뇌 스캔은 항우울제가 효과가 있는지 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다
과학자들은 왜 일부 사람들이 항우울제에 반응하지 않는지 알아 내려고 오랫동안 노력해 왔습니다. 이제 새로운 연구에 따르면 우울증 환자가 뇌 스캔을 분석하여 약물에 얼마나 잘 반응할지 예측할 수 있습니다. 이 연구에는 인공 지능 (AI)이 분석에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 예가 포함되어 있습니다.
새로운 연구는 두 가지 최근 연구의 형태로 나옵니다. 미국 정신과 저널 그리고 다른 자연 인간 행동.
이 연구는 임상 치료에서 항우울제 반응의 중재자 및 생체 특성 확립 (EMBARC)이라는 미국의 임상 시험에서 가장 최근의 결과를 보여줍니다.
EMBARC는 환자 생물학에서 파생 된 객관적인 테스트를 설정하여 기분 장애 치료를 선택하고 약물 처방의 시행 착오를 줄이는 것을 목표로합니다.
댈러스에있는 텍사스 대학교 (UT) 사우스 웨스턴 메디컬 센터의 정신과 교수 인 마두 카르 H. 트리 베디 박사가 재판을 감독하고 있습니다. 그는 또한 두 개의 최근 논문의 선임 저자이기도합니다.
“추측 게임을 끝내고 효과가있을 중재 처방을위한 객관적인 조치를 찾아야합니다.”라고 UT Southwestern의 우울증 연구 및 임상 치료 센터의 창립 이사 인 Dr. Trivedi는 말했습니다.
그는“우울증을 앓고있는 사람들은 이미 절망에 시달리고 있으며 효과가없는 약을 복용하면 문제가 더 악화 될 수 있습니다.”라고 덧붙입니다.
EMBARC를 설정 한 주요 이유는 Trivedi 박사가 주도한 초기 연구에서 거의 2/3의 사람들이 첫 번째 우울증 치료제에 적절하게 반응하지 않는다는 사실을 발견했기 때문입니다.
우울증 환자 수 증가
대부분의 사람들은 특히 고통스러운 사건이 발생한 후 며칠 동안 지속될 수있는 슬픔이나 기분이 나빠집니다. 그러나 우울증은 이러한 증상과 기타 증상이 더 심하고 사라지지 않는 정신 질환입니다.
우울증의 증상으로는 지속적인 슬픔과 절망감, 한때 즐거웠 던 활동에 대한 관심 상실 등이 있습니다.
과민성, 불안, 피로, 안절부절 못함, 의사 결정 및 집중의 어려움과 같은 다른 증상도 발생할 수 있습니다.
우울증을 앓고있는 두 사람은 반드시 같은 증상을 경험할 수 없으며, 그렇다고해서 한 사람에게 효과가있는 치료가 다른 사람에게 효과가 있다는 의미는 아닙니다.
비영리 단체 인 Our World in Data에 따르면 전 세계적으로 우울증에 걸린 사람의 수는 1990 년에 거의 1 억 7 천만 명에서 2017 년에는 2 억 6 천 5 백만으로 증가했으며, 여성이 남성보다 우울증에 걸릴 가능성이 더 높습니다.
Trivedi 박사와 동료들은 2012 년에 16 주간 EMBARC 임상 시험을 시작했습니다. 미국의 4 개 지역에서 실행되었으며 총 296 명의 주요 우울 장애 환자를 조사했습니다.
참가자들은 다양한 MRI 뇌 스캔을 받고 DNA 및 기타 검사를 위해 혈액을 제공했으며 증상을 평가하기 위해 설문 조사를 완료했습니다. 연구자들이 8 주 동안 항우울제 나 위약을 투여하도록 무작위로 배정한 참가자로부터 데이터를 이용할 수있었습니다.
뇌 스캔을 사용하여 예측 지원
연구자들은 MRI 스캔 결과를 사용하여 뇌 구조와 뇌 활동을 조사했습니다. 그들은 항우울제 sertraline을 복용 한 사람들과 위약을 복용 한 사람들의 영상 분석을 비교했습니다. 그들은 또한 그 결과를 대조군 역할을 한 우울증이없는 사람들과 비교했습니다.
그들은 약물 복용 후 8 주 이내에 증상이 호전 될 가능성이 있는지 여부와 관련이있는 약물과 위약 그룹 사이에 몇 가지 뚜렷한 뇌 차이를 발견했습니다.
그만큼 미국 정신과 저널 연구는 뇌가 "휴식 상태"에있는 동안 "뇌 영역 간의 기능적 연결"에 집중했습니다.
이러한 발견은 지역 내 및 지역 간의 기능적 연결 패턴이“주요 우울 장애에 대한 약물 치료에 대한 호의적 인 반응을 확인하는 데 중요한 역할을하는 것으로 보인다”고 밝혔다.
Trivedi 박사는 여러 상태에서 뇌의 영상 결과를 보면 우울증이 특정 개인에게 어떤 영향을 미치는지에 대한보다 정확한 그림을 제공 할 수 있다고 설명합니다.
우울증을 앓고있는 일부 개인의 경우, 휴식 상태 스캔의 결과가 감정 처리와 같이 뇌가 활동할 때의 스캔보다 약물 성공에 대한 더 유용한 예측 변수가 될 수 있다고 그는 관찰합니다. 다른 경우에는 그 반대가 될 수 있다고 그는 설명합니다.
감정 처리 중 뇌 분석
에서 자연 인간 행동 연구팀은 감정 처리 중 뇌 활동의 영상 결과에 초점을 맞추 었습니다. 그들이 사용한 스캔은 참가자들이 정서적 갈등을 처리해야하는 작업을 완료 할 때받은 기능적 MRI 스캔에서 나왔습니다.
작업을 완료하기 위해 참가자들은 다양한 감정을 보여주는 인간 얼굴 사진을 보았습니다. 각 그림과 함께 특정 감정을 묘사하는 단어 나 문구가 동반되었습니다.
때로는 표현이 감정을 설명하지 않고 완전히 다른 감정을 표현하기도했습니다. 예를 들어“행복하다”라는 단어는 두려움을 나타내는 얼굴과 함께 나타날 수 있습니다. 참가자들은 다음 이미지를 선택하기 전에 단어를 읽어야했습니다.
연구진은 기계 학습이라고하는 AI 유형의 도움으로 사람들이 sertraline을 복용하면 혜택을 볼 수 있는지 여부를 예측하는 데 도움이 될 수있는 특정 뇌 영역이 있음을 발견했습니다.
AI 지원 분석에 따르면 감정 처리 중 뇌 패턴이 주요 우울증이없는 사람들과 가장 다른 참가자들은 sertraline 치료 8 주 동안 증상 개선을 보이지 않을 가능성이 가장 높은 참가자였습니다.
Trivedi 박사는 처음부터 올바른 항우울제를 선택할 수있는 기회를 극대화하기 위해 혈액 검사와 뇌 스캔 분석을 결합 할 가능성이 있다고 제안합니다.
“우울증은 다양한 방식으로 사람들에게 영향을 미치는 복잡한 질병입니다. 기술이 지문과 얼굴 스캔을 통해 우리를 식별 할 수있는 것처럼,이 연구는 이미징을 사용하여 사람들의 우울증의 특정 징후를 식별 할 수 있음을 보여줍니다.”
Madhukar H. Trivedi 박사
