La metodología de aprendizaje automático puede ayudar a predecir la respuesta al litio, quetiapina en el trastorno bipolar

Un nuevo método de aprendizaje automático, la regularización neta elástica, podría ayudar a predecir las respuestas clínicas al litio y la quetiapina en pacientes con trastorno bipolar, según los resultados de un estudio publicado en Trastornos bipolares.

Los investigadores analizaron datos de la Iniciativa de resultados de salud clínica en efectividad comparativa estudio que incluyó a 482 pacientes con trastorno bipolar I o II que fueron tratados con litio o quetiapina en combinación con otra terapia basada en evidencia. La técnica se usó para crear modelos predictivos para estos 2 agentes, y se usó un conjunto de prueba para evaluar las habilidades predicativas del modelo. Las respuestas clínicas se midieron utilizando la versión bipolar escala de impresiones clínicas globales.

Después del análisis, los investigadores encontraron que el 17.4% y el 32.1% de la varianza observada en las puntuaciones clínicas de los participantes que fueron tratados con litio y quetiapina, respectivamente, se explicaron por las predicciones del modelo. Además, informaron que la precisión predictiva de la regularización neta elástica fue mejor que otros modelos teóricos.

De las variables de línea de base seleccionadas, aquellas con las estimaciones de parámetros más grandes fueron la gravedad de la manía; trastorno de déficit de atención / hiperactividad comorbilidad, comportamiento autolesivo no suicida, empleo y comorbilidad con fobia social / ansiedad social y agorafobia.

Una limitación clave del estudio fue la falta de una muestra prospectiva para validar aún más el modelo.

«Este es el primer esfuerzo para examinar sistemáticamente los predictores de respuesta al litio o la quetiapina en el tratamiento de [bipolar disorder]», Escribieron los investigadores.

«El desarrollo posterior de las herramientas y métodos ejemplificados en este trabajo debería proporcionar información que, en última instancia, pueda ser utilizada por los médicos para tomar decisiones de tratamiento mejor informadas para sus pacientes», concluyeron.

Referencia

Kim TT, Dufour S, Xu C, y col. Modelado predictivo para la respuesta al litio y la quetiapina en el trastorno bipolar [published online February 7, 2019]. Trastorno Bipolar. doi: 10.1111 / bdi.12752

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