Novi alat procjenjuje rezistenciju na liječenje antidepresivima

Precizno predviđanje vjerojatnosti antidepresivnog odgovora za pojedine pacijente moglo bi biti važan korak u razvoju individualiziranih planova liječenja.

Nova studija koju je vodio dr. Roy Perlis i objavljena u časopisu Biološka psihijatrija ide daleko do postizanja tog cilja.

Kakva je, učinkovitost antidepresiva izuzetno varira među pacijentima, a ukupna učinkovitost trenutnih lijekova manja je od zvjezdane.

Primjerice, u najvećem ikad provedenom ispitivanju antidepresiva - istraživanju STAR * D, financiranom od strane Nacionalnog instituta za mentalno zdravlje - samo je 30 posto pacijenata odgovorilo na početni antidepresiv. Studija je također otkrila da nakon jedne pune godine i do četiri različita tretmana zapanjujućih 30 posto pacijenata nije postiglo remisiju.

U svojoj studiji Perlis je prikupio podatke prikupljene istraživanjem STAR * D i koristio više modela predviđanja za identificiranje statističkih obrazaca.

Koristeći model s najboljim učinkom, potom je generirao mrežni kalkulator rizika i alat za vizualizaciju koji pruža grafičku procjenu rizika pojedinca za otpor na liječenje.

„Da bismo udovoljili potrebama pojedinačnih depresivnih pacijenata, morat ćemo pronaći načine za osmišljavanje psihijatrijskih tretmana koji će odgovoriti na razlike među pacijentima s depresijom.

"" Kalkulator depresije "koji proizlazi iz ispitivanja STAR * D jedan je korak naprijed u ovom naporu", rekao je dr. John Krystal, urednik časopisa Biološka psihijatrija.

"Da bismo postigli bolje od ovoga, morat ćemo uključiti biomarkere koji mogu služiti funkciji koju testovi krvi i mjerenja krvnog tlaka služe u drugim područjima medicine."

Perlis se složio komentirajući: „Veliki je naglasak na otkrivanju biomarkera koji pomažu u predviđanju kliničkih ishoda. Nema sumnje da će ovaj napor uspjeti na kraju.

"S druge strane, posve je moguće da nam kliničke značajke mogu pomoći da dođemo do dijela puta - da kliničke značajke mogu pomoći u donošenju korisnih predviđanja."

„Analogija koju bih povukao je Framinghamov rezultat za predviđanje kardiovaskularnog rizika. Daleko je od savršenog i ima mnogo toga za kritizirati - ali barem je potaknulo napore na korištenju predviđanja u kliničkom okruženju. Također je pružio platformu kojoj se mogu dodavati biomarkeri, kako su identificirani ”, dodao je.

U međuvremenu, cijela poanta pružanja kliničkog kalkulatora na mreži jest omogućiti kliničarima da ga isprobaju - da vide što bi se moglo učiniti ako bi volja i resursi bili tu.

Izvor: Elsevier