''Estamos em processo de realiza��o de mais testes e valida��o. � importante ressaltar que n�o � uma ferramenta que substituir� o julgamento cl�nico''
Arjun Athreya, cientista de computa��o do setor de farmacologia molecular e terapias experimentais da Mayo Clinic
Depress�o: transtorno mental caracterizado por tristeza persistente e perda de interesse em atividades normalmente tidas como prazerosas. � o que diz a Organiza��o Mundial da Sa�de (OMS). Por�m, essa patologia � bem mais complexa que isso. Isso porque o sentir � diferente de pessoa para pessoa, e, justamente por isso, a individualiza��o do diagn�stico , bem como do tratamento , � quase palavra-chave no que diz respeito � busca pela cura.
No entanto, na pr�tica, n�o � t�o f�cil assim. H�, inclusive, quem “pule” de receita em receita – o medicamento � uma das fases de recupera��o depressiva – at�, de fato, encontrar uma resposta terap�utica eficaz. Afinal, apenas conversas e “desabafos” n�o s�o suficientes para saber qual o rem�dio mais indicado para tratar a depress�o espec�fica de cada paciente, haja vista tamb�m a variedade de respostas do organismo.
Em contrapartida, a tecnologia, que mais que nunca vem ganhando espa�o em discuss�es m�dicas e fomentado conquistas cl�nicas, vem para ajudar nesse cen�rio, e com uma palavra bem conhecida: algoritmo – conjunto de regras e procedimentos l�gicos definidos que levam � solu��o de um problema em etapas bem espec�ficas.
Mas, como? Um algoritmo desenvolvido recentemente por pesquisadores da Mayo Clinic, na Universidade de Illinois, em Urbana-Champaign, pode ajudar m�dicos a prever com precis�o e efic�cia se um paciente com depress�o responder� bem a um antidepressivo ou n�o. A pesquisa, publicada na Neuropsychopharmacology, representa um poss�vel avan�o na individualiza��o do tratamento do transtorno depressivo.
A abordagem utiliza a Almond, estrutura baseada em intelig�ncia artificial (IA), para encontrar padr�es e caracter�sticas espec�ficas nos dados gen�micos e cl�nicos de um paciente. Isso permite que o tratamento certo seja selecionado ou que um tratamento seja alterado em pouco tempo ap�s o in�cio, caso o algoritmo preveja uma resposta ruim.
“Esse algoritmo serve como um complemento para o julgamento cl�nico e tomada de decis�o compartilhada entre m�dico e paciente, n�o como uma substitui��o. Em outras palavras, o algoritmo n�o dir� qual antidepressivo selecionar, o que ele faz � ajudar a rastrear mudan�as precoces em sintomas depressivos espec�ficos que s�o progn�sticos de um resultado final. A ferramenta ent�o identifica o resultado prov�vel do tratamento, bom ou ruim, e atribui uma probabilidade de observar esse resultado se o tratamento for continuado.”
� o que explica William Bobo, chefe de psiquiatria e psicologia da Mayo Clinic e um dos respons�veis pelo estudo. Seu parceiro na pesquisa, o cientista de computa��o Arjun Athreya, do setor de farmacologia molecular e terapias experimentais da Mayo Clinic, acredita que o novo algoritmo poder�, tamb�m, otimizar as conversas entre m�dico e paciente e pautar poss�veis decis�es mais acertadas.
“Com as informa��es quantitativas do algoritmo, acreditamos que teremos um complemento �s informa��es qualitativas relatadas pelo paciente e que s�o levadas em considera��o pelos m�dicos.
Imaginamos que o algoritmo pode ajudar na tomada de decis�o cl�nica nessa �rea, especialmente se a mudan�a precoce nos sintomas depressivos n�o apontar uma dire��o clara. Se o resultado previsto n�o for favor�vel e a probabilidade de um resultado ruim for alta, o tratamento pode ser alterado. Mas, se essa mudan�a deve ocorrer ou n�o, � uma decis�o que ainda cabe ao m�dico e ao paciente”, pontua.
Imaginamos que o algoritmo pode ajudar na tomada de decis�o cl�nica nessa �rea, especialmente se a mudan�a precoce nos sintomas depressivos n�o apontar uma dire��o clara. Se o resultado previsto n�o for favor�vel e a probabilidade de um resultado ruim for alta, o tratamento pode ser alterado. Mas, se essa mudan�a deve ocorrer ou n�o, � uma decis�o que ainda cabe ao m�dico e ao paciente”, pontua.
Arjun Athreya destaca, ainda, que apesar de muito trabalho j� ter sido feito a fim de que o algoritmo possa em breve ajudar milh�es de pessoas, o projeto ainda est�, relativamente, em sua “inf�ncia”. “Estamos em processo de realiza��o de mais testes e valida��o. � importante ressaltar que esta n�o � uma ferramenta que substituir� o julgamento cl�nico”, afirma.
Na opini�o do pesquisador, nenhum algoritmo de computador jamais substituir� um m�dico atencioso ou tomar� o lugar de uma rela��o m�dico-paciente de confian�a. “Em vez disso, esperamos ser capazes de desenvolver uma ferramenta quantitativa que complementar� o julgamento dos m�dicos dentro de uma estrutura de tomada de decis�o compartilhada e baseada em medi��es.”
''O algoritmo n�o dir� qual antidepressivo selecionar, o que le faz � ajudar a rastrear mudan�as precoces em sintomas depressivos espec�ficos''
William Bobo, chefe de psiquiatria e psicologia da Mayo Clinic e um dos respons�veis pelo estudo
BENEF�CIOS
Os antidepressivos s�o os tratamentos mais comuns para a depress�o. Embora sejam eficazes para muitos pacientes, leva semanas para que os efeitos terap�uticos, de fato, se manifestem. Portanto, h� um atraso antes que o paciente saiba se um medicamento funciona ou n�o. E se um medicamento tiver que ser trocado porque n�o est� funcionando, o “rel�gio” – a contagem de dias e tempo at� os primeiros resultados aparecerem – recome�a com o in�cio do tratamento e com um novo medicamento.
“Existem algumas ideias importantes que s�o seguidas. Em primeiro lugar, n�s, m�dicos, muitas vezes podemos medir os sintomas depressivos usando escalas de avalia��o de qualidade de pesquisa na cl�nica, a fim de detectar mudan�as nos sintomas depressivos, al�m de nossas pr�prias observa��es e mudan�as que s�o relatadas pelos pacientes. Ao medir os sintomas depressivos, podemos tomar melhores decis�es sobre como continuar ou mudar o tratamento. Isso � chamado de cuidado baseado em medi��o”, afirma William Bobo.
A partir disso, ent�o, para encurtar o tempo necess�rio para obter um bom resultado do tratamento, os m�dicos geralmente trazem os pacientes de volta �s cl�nicas para avaliar as mudan�as preliminares nos sintomas depressivos em um momento intermedi�rio, antes que um ensaio terap�utico completo da medica��o seja conclu�do. Ent�o, em um ponto relativamente anterior nessa linha do tempo, uma decis�o pode ser tomada sobre continuar o tratamento ou alter�-lo para maximizar a probabilidade de um bom resultado.
“Mas, mesmo com a medi��o dos sintomas depressivos, pode ser muito dif�cil para n�s, m�dicos, prever como um paciente se sair� semanas depois. Portanto, confiamos muito em nossa experi�ncia e intui��o, mesmo em ambientes cl�nicos onde medimos as mudan�as nos sintomas depressivos usando escalas de avalia��o validadas”, aponta Arjun Athreya. E � a� que o algoritmo desenvolvido pode entrar em a��o e trazer benef�cios consider�veis para a sa�de mental do paciente em tratamento de depress�o.
“Nosso algoritmo pode servir como um suplemento ao julgamento cl�nico, fornecendo uma leitura quantitativa do resultado mais prov�vel, considerando como os sintomas depressivos espec�ficos mudaram entre o in�cio do tratamento e um ponto de tempo intermedi�rio em que os sintomas do paciente s�o reavaliados, antes que o tratamento terap�utico fosse totalmente conclu�do”, justifica.
Assim, para uma doen�a com diversos graus de variabilidade em termos de resultados do tratamento entre os pacientes, essa precis�o marca um passo rumo � individualiza��o do tratamento da depress�o, com a oportunidade de acrescentar medidas biol�gicas �s cl�nicas.
O ESTUDO
Os pesquisadores treinaram o algoritmo, criando perfis de sintomas para quase mil pacientes com transtorno depressivo que estavam iniciando o tratamento com inibidores seletivos da recapta��o da serotonina (ISRSs) – antidepressivos mais comumente receitados.
Primeiramente, estratificou os pacientes de acordo com o grau de severidade da depress�o e tra�ou um gr�fico. Em seguida, identificou a forma como a depress�o dos pacientes mudou ap�s o in�cio do tratamento e descobriu-se que alguns sintomas da depress�o eram mais �teis que outros para prever os resultados do tratamento. Foram identificados, tamb�m, os n�veis de melhoria em cada tratamento para considerar que o resultado foi bom.
No total, o algoritmo foi testado em 1.996 pacientes com depress�o, e os resultados referentes a uma resposta favor�vel dos pacientes � terapia foram corretamente previstos para mais de 72% dos pacientes.
*Estagi�ria sob supervis�o da editora Teresa Caram