أظهرت تجربة سريرية أن استخدام الذكاء الاصطناعي لاختيار مضادات الاكتئاب ساعد في خفض احتمال توقف المرضى عن تناول أدويتهم بنسبة نسبية بلغت 38% خلال الأسابيع الثمانية الأولى، مقارنة بالرعاية المعتادة، في تطور قد يقلل الاعتماد على التجربة والخطأ لاختيار العلاج المناسب لكل مريض.
وبحسب تقرير نشرته مجلة «ساينس» في 14 أكتوبر، يعمل باحثون على تطوير أدوات تجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الوراثية وتصوير الدماغ للتنبؤ باستجابة مرضى الاكتئاب للأدوية، وتحديد من قد يستفيد أكثر من العلاج النفسي.
اختيار الدواء
أظهرت تجربة منشورة في مجلة JAMA أن أداة «PETRUSHKA»، التي تعتمد على تحليل المعلومات الصحية وخصائص المرضى وتفضيلاتهم، ساعدت في تقليل التوقف المبكر عن تناول مضادات الاكتئاب.
وشملت التجربة 520 مريضًا مؤهلًا، وسجلت مجموعة الأداة معدل توقف عن العلاج بلغ 17% خلال ثمانية أسابيع، مقابل 27% لدى مجموعة الرعاية المعتادة.
وتستهدف التقنية مساعدة الأطباء في اختيار الدواء الأكثر ملاءمة منذ البداية، بدل اضطرار المرضى إلى تجربة عدة أدوية قبل الوصول إلى علاج مناسب.
بصمة الدماغ
وفي جامعة ستانفورد الأمريكية، حدد باحثون ستة أنماط بيولوجية للاكتئاب باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، ترتبط باختلاف نشاط دوائر الدماغ واستجابة المرضى للعلاج.
وأظهرت أبحاث أن بعض الأنماط تستجيب بصورة أفضل للعلاج النفسي، بينما تستفيد أنماط أخرى من أدوية محددة، ما دفع الباحثين إلى اختبار التقنية في 20 عيادة أمريكية.
تجارب جديدة
يجري باحثون في الهند تجربة تشمل 1500 مريض لاختبار قدرة التعلم الآلي على التنبؤ بمن يستفيد أكثر من مضادات الاكتئاب، ومن يستجيب بصورة أفضل للعلاج النفسي.
ويأمل الباحثون أن تساعد هذه التقنيات على تقليل فترات المعاناة الناتجة عن تجربة العلاجات غير المناسبة، خصوصًا أن الوصول إلى الدواء الفعال قد يستغرق أسابيع أو أشهرًا.
ورغم النتائج الواعدة، لا تزال هذه الأدوات قيد البحث والتقييم، ولا يمكنها ضمان نجاح العلاج أو الاستغناء عن تشخيص الطبيب ومتابعته، كما لا ينبغي استخدامها لتغيير الأدوية أو إيقافها دون إشراف طبي.
- 38% انخفاض نسبي في احتمال التوقف المبكر عن العلاج.
- 520 مريضًا مؤهلًا شملتهم تجربة PETRUSHKA.
- 17% معدل التوقف عن العلاج مقابل 27% بالرعاية المعتادة.
- 6 أنماط بيولوجية للاكتئاب حددتها أبحاث ستانفورد.
- 20 عيادة أمريكية تختبر تقنية تصوير الدماغ.
- 1500 مريض ضمن تجربة جديدة في الهند.
وبحسب تقرير نشرته مجلة «ساينس» في 14 أكتوبر، يعمل باحثون على تطوير أدوات تجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الوراثية وتصوير الدماغ للتنبؤ باستجابة مرضى الاكتئاب للأدوية، وتحديد من قد يستفيد أكثر من العلاج النفسي.
اختيار الدواء
أظهرت تجربة منشورة في مجلة JAMA أن أداة «PETRUSHKA»، التي تعتمد على تحليل المعلومات الصحية وخصائص المرضى وتفضيلاتهم، ساعدت في تقليل التوقف المبكر عن تناول مضادات الاكتئاب.
وشملت التجربة 520 مريضًا مؤهلًا، وسجلت مجموعة الأداة معدل توقف عن العلاج بلغ 17% خلال ثمانية أسابيع، مقابل 27% لدى مجموعة الرعاية المعتادة.
وتستهدف التقنية مساعدة الأطباء في اختيار الدواء الأكثر ملاءمة منذ البداية، بدل اضطرار المرضى إلى تجربة عدة أدوية قبل الوصول إلى علاج مناسب.
بصمة الدماغ
وفي جامعة ستانفورد الأمريكية، حدد باحثون ستة أنماط بيولوجية للاكتئاب باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، ترتبط باختلاف نشاط دوائر الدماغ واستجابة المرضى للعلاج.
وأظهرت أبحاث أن بعض الأنماط تستجيب بصورة أفضل للعلاج النفسي، بينما تستفيد أنماط أخرى من أدوية محددة، ما دفع الباحثين إلى اختبار التقنية في 20 عيادة أمريكية.
تجارب جديدة
يجري باحثون في الهند تجربة تشمل 1500 مريض لاختبار قدرة التعلم الآلي على التنبؤ بمن يستفيد أكثر من مضادات الاكتئاب، ومن يستجيب بصورة أفضل للعلاج النفسي.
ويأمل الباحثون أن تساعد هذه التقنيات على تقليل فترات المعاناة الناتجة عن تجربة العلاجات غير المناسبة، خصوصًا أن الوصول إلى الدواء الفعال قد يستغرق أسابيع أو أشهرًا.
ورغم النتائج الواعدة، لا تزال هذه الأدوات قيد البحث والتقييم، ولا يمكنها ضمان نجاح العلاج أو الاستغناء عن تشخيص الطبيب ومتابعته، كما لا ينبغي استخدامها لتغيير الأدوية أو إيقافها دون إشراف طبي.
- 38% انخفاض نسبي في احتمال التوقف المبكر عن العلاج.
- 520 مريضًا مؤهلًا شملتهم تجربة PETRUSHKA.
- 17% معدل التوقف عن العلاج مقابل 27% بالرعاية المعتادة.
- 6 أنماط بيولوجية للاكتئاب حددتها أبحاث ستانفورد.
- 20 عيادة أمريكية تختبر تقنية تصوير الدماغ.
- 1500 مريض ضمن تجربة جديدة في الهند.
