Искусственный интеллект подберет лучшее лекарство от депрессии
Logo
Cover

Поручив алгоритму обработать данные визуализации мозга, ученые выявили, на кого из пациентов какие антидепрессанты действуют лучше. Теперь эффективный препарат можно будет подобрать с первого раза.

Для психотерапевтов долгое время оставалось загадкой, почему некоторые пациенты с депрессией хорошо реагируют на прием антидепрессантов, а другим препараты не помогают. Два исследования, проведенных специалистами из Юго-Западного медицинского центра Техасского университета, проливают свет на этот вопрос.

Как сообщает Science Daily, авторы в обоих случаях использовали искусственный интеллект для выявления мозговой активности, которая делает людей менее восприимчивыми к определенным антидепрессантам. Иными словами, ученые доказали, что по визуализации мозга пациента можно предсказать, будет ли препарат эффективным.

В каждом из экспериментов приняли участие более 300 добровольцев — как людей с депрессией, так и здоровых. Первое исследование, опубликованное в 2018 году, подтвердило, что модели электрической активности мозга служат надежным индикатором того, помогут ли пациенту с депрессией селективные ингибиторы обратного захвата серотонина, к которым относится большинство популярных антидепрессантов. Вторая работа выявила в визуализации головного мозга дополнительные маркеры эффективности этих препаратов.

Искусственный интеллект не только указал на восприимчивых к лечению пациентов, но и определил, активность каких отделов мозга наиболее перспективна для прогноза.  

Ранее исследователи пытались использовать анализ крови, чтобы выявить пациентов, восприимчивых к лечению депрессии, однако оказалось, что эта методика эффективна лишь при наличии некоторых видов воспаления. Теперь они уверены, что объединение анализов крови с визуализацией мозга значительно повысит шансы того, что пациент с первого раза получит нужное лечение.

Хотя искусственный интеллект справляется с диагностикой не хуже людей, эксперты призывают не переоценивать его возможности. Причина в том, что подавляющее большинство работ на эту тему не соответствуют строгим научным критериям.