EKG sagt Erfolg von Medikamenten bei Schizophrenie voraus
Eine neue Studie legt nahe, dass ein gemeinsamer Elektroenzephalographie-Test (EEG) der Schlüssel zur Vorhersage sein könnte, ob eine Person auf bestimmte verschriebene Medikamente anspricht, insbesondere auf solche, die mit psychiatrischen Erkrankungen zusammenhängen.
Forscher der Ingenieur- und Gesundheitswissenschaften an der McMaster University in Ontario, Kanada, wandten maschinelles Lernen auf EEG-Muster an und sagten erfolgreich voraus, wie Patienten mit Schizophrenie auf die Clozapin-Therapie ansprechen würden.
Clozapin ist als wirksame Behandlung für chronisch medikamentenresistente Schizophrenie anerkannt, kann jedoch schwerwiegende Nebenwirkungen wie Krampfanfälle, Herzrhythmusstörungen oder Knochenmarksuppression hervorrufen. Einige Patienten können lebensbedrohliche Blutprobleme entwickeln. Eine wöchentliche bis monatliche Blutentnahme ist erforderlich.
"Einige Menschen können unter schrecklichen Nebenwirkungen von Clozapin leiden", sagte Dr. Gary Hasey, außerordentlicher Professor bei McMaster und Direktor des Labors für transkranielle Magnetstimulation an der St. Joseph's Healthcare Mood Disorders Clinic in Hamilton.
„Die logistischen Schwierigkeiten für den Patienten und das Behandlungsteam sind ebenfalls erheblich. Eine Methode, mit der vor Beginn der Therapie zuverlässig festgestellt werden kann, ob ein Patient auf Clozapin anspricht oder nicht, würde dem Kliniker dabei helfen, festzustellen, ob die Risiken und die logistische Komplexität von Clozapin durch die potenziellen Vorteile aufgewogen werden. “
Die Studie wird in der Zeitschrift veröffentlicht Klinische Neurophysiologie.
Zur Durchführung der Studie wurden 23 Patienten, bei denen eine medikamentenresistente Schizophrenie diagnostiziert wurde, EEGs entnommen, bevor sie mit der Einnahme von Clozapin begannen. Zwölf waren Männer und elf Frauen im mittleren Alter.
Die Gehirnwellenmuster und das Ansprechen auf die Clozapin-Therapie dieser Patienten wurden verwendet, um einen Computeralgorithmus zu „trainieren“, um vorherzusagen, ob ein bestimmter Patient auf das Medikament ansprechen wird. Die Vorhersagegenauigkeit betrug ungefähr 89 Prozent. Dieser Algorithmus zeigte eine ähnliche Vorhersagegenauigkeit, als er in einer neuen Gruppe von 14 zusätzlichen Patienten, die mit Clozapin behandelt wurden, weiter getestet wurde.
"Die heute verfügbare Rechenleistung unterstützt neue Methoden des maschinellen Lernens, mit denen Ärzte Krankheiten besser diagnostizieren und behandeln können", sagte Prof. Reilly. „Große Datenmengen können sehr schnell verarbeitet werden, um Muster zu identifizieren oder Ergebnisse vorherzusagen. Wir freuen uns darauf, die Ergebnisse auf andere Bereiche anzuwenden. "
Das EEG zeichnet die elektrische Aktivität des Gehirns in der Nähe der Kopfhaut auf. Traditionell wurde es zur Überwachung auf Epilepsie und zur Diagnose von Koma, Enzephalopathien und Hirntod verwendet. Das EEG wird immer noch häufig als First-Line-Methode zur Diagnose von Tumoren, Schlaganfällen und anderen fokalen Hirnstörungen eingesetzt.
„Das EEG ist eine kostengünstige, nicht-invasive Technik, die in kleineren Krankenhäusern und in Gemeinschaftslabors weit verbreitet ist“, erklärt Dr. MacCrimmon. "Außerdem dauern EEG-Messungen nur 20 bis 30 Minuten der Zeit eines Patienten, ohne dass eine Vorbereitung erforderlich ist, was zu minimalen Unannehmlichkeiten führt."
Quelle: McMaster University
