EKG, Şizofrenide Kullanılan İlaçların Başarısını Öngörüyor
Yeni bir çalışma, ortak bir elektroensefalografi (EEG) testinin, bir kişinin belirli reçeteli ilaçlara, özellikle de psikiyatrik durumlarla ilgili olanlara yanıt verip vermeyeceğini tahmin etmede anahtar olabileceğini öne sürüyor.
Kanada, Ontario'daki McMaster Üniversitesi'ndeki mühendislik ve sağlık bilimleri araştırmacıları, makine öğrenimini EEG modellerine uyguladılar ve şizofreni hastalarının klozapin tedavisine nasıl yanıt vereceğini başarıyla tahmin ettiler.
Klozapin, kronik ilaca dirençli şizofreni için etkili bir tedavi olarak kabul edilmektedir, ancak nöbetler, kardiyak aritmiler veya kemik iliği baskılanması gibi ciddi yan etkilere neden olabilir. Bazı hastalar hayatı tehdit eden kan problemleri geliştirebilir. Haftalık ila aylık kan örneklemesi gereklidir.
Hamilton'daki St. Joseph's Healthcare Ruh Hali Bozuklukları Kliniği'nin Transkraniyal Manyetik Stimülasyon laboratuvarının yöneticisi ve McMaster'da doçent olan Dr. Gary Hasey, “Bazı insanlar klozapinden korkunç yan etkilere maruz kalabilir” dedi.
“Hasta ve tedavi ekibi için lojistik zorluklar da önemli. Tedavinin başlangıcından önce, hastanın klozapine yanıt verip vermeyeceğini güvenilir bir şekilde belirleyen bir yöntem, klozapinin risklerinin ve lojistik karmaşıklığının potansiyel faydalardan daha ağır basıp basmadığını belirlemede klinisyene büyük ölçüde yardımcı olacaktır. "
Çalışma dergide yayınlanacak Klinik Nörofizyoloji.
Çalışmayı yürütmek için, ilaca dirençli şizofreni tanısı alan 23 hastadan klozapin almaya başlamadan önce EEG'leri alındı. Orta yaşta 12'si erkek, 11'i kadındı.
Bu hastaların beyin dalgası kalıpları ve klozapin tedavisine verilen yanıt, belirli bir hastanın ilaca yanıt verip vermeyeceğini tahmin etmek için bir bilgisayar algoritması "eğitmek" için kullanıldı. Tahmin doğruluğu yaklaşık yüzde 89'du. Bu algoritma, klozapin ile tedavi edilen ilave 14 hastadan oluşan yeni bir grupta daha ileri düzeyde test edildiğinde benzer tahmin doğruluğu gösterdi.
Prof. Reilly, "Günümüzde mevcut olan hesaplama gücü, doktorların hastalıkları ve hastalıkları daha iyi teşhis etmesine ve tedavi etmesine yardımcı olabilecek yeni makine öğrenimi metodolojilerini destekliyor" dedi. “Modelleri belirlemek veya sonuçları tahmin etmek için büyük miktarda veri çok hızlı bir şekilde işlenebilir. Bulguları diğer alanlara da uygulamak için sabırsızlanıyoruz. "
EEG, beynin kafa derisine yakın olan elektriksel aktivitesini kaydeder. Geleneksel olarak, epilepsiyi izlemek ve koma, ensefalopatiler ve beyin ölümünü teşhis etmek için kullanılmıştır. EEG, tümörleri, felci ve diğer fokal beyin bozukluklarını teşhis etmek için hala birinci basamak bir yöntem olarak kullanılmaktadır.
Dr. MacCrimmon, “EEG, küçük hastanelerde ve toplum laboratuvarlarında yaygın olarak bulunan, ucuz, invazif olmayan bir tekniktir” diye açıklıyor. "Ayrıca, EEG okumaları bir hastanın zamanının sadece 20 ila 30 dakikasını alır ve hiçbir hazırlık gerektirmez, bu nedenle minimum rahatsızlık yaratın."
Kaynak: McMaster Üniversitesi
