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Medizin

EEG-Signatur macht Wirksamkeit von Antidepressiva vorhersehbar

Mittwoch, 12. Februar 2020

/RFBSIP, adobe.stock.com

Dallas – Eine computergestützte Analyse des Elektroenzephalogramms (EEG) könnte künftig vorhersagen, ob ein Patient mit Major-Depression auf eine medikamentöse Therapie anspricht. Grundlagen der Technik stellen US-Forscher in Nature Biotechnology (2020; doi: 10.1038/s41587-019-0397-3) vor.

Nicht alle Patienten mit einer Major-Depression sprechen auf eine medikamentöse Therapie an. In der STAR*D-Studie, die verschiedene Strategien verglich, wurde sogar nur bei 1/3 der Patienten im 1. Versuch ein geeignetes Mittel gefunden. Da sich die Wirk­samkeit eines Antidepressivums erst nach einigen Wochen beurteilen lässt, kann die Suche nach einer effektiven Therapie sehr mühselig sein.

US-Psychiater haben in der EMBARC-Studie („Establishing Moderators and Biosignatures of Antidepressant Response for Clinical Care“) nach Biomarkern gesucht, die den Erfolg einer Behandlung vorhersehbar machen. Das Team um Madhukar Trivedi vom Southwes­tern Medical Center in Dallas hat in den letzten Jahren bereits einige Ansätze gefunden.

Dazu gehörten etwa Veränderungen in der Magnetresonanztomografie oder der Positro­nen-Emissions-Tomografie. Für den klinischen Alltag, insbesondere im ambulanten Bereich, sind diese Untersuchungen jedoch zu aufwändig. Die Forscher haben deshalb nach einfacheren Untersuchungen gesucht. Eine Analyse der EEG-Ableitungen, die in der EMBARC-Studie vor Beginn der Behandlung durchgeführt wurden, könnte einen Ansatzpunkt liefern.

Auf den ersten Blick unterschieden sich die EEG-Signale der Patienten, die unter der Behandlung mit dem selektiven Serotonin-Wiederaufnahmehemmer Sertralin symptom­frei wurden, nicht von den EEG-Signalen der therapierefraktären Patienten. Eine Analyse mit einem Computerprogramm auf der Basis des maschinellen Lernens erkannte dann aber doch einige Muster, die ein Ansprechen der Behandlung vorhersehbar machten.

Der Algorithmus, den die Forscher als SELSER („Sparse EEG Latent SpacE Regression“) bezeichnen, war in der Lage, jene Patienten der EMBARC-Studie zu identifizieren, bei denen es unter einer 8-wöchigen Behandlung mit Sertralin zu einer Besserung kam.

Die Software stützt die Vorhersage laut Trivedi auf einer Analyse der Alphawellen, die bei geöffneten Augen der Teilnehmer aufgezeichnet wurden. Das EEG-basierte Modell soll dabei alle bisher verwendeten Modelle zur Vorhersage des Therapieerfolgs übertroffen haben. Es fehle allerdings noch eine Verifizierung an weiteren Patientenkohorten, die laut den Forschern vorgesehen ist. © rme/aerzteblatt.de

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