Nueva herramienta estima la resistencia al tratamiento con antidepresivos
Un nuevo estudio dirigido por el Dr. Roy Perlis y publicado en la revista Psiquiatría biológica contribuye en gran medida a alcanzar ese objetivo.
Tal como está, la efectividad de los medicamentos antidepresivos varía enormemente entre los pacientes, y la efectividad general de los medicamentos actuales es menos que estelar.
Por ejemplo, en el ensayo de antidepresivos más grande jamás realizado, el estudio STAR * D, financiado por el Instituto Nacional de Salud Mental, solo el 30 por ciento de los pacientes respondió a su antidepresivo inicial. El estudio también encontró que después de un año completo y hasta cuatro tratamientos diferentes, un asombroso 30 por ciento de los pacientes no lograron la remisión.
En su estudio, Perlis recopiló datos recopilados del estudio STAR * D y utilizó múltiples modelos de predicción para identificar patrones estadísticos.
Utilizando el modelo de mejor rendimiento, luego generó una calculadora de riesgo en línea y una herramienta de visualización que proporciona una estimación gráfica del riesgo de resistencia al tratamiento de un individuo.
“Para abordar las necesidades de los pacientes deprimidos individuales, necesitaremos encontrar formas de diseñar tratamientos psiquiátricos para responder a las diferencias entre los pacientes con depresión.
"La 'calculadora de la depresión' que surge del ensayo STAR * D es un paso adelante en este esfuerzo", dijo el Dr. John Krystal, editor de Psiquiatría biológica.
"Para hacerlo mejor que esto, necesitaremos incluir biomarcadores que puedan cumplir la función que cumplen los análisis de sangre y las mediciones de la presión arterial en otras áreas de la medicina".
Perlis estuvo de acuerdo y comentó: “Se ha hecho un gran énfasis en el descubrimiento de biomarcadores para ayudar a predecir los resultados clínicos. Sin duda, este esfuerzo eventualmente tendrá éxito.
"Por otro lado, es muy posible que las características clínicas nos ayuden a llevarnos parte del camino, que las características clínicas pueden ayudar a hacer predicciones útiles".
“La analogía que dibujaría es la puntuación de Framingham para predecir el riesgo cardiovascular. Está lejos de ser perfecto y hay mucho que criticar, pero al menos ha estimulado los esfuerzos para utilizar la predicción en un entorno clínico. También ha proporcionado una plataforma a la que se pueden agregar biomarcadores, a medida que se identifican ”, agregó.
Mientras tanto, el objetivo de proporcionar una calculadora clínica en línea es permitir que los médicos la prueben, para ver qué se podría hacer, si la voluntad y los recursos estuvieran disponibles.
Fuente: Elsevier
