Investigadores de Mayo Clinic aplican inteligencia artificial para predecir resultado de antidepresivos en niños y jóvenes
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ROCHESTER, Minnesota. Los investigadores de Mayo Clinic dieron el primer paso en la aplicación de la inteligencia artificial con el fin de predecir antes el resultado de los antidepresivos en los niños y los adolescentes que sufren algún trastorno depresivo mayor. Los científicos identificaron variaciones en los siguientes seis síntomas de depresión: dificultad para divertirse, retraimiento social, cansancio excesivo, irritabilidad, baja autoestima y sentimientos depresivos. El estudio se publicó en The Journal of Child Psychology and Psychiatry (Revista de Psicología y Psiquiatría Infantil).
Estos síntomas fueron evaluados según la Escala de Depresión para Niños (revisada) a fin de predecir el resultado después de 10 a 12 semanas de la farmacoterapia con antidepresivos.
- En los conjuntos de datos de muestra de la fluoxetina y después de 4 a 6 semanas, los seis síntomas predijeron los resultados a las 10 o 12 semanas con una exactitud promedio del 73 por ciento.
- En los conjuntos de datos de muestra de la duloxetina y después de 4 a 6 semanas, los seis síntomas predijeron los resultados a las 10 o 12 semanas con una exactitud promedio del 76 por ciento.
- En los pacientes tratados con placebo, la predicción de la respuesta y la exactitud respecto a la remisión fueron considerablemente menores que con los antidepresivos y de solo 67 por ciento.
«Este trabajo preliminar plantea que la inteligencia artificial puede ayudar en la decisión clínica al informar a los médicos sobre la selección, administración y dosificación de los antidepresivos en niños y adolescentes con trastorno depresivo mayor. En las muestras de niños y adolescentes, la predicción del resultado del tratamiento fue mejor con dos tipos de antidepresivos», comenta el Dr. Paul Croarkin, psiquiatra infantil en Mayo Clinic.
Estos resultados muestran el potencial de la inteligencia artificial y de los datos de los pacientes para garantizar que niños y adolescentes reciban el tratamiento con mayor probabilidad de aportarles un beneficio terapéutico y de minimizar los efectos secundarios, explica el Dr. Arjun Athreya, investigador en Mayo Clinic y autor principal del estudio.
«Creamos este algoritmo para imitar el pensamiento lógico del médico respecto al manejo del tratamiento en un punto intermedio y según el cálculo de si la dosis actual de la farmacoterapia beneficiará o no al paciente. Por lo tanto, como ingeniero en computación, era fundamental para mí integrarme estrechamente en la práctica y observarla, no solo para entender las necesidades de los pacientes, sino también para saber cómo aplicar la inteligencia artificial a fin de que fuese útil al médico para beneficio del paciente», señala el Dr. Athreya.
Los resultados del estudio sirven de base para futuros trabajos que incorporen información fisiológica, mediciones cerebrales y datos farmacogenómicos para aplicar la medicina de precisión en el tratamiento de niños y jóvenes con depresión. Esto mejorará la atención médica de los pacientes menores de edad que sufren de depresión y ayudará a los médicos a empezar y dosificar la administración de antidepresivos en los pacientes que mejor pueden aprovecharlos.
«Los avances tecnológicos son métodos poco estudiados que pueden mejorar los métodos terapéuticos. Es fundamental predecir el resultado en los niños y los adolescentes que reciben tratamiento contra la depresión para controlar una enfermedad que puede convertirse en una carga de por vida», añade la Dra. Liewei Wang, directora Bernard y Edith Waterman del Programa de Farmacogenómica y directora del Centro para Medicina Personalizada en Mayo Clinic.
Este estudio de Mayo Clinic fue un esfuerzo conjunto entre los departamentos de Farmacología Molecular y Terapéutica Experimental, así como de Psiquiatría y Psicología, apoyados por el Centro para Medicina Personalizada.
El trabajo se financió gracias a la Fundación Mayo Clinic para la Educación y la Investigación Médica, al premio No. 2041339 de la Fundación Nacional de Ciencias, así como a los premios R01MH113700, R01MH124655 y R01AA027486 del Instituto Nacional de la Salud Mental. El contenido de este trabajo es de responsabilidad exclusiva de los autores y no necesariamente refleja la postura oficial de las entidades que lo financian. Los autores no declararon ningún posible conflicto de intereses.
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