تقدم علمي واعد لعلاج الاكتئاب
أظهرت دراسة حديثة أن تقنيات التعلم الآلي قادرة على التنبؤ بدقة باستجابة المرضى لمضادات الاكتئاب، مع التمييز بين التأثير الحقيقي للدواء وتأثير العلاج الوهمي (البلاسيبو). هذا التقدم قد يقلص سنوات من التجربة والخطأ التي يمر بها مرضى الاكتئاب.
الدراسة وطريقة العمل
أجرى الدراسة باحثون من جامعات ستانفورد، وليهاي، وتكساس في أوستن، ونُشرت في مجلة Nature Mental Health. استخدم الباحثون بيانات تصوير الدماغ البنيوي والوظيفي لمرضى اكتئاب شديد تلقوا علاجًا بمضادَي الاكتئاب الشائعين “سيرترالين” و”إسيتالوبرام”، بالإضافة إلى مجموعة تلقت علاجاً وهمياً.
كيف يساعد التعلم الآلي الأطباء
تمكن النموذج من تحديد أنماط دماغية محددة مرتبطة بتحسن الأعراض، مما سمح بالتنبؤ المسبق بدرجة استجابة كل مريض للعلاج. وأوضح الدكتور يو تشانغ، الأستاذ المساعد في ستانفورد والمشرف على الدراسة، أن هذا يساهم في حل “الفجوة السريرية الكبرى” في علاج الاكتئاب، والتي تكمن في غياب مؤشرات حيوية موثوقة لاختيار العلاج المناسب منذ البداية.
خطوة نحو الطب النفسي الدقيق
تشير النتائج إلى إمكانية استخدام فحوصات الدماغ لمساعدة الأطباء على اختيار العلاج الأنسب لكل مريض، وتقليل الوقت الضائع في تجارب علاجية غير فعالة. كما ساعد النموذج على فصل تأثير الدواء عن تأثير البلاسيبو، وهو عامل غالبًا ما يربك تفسير نتائج الدراسات السريرية.
التطلعات المستقبلية
يعتزم الباحثون توسيع النموذج ليشمل أنواعًا أخرى من البيانات العصبية ومتابعة التغيرات الدماغية على المدى الطويل، لرصد الانتكاس أو الشفاء المستدام، ما قد يسهم في تحسين فرص التعافي من أول محاولة وتخفيف المعاناة عن ملايين المرضى حول العالم.
