De zoektocht naar het juiste medicijn is voor veel mensen met een zware depressie een lange lijdensweg. Kunstmatige intelligentie kan psychiaters helpen om snel te voorspellen of een antidepressivum werkt bij een patiënt, laten onderzoekers uit Amsterdam en Nijmegen zien.
Onderzoekers van Amsterdam UMC en Radboudumc beschrijven deze week in de American Journal of Psychiatry een methode waarbij ze gekeken hebben naar het antidepressivum sertraline (merknaam Zoloft). Een algoritme maakt een analyse op basis van hersenscans in combinatie met informatie over de patiënt uit vragenlijsten. Daar komt een voorspelling uit of sertraline zal aanslaan. Nu is daar op voorhand niets over te zeggen, het is een kwestie van proberen. Als het ene antidepressivum na acht weken niet werkt, dan hopelijk het volgende.
„Psychiaters hebben weinig houvast om in te schatten welk medicijn gaat werken”, zegt hoofd Liesbeth Reneman. Het kan wel een half jaar duren voordat alles is geprobeerd. In de toekomst, hopen de onderzoekers, is al binnen een week meer bekend over de kans van slagen van een behandeling.
Gouden standaard
De makers trainden zelflerende rekenmodellen van verschillende softwareprogramma’s en lieten die los op gegevens van 229 Amerikaanse patiënten, die allemaal door de scanner waren gegaan en van wie de klachten waren vastgelegd. De helft was met sertraline behandeld, de controlegroep had een placebo gekregen. Na acht weken, de gouden standaard in de psychiatrie, was duidelijk of ze baat hadden bij het middel.
Met deze bestaande gegevens konden de onderzoekers hun algoritme testen. Dat hebben wetenschappers eerder ook wel gedaan, maar niet met zo’n grote dataverzameling en ook niet met ook niet met zo’n breed scala aan MRI-beelden, waarop onder meer hersenactiviteit, -volume en -doorbloeding zijn af te lezen.
Op verschillende momenten werd een analyse gemaakt. Bij de start, voordat de patiënten medicatie kregen, bleek vooral de doorbloeding in de delen waar de emoties worden gereguleerd, een goede voorspeller. „Als de doorbloeding goed is, kunnen de medicijnen beter hun werk doen”, zegt Reneman, die als hoogleraar neuroradiologie in Amsterdam naar het effect van medicijnen op de hersenen kijkt. Bij de tweede meting, een week na de start van de medicatie, bleken de scores van de vragenlijsten een betere aanwijzing te geven voor het resultaat.
Verkeerd medicijn
Het algoritme bleek behoorlijk goed te kunnen voorspellen of het medicijn zou aanslaan. Bij twee derde van de patiënten klopte de voorspelling dat het medicijn niet zou aanslaan. „Dat betekent dat een grote meerderheid van de patiënten niet met de verkeerde medicijnen hoeft te starten”, zegt onderzoeker Maarten Poirot. In de praktijk werkt sertraline bij grofweg de helft van de patiënten.
Bij 30 procent van de patiënten werkte het medicijn wél, hoewel anders was voorspeld. Maar onder aan de streep kan kunstmatige intelligentie ervoor zorgen dat minder patiënten hoeven aan te modderen met een medicijn dat uiteindelijk weinig doet. „En mogelijk slaat een ander medicijn bij deze groep vals-negatieven ook aan”, zegt Poirot. „Het hoeft dus geen verspilde tijd te zijn.”
Het bijzondere is, vinden de onderzoekers, dat beelden van de hersenen zoveel informatie prijsgeven over de potentie van medicijnen. Reneman: „Tot nu toe moesten psychiaters beslissen op basis van gesprekken, radiologen kunnen helpen om zichtbaar te maken wat er in de brein gebeurt.” Poirot zou graag bij een Nederlandse groep patiënten kijken of het algoritme daarbij net zo goed werkt.
Deze studie kijkt weliswaar maar naar één antidepressivum, maar Reneman verwacht dat het model ook voor andere medicijnen in deze categorie kan voorspellen of ze werken.
Het gaat om grote aantallen patiënten met een ernstige depressie die hiermee in de toekomst geholpen zouden kunnen worden. In Nederland hebben ongeveer een miljoen mensen een depressie. Eén op de vijf mensen krijgt er ooit in zijn leven mee te maken. Eén op de drie wordt behandeld met antidepressiva. Van alle antidepressiva wordt sertraline het meest voorgeschreven, jaarlijks aan 126.000 patiënten.
