अवसाद से राहत पाने वाले रोगियों के लिए, एक प्रभावी उपचार को कम करने में महीनों लग सकते हैं।
जर्नल नेचर बायोटेक्नॉलॉजी जर्नल में 10 फरवरी को प्रकाशित एक नए अध्ययन के अनुसार, मस्तिष्क तरंग पैटर्न संभावित रूप से यह अनुमान लगाने में मदद कर सकता है कि उपचार से पहले ही रोगी एक एंटीडिप्रेसेंट पर प्रतिक्रिया कैसे देगा।
अध्ययन मनोचिकित्सा की बुनियादी चुनौतियों में से एक को संबोधित करता है: परीक्षणों की कमी जो अवसाद के रोगियों के लिए सर्वोत्तम उपचार विकल्प तय करने में मदद कर सकती है, ने कहा कि सह-लेखक डॉ। मधुकर त्रिवेदी, डलास में यूटी साउथवेस्टर्न मेडिकल सेंटर के मनोचिकित्सक प्रोफेसर हैं। इसके बजाय, त्रिवेदी ने कहा, प्रदाता परीक्षण और त्रुटि प्रक्रिया पर भरोसा करते हैं, जिसमें मरीज छह से आठ सप्ताह के चक्रों पर दवाओं की कोशिश करते हैं। यह अभेद्य विधि एक सामान्य धारणा में योगदान करती है कि एंटीडिप्रेसेंट अप्रभावी हैं, डॉ अमित एटकिन, अध्ययन के सह-लेखक और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में मनोचिकित्सा के एक प्रोफेसर को जोड़ा।
लेकिन एक व्यक्ति के आदर्श उपचार का एक सटीक भविष्यवक्ता समीकरण से बहुत अधिक अनुमान लगा सकता है - और निराशा के रोगियों के महीनों को बचा सकता है, केटी बर्कहाउस, शिकागो में इलिनोइस विश्वविद्यालय में मनोचिकित्सा के एक सहायक प्रोफेसर जो अध्ययन में शामिल नहीं थे। ।
उस लक्ष्य तक पहुंचने में नया अध्ययन "एक महत्वपूर्ण पहला कदम" है, बर्कहाउस ने लाइव साइंस को बताया।
अध्ययन के लिए, शोधकर्ताओं ने 300 से अधिक रोगियों से मस्तिष्क तरंग रीडिंग एकत्र की, जिन्हें अवसाद का पता चला था। रीडिंग इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (ईईजी) के साथ ली गई थी, जो एक गैर-प्रमुख विधि है जिसमें रोगियों की खोपड़ी में इलेक्ट्रोड संलग्न करना शामिल है। मरीजों को तब बेतरतीब ढंग से या तो एक प्लेसबो या एंटीडिप्रेसेंट सेरट्रलाइन (व्यावसायिक रूप से ज़ोलॉफ्ट के रूप में जाना जाता है) प्राप्त करने के लिए सौंपा गया था।
अगला, ईईजी डेटा के आधार पर, शोधकर्ताओं ने दवा के प्रति मरीजों की प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए एक उपन्यास कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम तैयार किया। उन्होंने पाया कि अध्ययन की शुरुआत में एक निश्चित मस्तिष्क तरंग पैटर्न वाले मरीज़ों को आठ सप्ताह के उपचार के बाद सेराट्रलाइन के प्रति सकारात्मक प्रतिक्रिया देने की संभावना थी। शोधकर्ताओं ने तब अपने निष्कर्षों की पुष्टि के लिए अपने एल्गोरिथ्म को तीन अतिरिक्त रोगी डेटा सेट (पिछले अध्ययनों से) पर लागू किया।
"प्रचलित ज्ञान के खिलाफ जाते हैं कि ये दवाएं सिर्फ अप्रभावी हैं," एटकिन ने कहा। "वे वास्तव में काफी प्रभावी हैं, लेकिन केवल लोगों के उप-विभाजन के लिए।"
हालांकि, इस अध्ययन के निष्कर्ष आशाजनक हैं, यह स्पष्ट नहीं है कि क्या एआई "वास्तविक दुनिया" नैदानिक सेटिंग्स में उपयोग करने के लिए संभव होगा, बर्कहाउस ने कहा।
अध्ययन ने विशेष रूप से मूल्यांकन किया कि रोगियों ने सेराट्रलाइन का जवाब कैसे दिया, उदाहरण के लिए, जो अवसाद के कई संभावित उपचारों में से एक है। बर्कहाउस ने कहा, "अध्ययन के लिए एक अगला कदम यह होगा कि यदि उपचार के अन्य रूपों के बारे में भविष्यवाणी की जाती है जो जरूरी नहीं कि सिर्फ दवा-आधारित हो," जैसे संज्ञानात्मक चिकित्सा और मस्तिष्क की उत्तेजना।
पहले से प्रकाशित डेटा सेटों की जांच करने के लिए अपने एल्गोरिथ्म का उपयोग करते समय, शोधकर्ताओं ने पाया कि एंटीडिपेंटेंट्स की प्रतिक्रिया की संभावना वाले रोगियों को मस्तिष्क की उत्तेजना और मनोचिकित्सा उपचारों के संयुक्त रूप से जवाब देने की अधिक संभावना थी। फिर भी, यह खोज प्रारंभिक है और इसकी पुष्टि के लिए बहुत अधिक शोध की आवश्यकता है।
फिर भी, एटकिन ने कहा कि प्रौद्योगिकी को आसानी से डॉक्टरों के कार्यालयों में उपयोग के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, क्योंकि दशकों तक ईईजी का उपयोग न्यूरोलॉजी में किया गया है। डॉक्टरों को ईईजी के सरलीकृत संस्करण में प्रशिक्षित किया जा सकता है, और फिर उस डेटा को एल्गोरिथम द्वारा अपलोड और संसाधित किया जा सकता है। इसके बाद डॉक्टर को एक रिपोर्ट मिलेगी कि क्या मरीज को कुछ दवाओं के जवाब देने की संभावना होगी या नहीं, इस पर इस्किन ने कहा।
एटकिन ने कहा कि उन्हें उम्मीद है कि निष्कर्ष "सटीक मनोचिकित्सा की शुरुआत" में मदद करते हैं।
Etkin, Alto न्यूरोसाइंस के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं, जो व्यक्तिगत मानसिक स्वास्थ्य उपचार विकसित करना है। वह फिलहाल स्टैनफोर्ड से कंपनी में काम करने के लिए छुट्टी पर हैं।
संपादक का ध्यान दें: इस लेख को 21 फरवरी को अपडेट किया गया था। यह उन रोगियों में एल्गोरिथ्म के उपयोग के बारे में अतिरिक्त जानकारी जोड़ने के लिए है जो एंटीडिपेंटेंट्स की प्रतिक्रिया की संभावना कम थे।
