Los investigadores del McLean Hospital completaron un estudio que buscaba determinar qué personas con depresión son las más adecuadas para los medicamentos antidepresivos. Sus hallazgos, publicados en Medicina psicológica el 2 de julio de 2018, condujeron al desarrollo de un algoritmo estadístico que identifica a los pacientes que pueden responder mejor a los antidepresivos, antes de que comiencen el tratamiento.
Christian A. Webb, PhD, director del Laboratorio de Tratamiento y Etiología de la Depresión en la Juventud del Hospital McLean, es uno de los coautores del estudio, junto con Diego A. Pizzagalli, PhD, director del Centro de McLean para la Depresión, la Ansiedad y el EstrésInvestigación. Webb explicó cómo su artículo, "Predicción personalizada de antidepresivo versus respuesta al placebo: evidencia del estudio EMBARC", surgió a partir de datos derivados de un ensayo clínico grande y recientemente completado en múltiples sitios de medicamentos antidepresivos llamado Establecimiento de moderadores y firmas biológicas de antidepresivos.Respuesta en la atención clínica EMBARC. El equipo de estudio recopiló las características demográficas y clínicas de las personas que participaron en el estudio EMBARC antes del inicio del tratamiento en cuatro sitios Universidad de Columbia, Hospital General de Massachusetts, Universidad de Michigan yUT Southwestern Medical Center. A los participantes también se les administraron tareas basadas en computadora.
Con esta información, Webb y sus colegas desarrollaron un algoritmo que predice que aproximadamente un tercio de las personas obtendrían un beneficio terapéutico significativo de los medicamentos antidepresivos en comparación con el placebo. En el estudio, los participantes fueron asignados aleatoriamente a un medicamento antidepresivo común o un placebo.píldora.
Los resultados, dijo Webb, fueron como muchos ensayos clínicos anteriores en el sentido de que "encontramos una diferencia relativamente pequeña en la mejoría promedio de los síntomas entre los individuos asignados al azar al medicamento frente al placebo". Sin embargo, explicó, "para un terciode las personas que se predice que se adaptarían mejor a los antidepresivos, obtuvieron resultados significativamente mejores si se les asignó el medicamento en lugar del placebo ". El último grupo de pacientes se caracterizó por una mayor gravedad de la depresión y una emocionalidad negativa, eran mayores, más probablepara ser empleado y exhibió un mejor control cognitivo en una tarea computarizada.
"Estos resultados nos acercan a la identificación de grupos de pacientes con mayor probabilidad de beneficiarse preferencialmente de un ISRS y podrían alcanzar el objetivo de personalizar la selección del tratamiento antidepresivo", agregó Madhukar Trivedi, MD, investigador principal coordinador del estudio EMBARC de UT Southwestern Medical Center.
Sobre la base de estos hallazgos, dijo Webb, su equipo ahora está buscando adaptar el algoritmo para su uso en clínicas del "mundo real". Específicamente, informó, los investigadores están buscando colaborar con la Universidad de Pennsylvania en un estudio queprobar el algoritmo en clínicas psiquiátricas que tratan a personas que sufren de depresión comparando dos o más tratamientos viables, por ejemplo, dos clases diferentes de antidepresivos, o antidepresivos versus psicoterapia.
"Nuestra misión es utilizar estos algoritmos basados en datos para proporcionar a los médicos y pacientes información útil sobre qué tratamiento se espera que produzca el mejor resultado para este individuo específico", dijo Webb. Explicó que investigaciones como esta pueden promover el objetivode crear "medicina personalizada" en el cuidado de la salud. "En lugar de utilizar un enfoque único para todos, nos gustaría optimizar nuestras recomendaciones de tratamiento para pacientes individuales", dijo.
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Materiales proporcionado por Hospital McLean . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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