Yapay Zeka, Antidepresanlara Kimin Yanıt Vereceğini Tahmin Etmeye Yardımcı Olabilir
Dallas'taki Texas Üniversitesi (UT) Southwestern Tıp Merkezi'nden araştırmacılar tarafından yürütülen iki yeni çalışmaya göre, yapay zeka (AI), belirli antidepresanlara daha az yanıt veren depresif bireylerde spesifik beyin aktivite modellerini belirledi.
Çalışmalar, duygudurum bozukluklarının tedavisine yardımcı olmak ve reçeteleme tedavilerinin deneme yanılma sürecini en aza indirgemek için biyolojiye dayalı, nesnel stratejiler oluşturmayı amaçlayan büyük bir ulusal çalışmanın (EMBARC) parçasıdır. Başarılı olursa, bilim adamları doğru tedaviyi bulma olasılığını artırmak için beyin görüntüleme ve kan analizleri gibi bir dizi test kullanmayı düşünüyor.
EMBARC'ı yöneten ve UT Southwestern Depresyon Araştırma ve Klinik Bakım Merkezi'nin kurucu direktörü olan Dr. Madhukar Trivedi, "Tahmin oyununu bitirmemiz ve işe yarayacak müdahaleleri reçetelemek için nesnel önlemler bulmamız gerekiyor," dedi.
"Depresyonu olan insanlar zaten umutsuzluktan muzdariptir ve etkisiz bir ilaç alırlarsa sorun daha da kötüleşebilir."
300'den fazla katılımcıyı içeren çalışmalar, hem dinlenme durumunda hem de duyguların işlenmesi sırasında beyin aktivitesini analiz etmek için görüntülemeyi kullandı. Her iki çalışma da sağlıklı bir kontrol grubunu ve antidepresan veya plasebo alan depresyonlu insanları içeriyordu.
İlaç alanlardan araştırmacılar, beynin nasıl bağlandığı ve bir katılımcının bir antidepresan aldıktan sonraki iki ay içinde iyileşme olasılığının olup olmadığı arasında bağlantılar buldular.
Trivedi, beynin çeşitli durumlardaki aktivitesini görüntülemenin, belirli bir hastada depresyonun nasıl ortaya çıktığına dair daha doğru bir resim elde etmek için önemli olduğunu söyledi. Bazı insanlar için, daha alakalı verilerin beyinlerinin dinlenme durumundan geleceğini, bazılarında ise duygusal işlemenin kritik bir bileşen ve bir antidepresanın işe yarayıp yaramayacağı konusunda daha iyi bir öngörü olacağını söyledi.
"Depresyon, insanları farklı şekillerde etkileyen karmaşık bir hastalıktır" dedi. "Teknolojinin bizi parmak izleri ve yüz taramaları yoluyla tanımlayabildiği gibi, bu çalışmalar da görüntülemeyi insanlarda belirli depresyon belirtilerini belirlemek için kullanabileceğimizi gösteriyor."
Araştırmacılar, beyin görüntüleme ve çeşitli DNA, kan ve diğer testler yoluyla majör depresif bozukluğu olan hastaları değerlendiren 16 haftalık EMBARC denemesinin verilerini analiz etti. Amaç, Trivedi tarafından yürütülen ve hastaların üçte ikisinin ilk antidepresana yeterince yanıt vermediğini ortaya çıkaran önceki bir araştırmadan elde edilen rahatsız edici bir bulguyu ele almaktı.
EMBARC'ın 2018'de yayınlanan ilk çalışması, beyindeki elektriksel aktivitenin, bir hastanın en yaygın antidepresan sınıfı olan bir SSRI'dan (seçici serotonin geri alım inhibitörü) yararlanıp yararlanamayacağını nasıl gösterebileceğine odaklandı.
Bulguyu, SSRI'lar için diğer öngörücü testleri tanımlayan ilgili araştırmalar izledi; en son, dinlenme durumu beyin görüntüleme çalışması. Amerikan Psikiyatri Dergisi ve yayınlanan ikinci görüntüleme çalışması Doğa İnsan Davranışı.
İkinci görüntüleme çalışmasında, araştırmacılar, bir antidepresanın etkinliği ile bir hastanın beyninin duygusal çatışmayı nasıl işlediği arasındaki ilişkileri belirlemek için yapay zeka kullandılar.
Beyin görüntülemesine tabi tutulan katılımcılara, bazen "mutlu" kelimesiyle kızgın bir yüz veya tam tersi gibi bazen çelişkili mesajlar sunan, arka arkaya hızlı fotoğraflar gösterildi. Her katılımcıdan bir sonraki resme tıklamadan önce fotoğraftaki kelimeyi okuması istendi.
Bununla birlikte, araştırmacılar, yalnızca antidepresan faydalarını tahmin etmekle ilgili olduğuna inanılan sinir bölgelerini gözlemlemek yerine, tüm beyindeki aktiviteyi analiz etmek için makine öğrenimini kullandılar.
Trivedi, "Nereye bakılacağına dair hipotezlerimiz sonuç vermedi, bu yüzden farklı bir şey denemek istedik" dedi.
AI, katılımcıların bir SSRI'dan fayda sağlayıp sağlamayacağını tahmin etmede en önemli olan lateral prefrontal korteksler dahil olmak üzere spesifik beyin bölgelerini tanımladı. Bulgular, duygusal çatışma sırasında anormal sinir tepkileri olan katılımcıların, ilaca başladıktan sonraki sekiz hafta içinde iyileşme olasılıklarının daha düşük olduğunu ortaya koydu.
Kaynak: UT Southwestern Tıp Merkezi
