Intelligenza artificiale per capire risposta a antidepressivi, si può fare secondo studio

Un team di ricercatori ha scoperto che è possibile usare gli algoritmi di intelligenza artificiale anche per prevedere le risposte che un paziente può avere all’assunzione di sertralina, un comune farmaco antidepressivo.
Nello studio, pubblicato su Nature Biotechnology, indicano che le tecniche di apprendimento automatico possono essere d’aiuto per identificare quei complessi schemi nell’attività del cervello che possono essere collegati a risultati clinici positivi o negativi.

Amit Etkin, professore di psichiatria e scienze comportamentali dell’Università di Stanford, parla di risultati “entusiasmanti” che mostrano un notevole potenziale per quanto riguarda l’utilizzo di algoritmi così sofisticati di analisi dei dati anche nel campo della psichiatria.
Già in passato alcune ricerche avevano suggerito che particolari attività cerebrali, misurabili tramite l’elettroencefalografia, possono essere d’aiuto per capire come i pazienti rispondono a determinati farmaci o trattamenti.

Madhukar H. Trivedi, insieme a Etkin e ai membri del suo team, ha sviluppato questa idea per costruire un modello predittivo più avanzato , un vero proprio algoritmo di apprendimento automatico specializzato nelle analisi dei dati degli elettroencefalogrammi.
L’algoritmo, denominato SELSER (Sparse EEG Latent SpacE Regression), può identificare le firme neurali e le risposte dell’individuo al trattamento antidepressivo.

L’algoritmo è già stato sperimentato su vari partecipanti affetti da depressione. L’algoritmo era grado di prevedere in maniera affidabile le risposte individuali dei pazienti alla sertralina analizzando specifici segnali cerebrali noti come onde alfa.
L’algoritmo non è ancora pronto per l’utilizzo clinico di routine ma Etkin sottolinea che l’elettroencefalogramma è uno strumento relativamente economico e accessibile che potrebbe rendere l’utilizzo di questo algoritmo più facile da applicare nel breve termine. “Spero che le nostre scoperte facciano parte di un punto di svolta nel campo per quanto riguarda l’impatto dell’apprendimento automatico e dei test oggettivi”, riferisce Etkin.

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