La ricerca ha inoltre confermato un’osservazione soggettiva di lunga data degli psichiatri: man mano che il cervello dei pazienti cambia e la loro depressione si attenua, cambiano anche le loro espressioni facciali. Gli strumenti di intelligenza artificiale del team hanno identificato modelli nelle espressioni facciali individuali che corrispondevano alla transizione da uno stato di malattia a un recupero stabile. Questi modelli si sono rivelati più affidabili delle attuali scale di valutazione clinica.
Inoltre, il team ha utilizzato due tipi di risonanza magnetica, o MRI, per identificare anomalie sia strutturali che funzionali nella sostanza bianca del cervello e nelle regioni interconnesse che formano la rete presa di mira dal trattamento. Hanno scoperto che queste irregolarità sono correlate al tempo necessario ai pazienti per riprendersi, con deficit più pronunciati nella rete cerebrale mirata correlati a un tempo più lungo affinché il trattamento mostri la massima efficacia.
Questi cambiamenti facciali e deficit strutturali osservati forniscono prove comportamentali e anatomiche a sostegno della rilevanza della firma dell’attività elettrica o del biomarcatore.
“Quando trattiamo pazienti affetti da depressione, ci basiamo sui loro resoconti, su un colloquio clinico e su scale di valutazione psichiatrica per monitorare i sintomi. I segnali biologici diretti provenienti dal cervello dei nostri pazienti forniranno un nuovo livello di precisione e prova per guidare le nostre decisioni terapeutiche”, ha affermato Patricio Riva-Possepsichiatra capo dello studio e professore associato e direttore del Servizio di Psichiatria Interventistica presso il Dipartimento di Psichiatria e Scienze Comportamentali presso la Emory University School of Medicine.
Considerati questi risultati iniziali promettenti, il team sta ora confermando i risultati in un’altra coorte completa di pazienti al Monte Sinai. Stanno utilizzando la prossima generazione del sistema DBS a doppia stimolazione/rilevamento per tradurre questi risultati nell’uso di una versione disponibile in commercio di questa tecnologia.
Fonte: Georgia Tech
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