ЕКГ предвиђа успех лекова који се користе у шизофренији
Нова студија сугерише да би уобичајени тест електроенцефалографије (ЕЕГ) могао да буде кључ за предвиђање да ли ће особа реаговати на одређене прописане лекове, посебно оне који се односе на психијатријска стања.
Истраживачи инжењерских и здравствених наука са Универзитета МцМастер у Онтарију у Канади применили су машинско учење на ЕЕГ обрасце и успешно предвидели како ће пацијенти са шизофренијом реаговати на терапију клозапином.
Клозапин је препознат као ефикасан третман за хроничну шизофренију отпорну на лекове, али може да произведе озбиљне нежељене ефекте као што су напади, срчане аритмије или супресија коштане сржи. Неки пацијенти могу развити проблеме са крвљу који су опасни по живот. Потребно је недељно до месечно узорковање крви.
„Неки људи могу да претрпе страшне нежељене ефекте клозапина“, рекао је др Гери Хасеи, ванредни професор у компанији МцМастер и директор лабораторије за транскранијалну магнетну стимулацију у Клиници за поремећаје расположења Ст. Јосепх’с Хеалтхцаре у Хамилтону.
„Логистичке потешкоће за пацијента и тим за лечење такође су велике. Метода за поуздано утврђивање, пре почетка терапије, да ли ће пацијент реаговати на клозапин или не, од њега би у великој мери помогла клиничару у утврђивању да ли су потенцијални бенефити већи од ризика и логистичке сложености клозапина. “
Студија ће бити објављена у часопису Клиничка неурофизиологија.
Да би се спровела студија, ЕЕГ су узети од 23 пацијента којима је дијагностикована шизофренија отпорна на лекове пре него што су почели да узимају клозапин. Дванаест мушкараца и 11 жена, сви средњих година.
Обрасци можданих таласа и одговор на терапију клозапином ових пацијената коришћени су за „обуку“ рачунарског алгоритма за предвиђање да ли ће одређени пацијент реаговати на лек. Тачност предвиђања била је приближно 89 процената. Овај алгоритам је показао сличну предиктивну тачност када је даље тестиран у новој групи од 14 додатних пацијената лечених клозапином.
„Рачунарска снага која је данас доступна подржава нове методологије машинског учења које могу помоћи лекарима да боље дијагностикују и лече болести и болести“, рекао је проф. Реилли. „Велике количине података могу се врло брзо обрадити како би се идентификовали обрасци или предвидели исходи. Радујемо се примени налаза у другим областима. “
ЕЕГ бележи електричну активност мозга близу коже главе. Традиционално се користи за надгледање епилепсије и дијагнозу коме, енцефалопатија и мождане смрти. ЕЕГ се и даље често користи као метода прве линије за дијагнозу тумора, можданог удара и других фокалних поремећаја мозга.
„ЕЕГ је јефтина, неинвазивна техника широко доступна у мањим болницама и лабораторијама у заједници“, објашњава др. МацЦриммон. „Такође, очитавања ЕЕГ-а узимају само 20 до 30 минута пацијентовог времена, без потребе за припремом, тако да представљају минималне непријатности.“
Извор: Универзитет МцМастер
