1

Eine nationale Studie, die 2011 von UT Southwestern initiiert wurde, um Stimmungsstörungen besser zu verstehen, hat das hervorgebracht, was Wissenschaftler das Flaggschiff des Projekts nennen: einen Computer, der genau vorhersagen kann, ob ein Antidepressivum basierend auf der Gehirnaktivität eines Patienten wirkt.

Die neue Forschung ist die neueste unter mehreren Studien aus der Studie, die kumulativ zeigen, wie High-Tech-Strategien Ärzten helfen können, Depressionsbehandlungen objektiv zu diagnostizieren und zu verschreiben. Obwohl die Implementierung dieser Ansätze einige Zeit in Anspruch nehmen wird, sagen die Forscher voraus, dass Werkzeuge wie KI, Bildgebung des Gehirns und Bluttests das Gebiet der Psychiatrie in den kommenden Jahren revolutionieren werden.

„Diese Studien waren ein größerer Erfolg, als sich irgendjemand in unserem Team hätte vorstellen können“, sagt Madhukar Trivedi, M.D., ein UT Southwestern Psychiater, der die Multi-Site-Studie mit Stanford beaufsichtigte, Harvard und andere Institutionen. „Wir haben reichlich Daten zur Verfügung gestellt, um zu zeigen, dass wir das Ratespiel der Wahl von Depressionsbehandlungen hinter uns lassen und die Denkweise ändern können, wie die Krankheit diagnostiziert und behandelt werden sollte.“

EEG-basierte Vorhersagen

Die in Nature Biotechnology veröffentlichte Studie umfasste mehr als 300 Teilnehmer mit Depressionen, die zufällig ausgewählt wurden, um entweder ein Placebo oder einen SSRI (selektiver Serotonin-Wiederaufnahmehemmer), die häufigste Klasse von Antidepressiva, zu erhalten. Die Forscher verwendeten ein Elektroenzephalogramm oder EEG, um die elektrische Aktivität im Kortex der Teilnehmer zu messen, bevor sie mit der Behandlung begannen. Das Team entwickelte dann einen maschinellen Lernalgorithmus, um die EEG-Daten zu analysieren und zu verwenden, um vorherzusagen, welche Patienten innerhalb von zwei Monaten von der Medikation profitieren würden.

Die KI sagte nicht nur die Ergebnisse genau voraus, sondern deutete auch darauf hin, dass sich Patienten, die nicht auf ein Antidepressivum ansprechen konnten, wahrscheinlich mit anderen Interventionen wie Psychotherapie oder Hirnstimulation verbesserten.

Die Befunde wurden in drei weiteren Patientengruppen validiert.

„Diese Studie nimmt frühere Forschungen auf und zeigt, dass wir vorhersagen können, wer von einem Antidepressivum profitiert, und bringt es tatsächlich auf den Punkt des praktischen Nutzens“, sagt Amit Etkin, MD, Ph.D., ein Psychiatrieprofessor der Stanford University, der mit Trivedi zusammengearbeitet hat, um den Algorithmus zu entwickeln.

Zu den nächsten Schritten, so die Forscher, gehört die Entwicklung einer KI-Schnittstelle, die landesweit in EEGs integriert werden kann, sowie die Genehmigung der US-amerikanischen Food and Drug Administration.

Signaturen der Depression

Die Daten der Studie stammen aus der 16-wöchigen EMBARC-Studie, die Trivedi an vier US-amerikanischen Standorten initiierte, um biologiebasierte, objektive Strategien zur Behebung von Stimmungsstörungen zu entwickeln.

Das Projekt bewertete Patienten mit schwerer depressiver Störung durch Bildgebung des Gehirns und verschiedene DNA-, Blut- und andere Tests. Sein Ziel war es, einen beunruhigenden Befund aus einer anderen von ihm geleiteten Studie (STAR * D) anzugehen, in der festgestellt wurde, dass bis zu zwei Drittel der Patienten nicht ausreichend auf ihr erstes Antidepressivum ansprechen.

„Wir gingen in dieses Denken, ‚Wäre es nicht besser, zu Beginn der Behandlung zu identifizieren, welche Behandlungen für welche Patienten am besten wären?““, erklärt Trivedi.

Frühere EMBARC-Studien identifizierten verschiedene prädiktive Tests, einschließlich der Verwendung von Magnetresonanztomographie (MRT), um die Gehirnaktivität sowohl im Ruhezustand als auch während der Verarbeitung von Emotionen zu untersuchen. EEG wird wahrscheinlich das am häufigsten verwendete Werkzeug sein, sagt Trivedi, weil es weniger teuer ist und – in den meisten Fällen – gleich oder effektiver sein wird.

Bei einigen Patienten kann jedoch ein Bluttest oder eine MRT erforderlich sein, wenn sich die Depression auf andere Weise manifestiert. „Es gibt viele Anzeichen von Depressionen im Körper“, sagt Trivedi. „Wenn all diese Tests verfügbar sind, verbessern sich die Chancen, beim ersten Mal die richtige Behandlung zu wählen.“

Wachsendes Problem

Laut Daten der National Health and Nutrition Examination Survey ist der Einsatz von Antidepressiva in den USA in anderthalb Jahrzehnten um fast 65% gestiegen – von 7,7% in den Jahren 1999-2002 auf 12,7% in den Jahren 2011-2014. Trivedi sagt, dass der erweiterte Einsatz von Medikamenten es kritischer macht, die Grundlagen der Depression weiter zu verstehen und sicherzustellen, dass Patienten eine wirksame Therapie verschrieben werden.

Während sein Team weiterhin Daten aus der EMBARC-Studie auswertet, hat Trivedi weitere große Forschungsprojekte initiiert, um die Remissionsrate von Depressionen zu verbessern. Unter ihnen ist D2K, eine Studie, die 2.500 Patienten mit Depressionen und bipolaren Störungen einschreiben und ihnen 20 Jahre lang folgen wird. Darüber hinaus ist RAD eine 10-Jahres-Studie mit 2.500 Teilnehmern (10-24 Jahre), die Faktoren zur Verringerung des Risikos für die Entwicklung von Stimmungs- oder Angststörungen aufdeckt.

Das Forschungsteam von Trivedi wird anhand einiger dieser Einschreibungen die Ergebnisse mehrerer anderer Tests untersuchen, um die biologischen Signaturen der Patienten zu bewerten und die effektivste Behandlung zu bestimmen.

„Es kann für einen Patienten verheerend sein, wenn ein Antidepressivum nicht wirkt“, sagt Trivedi. „Unsere Forschung zeigt, dass sie den schmerzhaften Prozess von Versuch und Irrtum nicht länger ertragen müssen.“