Brain Imaging může předpovědět účinnost CBT pro OCD

Vědci z Kalifornské univerzity v Los Angeles (UCLA) vyvinuli novou metodu k předpovědi, zda by osoba s obsedantně kompulzivní poruchou měla prospěch z kognitivně behaviorální terapie.

Obsedantně kompulzivní porucha (OCD) je náročná celoživotní porucha duševního zdraví, která se vyznačuje opakujícími se myšlenkami a činy, které mohou vážně narušit pracovní výkon, vztahy a kvalitu života. Mezi příklady OCD patří zbytečné mytí rukou desítky denních hodin nebo trávení tolik času zdokonalováním školních prací, že se nikdy nedostanou dovnitř.

OCD je nejčastěji léčena léky a formou psychoterapie nazývanou kognitivně behaviorální terapie. Kognitivně behaviorální terapie bohužel nepomáhá každému s OCD a léčba může být nákladná a časově náročná.

V nové studii vědci vyvinuli způsob, jak pomocí mozkových skenů a strojového učení - formy umělé inteligence - předpovědět, zda lidé s OCD budou mít prospěch z terapie kognitivního chování.

Tato technika by mohla pomoci zlepšit celkovou úspěšnost kognitivně behaviorální terapie a mohla by umožnit terapeutům přizpůsobit léčbu každému pacientovi.

Článek popisující práci se objeví v dokumentu Sborník Národní akademie věd.

"Pokud se výsledky této studie replikují v budoucích studiích, metody, které jsme použili, by potenciálně mohly poskytnout lékařům nový prediktivní nástroj," řekl Nicco Reggente, doktorand UCLA a první autor studie.

"Pokud se předpokládá, že pacient neodpovídá na kognitivně behaviorální terapii, mohli by lékaři použít různé možnosti."

Pomocí funkčního MRI přístroje nebo fMRI skenovali vědci mozky 42 lidí s OCD ve věku 18 až 60 let před a po čtyřech týdnech intenzivní denní kognitivně behaviorální terapie. Vědci specificky analyzovali, jak se různé oblasti mozku aktivují synchronizovaně - vlastnost zvaná funkční konektivita - během období odpočinku.

Funkční MRI to dělá měřením průtoku krve v mozku, což koreluje s úrovněmi aktivity neuronů.

Vědci navíc hodnotili závažnost symptomů OCD účastníků před a po léčbě pomocí škálovaného systému, ve kterém nižší skóre naznačuje méně závažné nebo méně časté příznaky.

Vědci vložili data fMRI účastníků a skóre příznaků do počítače a poté pomocí strojového učení určili, kteří lidé budou reagovat. Ve strojovém učení jsou počítače trénovány tak, aby rozpoznávaly běžné vzory v horách dat tím, že je vystavují četným variantám stejné věci.

Program strojového učení předpovídal, kteří pacienti nebudou reagovat na kognitivně behaviorální terapii se 70% přesností, výrazně lepší než náhoda nebo 50%. Algoritmus také správně předpověděl konečné skóre účastníků při hodnocení příznaků s malou mírou chyb, bez ohledu na to, jak na léčbu reagovali.

"Tato metoda otevírá okno do mozků pacientů s OCD, aby nám pomohla zjistit, jak citlivě budou reagovat na léčbu," řekl Dr. Jamie Feusner, klinický neurolog z Semel Institute for Neuroscience and Human Behavior a hlavní autor studie.

"Algoritmus fungoval mnohem lépe než naše vlastní předpovědi založené na jejich příznacích a dalších klinických informacích."

Feusner, který je také profesorem psychiatrie na UCLA, uvedl, že pokud se výsledky studie replikují, léčba OCD může jednoho dne začít skenováním mozku.

Náklady na provedení a interpretaci krátké MRI jsou několik set dolarů, řekl. Ale tyto výdaje by mohly pomoci lidem, u nichž je nepravděpodobné, že by jim pomohla intenzivní kognitivně behaviorální terapie, aby se vyhnuli nákladům na tuto léčbu, která může činit 2 500 až 5 000 dolarů za týden a obvykle trvá čtyři až osm týdnů.

Zdroj: UCLA