ממצאים חדשים מעידים כי בעתיד הקרוב תהיה אפשרות למתן טיפול מותאם אישית להקלה על דיכאון, הודות לאלגוריתם בינה מלאכותית המנבא במדויק יעילות נוגדי-דיכאון בחולים מסוימים. במאמר שפורסם בכתב העת Nature Biotechnology מדווחים חוקרים כי על-פי דפוסי EEG (Electroencephalography) ניתן לנבא תגובת חולים עם הפרעת דיכאון מג’ורית לטיפול בנוגדי-דיכאון.
החוקרים פיתחו אלגוריתם לימוד-מכונה הקרוי SELSER (Sparse EEG Latent SpacE Regression). על-בסיס נתונים מארבעה מחקרים שונים, הם קבעו תחילה את דפוס EEG במצב-מנוחה ע”י אימון SELSER על נתונים מ-309 משתתפים ממחקר EMBARC. לאחר מכן, הם בחנו את היכולת של האלגוריתם לנבא תגובה לטיפול בנוגדי-דיכאון במדגם בלתי-תלוי שכלל 72 משתתפים הסובלים מדיכאון. מדגם שלישי כלל 24 חולים עם דיכאון ובו בחנו החוקרים את התוקף והמשמעות הנוירו-ביולוגית של דפוס ה-EEG במנוחה. לסיום, מדגם רביעי כלל 152 משתתפים עם דיכאון אשר שימש להערכת התוקף של התוצאות על אוכלוסיות אחרות.
המחקר העיד כי האלגוריתם היה טוב מאוד בחיזוי שיפור בתסמיני החולים עם טיפול ב-Sertraline. כאשר האלגוריתם נבחן בשני מדגמי חולים עם דיכאון, החוקרים מצאו עוד כי האלגוריתם חזה תגובתיות לטיפול בנוגדי-דיכאון ותוצאות טיפול TMS (Transcranial Magnetic Stimulation).
החוקרים מסבירים כי למרות שהם התמקדו רק ב-Sertraline הם גם בחנו את דפוס ה-EEG במדגם חולים בהם הושלם טיפול TMS ומצאו כי דפוס EEG לחיזוי התגובה ל-TMS היה שונה מזה שחזה את התגובה ל-Sertraline.
מעניין לציין כי הדפוס שזוהה ע”י SELSER היה גם עדיף על מודלי לימוד-מכונה קונבנציונאליים או שיטות אחרות לחיזוי התגובה לטיפול. בנוסף, חותמת SELSER הייתה עדיפה על מודל שהתבסס על נתונים קליניים בלבד.
לאור היכולת של האלגוריתם לנבא תוצאות טיפול ב-Sertraline ולהבחין בין תגובה ל-Sertraline ופלסבו ברמת החולה הפרטני, החוקרים מאמינים כי SELSER עשוי יום אחד לתמוך ברפואה מותאמת אישית, המבוססת על לימוד מכונה, לטיפול בדיכאון.
Nat Biotechnol. Published online February 10, 2020
תגובות רוצה להצטרף לדיון?
יש להתחבר כדי להגיב.
התחבראין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!