Nederlands Kenniscentrum Angst, Dwang, Trauma en Depressie

Met EEG het effect van antidepressiva voorspellen

12 februari 2020 - Geplaatst onder: Behandelmethoden, Depressie

Mensen met depressieve klachten worden doorgaans behandeld met antidepressiva. Bij veel mensen is dit redelijk succesvol, maar er is nog altijd een groep mensen bij wie deze behandeling niet helpt. Met een EEG is het effect van bepaalde antidepressiva te voorspellen. Dit blijkt uit grootschalig onderzoek van de Stanford School of Medicine, in samenwerking met Stichting Brainclinics Foundation, Universiteit Utrecht en Universiteit Maastricht.

Een meerderheid van de mensen met depressieve klachten probeert verschillende antidepressiva, psychotherapie of magnetische hersenstimulatie (rTMS), alvorens ze een adequate behandeling vinden.

Precisie-psychiatrie voor de juiste behandeling
Experimenteel psycholoog Martijn Arns van de Universiteit Utrecht is een van de onderzoekers die aantonen dat met een EEG, een gangbaar hersenonderzoek, het effect van bepaalde antidepressiva is te voorspellen.

Arns: “Bij de ontwikkeling van precisie-psychiatrie is het doel om voorbij de ‘one-size-fits-all’ aanpak te komen, en middels biomarkers mensen met depressieve klachten sneller van de juiste behandeling te voorzien. Hoe mooi is het als we al vóór de behandeling weten of medicatie zin heeft, of dat het beter is om een andere behandeling zoals bijvoorbeeld psychotherapie of rTMS, toe te passen? Dat is precies waar het in de gepersonaliseerde psychiatrie om gaat.”

Effect van antidepressiva voorspellen
Het onderzoek laat zien dat het EEG goed gebruikt kan worden om een patiënt naar de juiste behandeling te leiden. “Daarmee verhogen we de kans op een succesvolle behandeling. We noemen dit ook wel ‘gestratificeerde psychiatrie’. Deze uitkomst is een belangrijke stap in de richting van gestratificeerde geneeskunde, waarbij behandelkeuze geïnformeerd wordt door specifieke kenmerken van subgroepen, zogenaamde biomarkers”, legt Arns uit.

Arns collega’s van de Stanford School of Medicine ontwikkelden een machine learning algoritme dat in EEG’s een biomarker herkent die het effect van het antidepressivum sertraline kan voorspellen. Ditzelfde algoritme werd op een EEG-dataset (afkomstig van Arns en zijn collega’s bij neuroCare) van bijna tweehonderd patiënten toegepast die behandeld waren met hersenstimulatie. “De resultaten lieten zien dat de afwezigheid van de sertraline predictor impliceert dat iemand juist beter zal reageren op een specifiek rTMS protocol (1 Hz), een bewezen effectieve behandeling bij ernstige depressies.”

Bron: Universiteit Utrecht
Het onderzoek werd gepubliceerd in Nature Biotechnology