Pesquisadores da Mayo Clinic usam IA para prever resultados do uso de antidepressivos em jovens
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ROCHESTER, Minnesota ―Pesquisadores da Mayo Clinic deram o primeiro passo para usar a inteligência artificial (IA) para prever os resultados iniciais do uso de antidepressivos em crianças e adolescentes com transtorno depressivo maior. Eles identificaram variações em seis sintomas de depressão: dificuldade em se divertir, isolamento social, cansaço excessivo, irritabilidade, baixa autoestima e sentir-se deprimido. O estudo está publicado na revista científica The Journal of Child Psychology and Psychiatry.
Eles avaliaram os sintomas com a Escala para Avaliação de Depressão em Crianças – Revisada para prever os resultados de 10 a 12 semanas de farmacoterapia com antidepressivos:
- Os seis sintomas de resultados de 10 a 12 semanas foram previstos em quatro a seis semanas nos conjuntos de dados de testes com fluoxetina, com precisão média de 73%.
- Os mesmos seis sintomas de resultados de 10 a 12 semanas foram previstos de quatro a seis semanas nos conjuntos de dados de testes com duloxetina, com precisão média de 76%.
- Nos pacientes testados com placebo, a precisão da previsão de resposta e remissão foi consideravelmente menor do que para antidepressivos, com 67%.
“O trabalho preliminar sugere que a IA é promissora para auxiliar as decisões clínicas ao informar aos médicos sobre a seleção, o uso e a dosagem de antidepressivos para crianças e adolescentes com transtorno depressivo maior”, diz o autor sênior Paul Croarkin, D.O., psiquiatra infantil da Mayo Clinic. “Vimos previsões aprimoradas de resultados de tratamentos em amostras de crianças e adolescentes em duas classes de antidepressivos.”
Esses resultados mostram o potencial da IA e dos dados de pacientes para garantir que crianças e adolescentes recebam um tratamento que tenha a maior probabilidade de oferecer os benefícios terapêuticos com o mínimo de efeitos adversos, explica Arjun Athreya, Ph.D., pesquisador da Mayo Clinic e autor principal do estudo.
“Nós projetamos o algoritmo para imitar a lógica de manejo do tratamento do médico em um momento intermediário com base em sua estimativa sobre se um paciente provavelmente se beneficiará ou não da farmacoterapia na dose atual”, diz o Dr. Athreya. “Assim, foi essencial para mim, como engenheiro da computação, me aprofundar e observar a prática de perto, não só para entender as necessidades dos pacientes, mas também como a IA pode ser usada e ser útil para o médico beneficiar o paciente.”
Os achados da pesquisa são o fundamento para um trabalho futuro que incorpora informações fisiológicas, medidas baseadas no cérebro e dados farmacogenômicos para abordagens da medicina de precisão no tratamento de jovens com depressão. Isso aprimorará o cuidado de pacientes jovens com depressão e ajudar os médicos a iniciar e dosar os antidepressivos que mais beneficiam os pacientes.
“Os avanços tecnológicos são ferramentas pouco estudadas que podem melhorar as abordagens de tratamento”, diz Liewei Wang, M.D., Ph.D., diretora do Programa de Farmacogenômica Bernard and Edith Waterman e diretora do Centro de Medicina Individualizada da Mayo Clinic. “Prever resultados em crianças e adolescentes tratados para depressão é essencial para o manejo do que pode se tornar o fardo de uma doença para toda a vida.”
A pesquisa foi um esforço conjunto dos departamentos de Farmacologia Molecular e Terapias Experimentais e de Psiquiatria e Psicologia da Mayo Clinic, com o apoio do Centro de Medicina Individualizada da Mayo Clinic.
Esse trabalho foi apoiado pela Fundação Mayo Clinic para Educação e Pesquisa Médicas, pela Fundação Nacional da Ciência sob o prêmio nº 2041339 e pelo Instituto Nacional de Saúde Mental sob os prêmios R01MH113700, R01MH124655 e R01AA027486. O conteúdo é de responsabilidade exclusiva dos autores e não representa necessariamente a opinião oficial das agências financiadoras. Os autores declararam não haver competição ou conflito de interesse em potencial.
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Colette Gallagher, Relações Institucionais da Mayo Clinic, newsbureau@mayo.edu
