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In futuro potrebbe essere più semplice curare la depressione sulla base di gruppi di sintomi predittivi di risposta al trattamento. Un gruppo di ricercatori dell’Università di Yale hanno utilizzato i modelli di apprendimento automatico per analizzare precedenti studi sull’efficacia degli antidepressivi sui singoli cluster di sintomi
"Sappiamo che la depressione comprende un’ampia gamma di sintomi che vanno dall’umor nero al sentirsi inutile fino ai problemi di insonnia al rallentamento del pesiero e alle idee suicide – afferma uno l'autore dello studio Adam Chekroud della Yale University – noi volevamo capire se gli antidepressvi funzionano bene nel trattamento di tutti questi sintomi o se invece sono efficaci solo su certi tipi di sintomatologia".
Pensare alla depressione in termini di gruppi di sintomi è utile - secondo i ricercatori - per adattarli al profilo di ogni paziente e al tipo di trattamento. I risultati ottenuti con la metodica dell’apprendimento automatico potrebbero aiutare a personalizzare il trattamento e aiutare a sviluppare nuovi farmaci mirati su specifici sintomi inoltre potrebbero orientare la ricerca biologica della depressione aiutando a comprendere anomalie cerebrali delle persone affette da depressione.
A cura del dott Federico Baranzini
