.
- Os
mesmos seis sintomas de resultados de 10 a 12 semanas foram previstos de
quatro a seis semanas nos conjuntos de dados de testes com duloxetina, com precisão média de 76%.
- Nos
pacientes testados com placebo, a precisão da previsão de resposta e
remissão foi consideravelmente menor do que para antidepressivos, com 67%.
“O trabalho preliminar sugere que a IA é promissora
para auxiliar as decisões clínicas ao informar aos médicos sobre a seleção, o
uso e a dosagem de antidepressivos para crianças e adolescentes com transtorno
depressivo maior”, diz o autor sênior Paul
Croarkin, D.O., psiquiatra infantil da Mayo Clinic. “Vimos
previsões aprimoradas de resultados de tratamentos em amostras de crianças e
adolescentes em duas classes de antidepressivos.”
Esses resultados mostram o potencial da IA e dos
dados de pacientes para garantir que crianças e adolescentes recebam um
tratamento que tenha a maior probabilidade de oferecer os benefícios
terapêuticos com o mínimo de efeitos adversos, explica Arjun
Athreya, Ph.D., pesquisador da Mayo Clinic e autor principal do
estudo.
“Nós projetamos o algoritmo para imitar a lógica de
manejo do tratamento do médico em um momento intermediário com base em sua
estimativa sobre se um paciente provavelmente se beneficiará ou não da
farmacoterapia na dose atual”, diz o Dr. Athreya. “Assim, foi essencial para
mim, como engenheiro da computação, me aprofundar e observar a prática de
perto, não só para entender as necessidades dos pacientes, mas também como a IA
pode ser usada e ser útil para o médico beneficiar o paciente.”
Os achados da pesquisa são o fundamento para um
trabalho futuro que incorpora informações fisiológicas, medidas baseadas no
cérebro e dados farmacogenômicos para abordagens da medicina de precisão no
tratamento de jovens com depressão. Isso aprimorará o cuidado de pacientes
jovens com depressão e ajudar os médicos a iniciar e dosar os antidepressivos
que mais beneficiam os pacientes.
“Os avanços tecnológicos são ferramentas pouco
estudadas que podem melhorar as abordagens de tratamento”, diz Liewei
Wang, M.D., Ph.D., diretora do Programa de Farmacogenômica Bernard
and Edith Waterman e diretora do Centro de Medicina Individualizada da Mayo
Clinic. “Prever resultados em crianças e adolescentes tratados para depressão é
essencial para o manejo do que pode se tornar o fardo de uma doença para toda a
vida.”
A pesquisa foi um esforço conjunto dos
departamentos de Farmacologia Molecular e Terapias Experimentais e de
Psiquiatria e Psicologia da Mayo Clinic, com o apoio do Centro de Medicina
Individualizada da Mayo Clinic.
Esse trabalho foi apoiado pela Fundação Mayo Clinic
para Educação e Pesquisa Médicas, pela Fundação Nacional da Ciência sob o
prêmio nº 2041339 e pelo Instituto Nacional de Saúde Mental sob os prêmios
R01MH113700, R01MH124655 e R01AA027486. O conteúdo é de responsabilidade
exclusiva dos autores e não representa necessariamente a opinião oficial das
agências financiadoras. Os autores declararam não haver competição ou conflito
de interesse em potencial.
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