
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.Олег Лищук
