Yeni Araç Antidepresan Tedaviye Direnci Tahmin Ediyor
Dr. Roy Perlis tarafından yürütülen ve dergide yayınlanan yeni bir çalışma Biyolojik Psikiyatri bu hedefe ulaşmak için uzun bir yol kat ediyor.
Mevcut haliyle, antidepresan ilaçların etkinliği hastalar arasında muazzam ölçüde değişmektedir ve mevcut ilaçların genel etkinliği yıldızlardan daha azdır.
Örneğin, şimdiye kadar yapılmış en büyük antidepresan denemesinde - Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü tarafından finanse edilen STAR * D araştırmasında - hastaların sadece yüzde 30'u ilk antidepresanlarına yanıt verdi. Araştırmacılar ayrıca, bir tam yıl ve en fazla dört farklı tedaviden sonra, hastaların şaşırtıcı bir şekilde yüzde 30'unun remisyona ulaşmadığını buldu.
Perlis, çalışmasında STAR * D çalışmasından toplanan verileri topladı ve istatistiksel kalıpları belirlemek için çoklu tahmin modellerini kullandı.
En iyi performans gösteren modeli kullanarak, bir bireyin tedavi direnci riskinin grafiksel bir tahminini sağlayan çevrimiçi bir risk hesaplayıcısı ve görselleştirme aracı oluşturdu.
“Depresyon hastalarının bireysel ihtiyaçlarını karşılamak için, depresyonlu hastalar arasındaki farklılıklara yanıt verecek psikiyatrik tedaviler tasarlamanın yollarını bulmamız gerekecek.
"STAR * D denemesinden çıkan 'depresyon hesaplayıcısı', bu çabada bir adım öne çıkıyor," dedi. Biyolojik Psikiyatri.
"Bundan daha iyisini yapmak için, tıbbın diğer alanlarında kan testleri ve kan basıncı ölçümlerinin hizmet ettiği işlevi görebilecek biyobelirteçleri eklememiz gerekecek."
Perlis, "Klinik sonuçların tahmin edilmesine yardımcı olmak için biyobelirteçlerin keşfine büyük önem verildi. Şüphesiz bu çaba sonunda başarılı olacaktır.
"Öte yandan, klinik özelliklerin yolumuzun bir parçası olmamıza yardımcı olması tamamen mümkündür - klinik özellikler yararlı tahminlerde bulunmaya yardımcı olabilir."
“Benim çizeceğim analoji, kardiyovasküler riski tahmin etmek için Framingham skoru. Mükemmel olmaktan uzaktır ve eleştirilecek çok şey vardır - ancak en azından klinik bir ortamda tahmini kullanma çabalarını teşvik etmiştir. Ayrıca, tanımlandıkça biyobelirteçlerin eklenebileceği bir platform sağladı ”dedi.
Bu arada, çevrimiçi bir klinik hesap makinesi sağlamanın tüm amacı, klinisyenlerin bunu denemesine izin vermektir - irade ve kaynaklar orada olsaydı ne yapılabileceğini görmek.
Kaynak: Elsevier
