Американським дослідникам вдалося передбачити, чи допоможе антидепресант конкретному пацієнту за допомогою простого опитувальника. Результати їх роботи опубліковані в.
Персоналізація терапії на підставі різних аналізів та інших досліджень давно застосовується в онкології, гематології та деяких інших галузях медицини, але не в психіатрії. При цьому перший з призначених антидепресантів допомагає лише 30 відсоткам пацієнтів з депресією, іншим потрібен тривалий підбір терапії.
Співробітники Єльського університету проаналізували дані великого клінічного випробування антидепресантів STAR * D. За допомогою машинного навчання виділили 25 питань, відповіді на які найбільш корелюють з відповіддю на терапію. На підставі цих 25 факторів дослідники побудували математичну модель, яка дозволила з прийнятною точністю (64,6 відсотка) передбачити відповідь пацієнта на тримісячну терапію циталопрамом.
«На ці запитання будь-який пацієнт може відповісти протягом 5 - 10 хвилин з комп'ютера або смартфона і негайно отримати передбачення [ефекту препарату]», - зазначив провідний автор дослідження Адам Чекрауд (Adam Chekroud).
Цю модель перевірили на результатах іншого клінічного випробування COMED. З'ясувалося, що вона добре працює з аналогічним препаратом, есциталопрамом, але не з венлафаксином і миртазапіном, що мають інший механізм дії, що свідчить про специфічність методики.
За словами керівника роботи Філіпа Корлетта (Philip Corlett), дослідники мають намір застосувати аналогічний підхід для аналізу даних випробувань інших препаратів, щоб розробити відповідні опитувальники і персоналізувати підбір антидепресантів.