In futuro potrebbe essere più semplice curare la depressione sulla base di gruppi di sintomi predittivi di risposta al trattamento. Un gruppo di ricercatori dell’Università di Yale hanno utilizzato i modelli di apprendimento automatico per analizzare precedenti studi sull’efficacia degli antidepressivi sui singoli cluster di sintomi.
(Reuters Health) – I sintomi depressivi possono essere riuniti in tre categorie ed utilizzati per predire la risposta del paziente ai farmaci antidepressivi. A dirlo un gruppo di ricercatori dell’Università di Yale.
“Sappiamo che la depressione comprende un’ampia gamma di sintomi che vanno dall’umor nero al sentirsi inutile fino ai problemi di insonnia al rallentamento del pesiero e alle idee suicide – afferma uno l’autore dello studio Adam Chekroud della Yale University – noi volevamo capire se gli antidepressvi funzionano bene nel trattamento di tutti questi sintomi o se invece sono efficaci solo su certi tipi di sintomatologia”.
Lo studio
I ricercatori hanno analizzato i dati di uno studio multicentrico nel quale si confrontavano diverse combinazioni di trattamenti su 4.706 pzienti, un terzo dei quali maschi con un’età media di 43 anni. Sono stati identificati tre gruppi di sintomi al basale secondo le risposte ottenute con la scala QIDS. I cluster individuati erano: sintomi dell’umore e delle emozioni, sintomi del sonno e sintomi atipici (disturbi psicomotori o idee suicide). Il team ha replicato i risultati su 640 pazienti con caratteristiche demografiche simili utilizzando una apposita scala di valutazione (HAM-D). Per verificare se gruppi di sintomi fossero ugualmente sensibili a diversi antidepressivi e se alcuni farmaci o determinate dosi di farmaci fossero più efficaci di altre, gli studiosi hanno utilizzato degli algoritmi di apprendimento automatico predittivi, per analizzare i risultati di nove studi clinici che prendevano in considerazione oltre 7.000 pazienti.
Risultati e conclusioni
Nello studio tutti gli antidepressivi sono risultati particolarmente efficaci nel trattamento dell’umore e dei sintomi ansiosi; solo alcuni di questi, invece, sono risultati efficaci nel ridurre i disturbi del sonno mentre, tutti gli antidepressivi sono risultati poco efficaci nel trattamento del terzo gruppo di sintomi (disturbi psicomotori o idee suicide). Pensare alla depressione in termini di gruppi di sintomi è utile – secondo i ricercatori – per adattarli al profilo di ogni paziente e al tipo di trattamento. I risultati ottenuti con la metodica dell’apprendimento automatico potrebbero aiutare a personalizzare il trattamento e aiutare a sviluppare nuovi farmaci mirati su specifici sintomi inoltre potrebbero orientare la ricerca biologica della depressione aiutando a comprendere anomalie cerebrali delle persone affette da depressione.
