Beyin taramaları, antidepresanların işe yarayıp yaramayacağını tahmin etmeye yardımcı olabilir
Bilim adamları uzun zamandır bazı insanların neden antidepresanlara yanıt vermediğini bulmaya çalışıyorlar. Şimdi, yeni araştırmalar, depresyonlu bir kişinin beyin taramalarını analiz ederek ilaçlara ne kadar iyi yanıt vereceğini tahmin etmenin mümkün olabileceğini gösteriyor. Araştırma, yapay zekanın (AI) analize nasıl yardımcı olabileceğine dair bir örnek içeriyor.
Yeni araştırma, son zamanlarda yapılan iki çalışma şeklinde geliyor. Amerikan Psikiyatri Dergisi ve diğeri içeride Doğa İnsan Davranışı.
Çalışmalar, Amerika Birleşik Devletleri'nde Klinik Bakımda Antidepresan Yanıtın Moderatörleri ve Biyo İmzaları (EMBARC) adlı bir klinik araştırmanın en son bulgularını ortaya koymaktadır.
EMBARC, duygudurum bozuklukları için tedavilerin seçilmesine yardımcı olmak ve ilaç reçeteleme denemelerini ve yanılmalarını azaltmak için hasta biyolojisinden türetilen objektif testler oluşturmayı amaçlamaktadır.
Dallas'taki Texas Üniversitesi (UT) Southwestern Tıp Merkezi'nde Psikiyatri Bölümü'nde profesör olan Dr. Madhukar H. Trivedi, davayı denetliyor. Aynı zamanda son iki makalenin kıdemli yazarıdır.
UT Southwestern Depresyon Araştırma ve Klinik Bakım Merkezi'nin kurucu Direktörü Dr. Trivedi, “Tahmin oyununu bitirmemiz ve işe yarayacak müdahaleleri reçetelemek için nesnel önlemler bulmamız gerekiyor” dedi.
"Depresyonu olan insanlar zaten umutsuzluktan muzdarip" diye ekliyor, "etkisiz bir ilaç alırlarsa sorun daha da kötüleşebilir."
EMBARC'ı kurmanın ana nedenlerinden biri, Dr. Trivedi'nin önderlik ettiği daha önceki bir çalışmanın, insanların yaklaşık üçte ikisinin ilk depresyon ilaçlarına yeterince yanıt veremediğini bulmuş olmasıydı.
Depresyon hastalarının sayısında artış
Çoğu insan, özellikle üzücü olayların ardından günlerce sürebilen üzüntü anları veya hüzünlü anlar yaşar. Bununla birlikte depresyon, bu ve diğer semptomların daha şiddetli olduğu ve geçmediği psikiyatrik bir durumdur.
Depresyonun belirtileri arasında sürekli üzüntü ve umutsuzluk duyguları ve bir zamanlar eğlenceli olan aktivitelere karşı ilgi kaybı yer alır.
Sinirlilik, kaygı, yorgunluk, huzursuzluk ve karar verme ve konsantrasyon güçlüğü gibi başka semptomlar da ortaya çıkabilir.
Depresyonu olan iki kişi aynı semptomları yaşamayacaktır ve yaşadıklarında bile, biri için işe yarayan bir tedavinin diğeri için işe yarayacağı anlamına gelmez.
Kâr amacı gütmeyen kuruluş Our World in Data'ya göre, dünya çapında depresyonlu kişilerin sayısı 1990'da yaklaşık 170 milyondan 2017'de yaklaşık 265 milyona yükseldi ve kadınların depresyonla yaşama olasılığı erkeklerden daha fazla.
Dr. Trivedi ve meslektaşları, 2012'de 16 haftalık EMBARC denemesini başlattı. ABD'nin dört yerinde yürütüldü ve majör depresif bozukluğu olan toplam 296 kişiyi araştırdı.
Katılımcılar çeşitli MRI beyin taramalarından geçti, DNA için kan ve diğer testler verdi ve ayrıca semptomlarını değerlendirmek için anketleri tamamladı. Araştırmacıların 8 hafta boyunca antidepresan veya plasebo almak üzere rastgele atadıkları katılımcılardan veriler elde edildi.
Tahmine yardımcı olmak için beyin taramalarını kullanma
Araştırmacılar, beyin yapısını ve beyin aktivitesini incelemek için MRI taramalarının sonuçlarını kullandılar. Antidepresan sertralini alanların görüntüleme analizini plasebo alanlarla karşılaştırdılar. Sonuçları, depresyonu olmayan ve kontrol görevi gören insanlarla da karşılaştırdılar.
İlaç ve plasebo grupları arasında, semptomlarının, onları aldıktan sonraki 8 hafta içinde iyileşme olasılığının yüksek olup olmadığı ile ilişkili bazı farklı beyin farklılıkları buldular.
The Amerikan Psikiyatri Dergisi çalışma, beyin "dinlenme durumundayken" "beyin bölgeleri arasındaki işlevsel bağlantıya" odaklanmıştır.
Bu bulgular, hem bölgeler içinde hem de bölgeler arasında işlevsel bağlantı modellerinin "majör depresif bozukluk için bir ilaç tedavisi için olumlu bir yanıtın belirlenmesinde önemli bir rol oynadığını" ortaya koydu.
Dr. Trivedi, beynin farklı durumlarda görüntüleme sonuçlarına bakmanın, depresyonun belirli bir kişiyi nasıl etkilediğine dair daha doğru bir resim sunabileceğini açıklıyor.
Depresyonu olan bazı bireyler için, dinlenme durumu taramalarının sonuçlarının, duygusal süreçler gibi beynin aktif olduğu zamanlar için yapılan taramalardan daha yararlı bir ilaç başarısı öngörücüsü olabileceğini gözlemledi. Diğerlerinde, tam tersi olabilir, diye açıklıyor.
Duygusal işlem sırasında beyin analizi
İçinde Doğa İnsan Davranışı Araştırmacılar, duygusal işlem sırasında beyin aktivitesinin görüntüleme sonuçlarına odaklandılar. Kullandıkları taramalar, katılımcıların duygusal çatışmayı işlemeleri gereken bir görevi tamamlarken yaptıkları işlevsel MRI taramalarından geldi.
Görevi tamamlamak için katılımcılar, çeşitli duyguları gösteren insan yüzlerinin fotoğraflarına baktılar. Her resme eşlik eden, belirli bir duyguyu tanımlayan bir kelime veya cümle idi.
Bazen ifade, duyguyu değil, tamamen farklı bir duyguyu tanımlıyordu. Örneğin "mutlu" kelimesi, korku gösteren bir yüze eşlik edebilir. Katılımcılar, sonraki resmi seçmeden önce kelimeyi okumalıydı.
Araştırmacılar, makine öğrenimi adı verilen bir yapay zeka türünün yardımıyla, insanların sertralin almaktan fayda sağlayıp sağlamayacağını tahmin etmeye yardımcı olabilecek belirli beyin bölgeleri olduğunu keşfettiler.
Yapay zeka destekli analiz, duygusal işlem sırasında beyin paternleri majör depresyonu olmayan insanlardan en çok farklı olan katılımcıların, 8 haftalık sertralin tedavisi sırasında semptomlarda iyileşme göstermemesi muhtemel olanlar olduğunu ortaya koydu.
Dr. Trivedi, başlangıçta doğru antidepresanı seçme şansını en üst düzeye çıkarmak için kan testleri ve beyin taramalarının analizlerinin bir kombinasyonunun yapılması gerektiğini öne sürüyor.
“Depresyon, insanları farklı şekillerde etkileyen karmaşık bir hastalıktır. Teknolojinin bizi parmak izleri ve yüz taramalarıyla tanımlayabileceği gibi, bu çalışmalar da görüntülemeyi insanlarda belirli depresyon belirtilerini belirlemek için kullanabileceğimizi gösteriyor.
Dr. Madhukar H. Trivedi
