Nowe algorytmy do przewidywania psychozy przed wystąpieniem ataku
Dążenie społeczeństwa do coraz większego bogactwa, wygody i wzrostu kieruje obywateli w ślepy zaułek. Psychozy afektywne i nieafektywne nigdy nie były tak rozpowszechnione – obecnie stały się najbardziej kosztownym zaburzeniem związanym z pracą mózgu w Europie. W przypadku zaburzeń afektywnych wzorzec jest często taki sam: siedzący tryb życia, niedobór światła słonecznego, i brak snu począwszy od młodego wieku, w połączeniu z częstszym zażywaniem narkotyków i rosnącym zaniedbaniem emocjonalnym. „Koszty dla społeczeństwa są przytłaczające”, mówi prof. dr Nikolaos Koutsouleris z Uniwersytetu Ludwika i Maksymiliana w Monachium. „Młodsze populacje są silnie dotknięte, a wynikająca z tego niepełnosprawność trwająca przez całe życie – ze względu na często nawrotowy przebieg tych zaburzeń – powoduje bardzo wysokie bezpośrednie i pośrednie koszty w 50% przypadków”. W samej tylko Europie zaburzenia psychotyczne i afektywne stanowią obciążenie w wysokości 207 mld EUR rocznie. Można się zastanawiać, jak powstrzymać rosnącą falę chorób psychicznych. Jak twierdzi prof. dr Koutsouleris, możemy zauważyć trzy poważne braki w obecnych środkach zaradczych. Po pierwsze, w większości krajów UE psychiatria prewencyjna jest wciąż bardzo słabo rozwinięta i nie ma odpowiedniej infrastruktury opieki psychiatrycznej. Drugi problem leży w sposobie, w jaki wczesne strategie rozpoznawania są wyprowadzane z analiz statystycznych na poziomie grupy, co utrudnia wiarygodną identyfikację osób zagrożonych. Wreszcie, procedury wczesnej interwencji (głównie psychoterapia) wywodzą się również z badań klinicznych na poziomie grupy, które nie zostały dostosowane do opracowania zaleceń terapeutycznych dla poszczególnych pacjentów. Bardzo trudno jest zrekrutować osoby o wysokim ryzyku do tych badań klinicznych. Projekt PRONIA (Personalised Prognostic Tools for Early Psychosis Management) został powołany w celu zapewnienia bardziej reprezentatywnych badań i narzędzi personalizacji. „W projekcie PRONIA postawiliśmy sobie za cel zaradzenie drugiemu problemowi, którym jest brak narzędzi pozwalających na dokładniejszy i bardziej reprezentatywny pomiar ryzyka u poszczególnych pacjentów. Staraliśmy się również w szerszym zakresie zoperacjonalizować słabe wyniki, włączając np. upośledzenie czynnościowe w zakres naszego celu przewidywania, a także wprowadzając bardziej obiektywne dane do naszych narzędzi prognostycznych, takich jak neuroobrazowanie, dane neurokognitywne i informacje genetyczne lub proteomiczne”. Narzędzia prognostyczne opracowane w ramach projektu PRONIA są dostosowane do populacji wysokiego ryzyka, gdzie ryzyko zostało już ocenione przez klinicystę. Stanowią one uzupełnienie podejścia opartego na intuicji, które obecnie jest stosowane do prognostyki pacjenta, w postaci kwantyfikacji rzeczywistego ryzyka. „W przyszłości może to prowadzić do opracowania warstwowego podejścia prewencyjnego i bardziej racjonalnego podziału zasobów terapeutycznych. Główną innowacją jest to, w jaki sposób wyszkoliliśmy algorytmy uczenia maszynowego w celu przewidywania wyników na poziomie pojedynczego pacjenta, poprzez podawanie im kolejno uzyskanych multimodalnych danych prognostycznych”, wyjaśnia prof. dr Koutsouleris. „W pewnym sensie naśladuje to łańcuchy prognostyczne w rzeczywistych warunkach klinicznych. Dodajemy wspomagane komputerowo narzędzia do tych przepływów pracy, aby usprawnić podejmowanie decyzji medycznych w krytycznych momentach procesu”. Eksperci kliniczni będą mogli korzystać z narzędzia zapewniającego ilościowe szacunki ryzyka – oceny punktowe ryzyka – w różnych obszarach, takich jak ryzyko przekształcenia się choroby lub ryzyko upośledzenia czynnościowego przy sześciomiesięcznych, rocznych lub dwuletnich okresów obserwacji kontrolnych. Takie podejście może pozwolić na bardziej elastyczny, szerszy i dokładniejszy pomiar ryzyka u każdego pacjenta, chociaż nie rozwiązuje on problemów infrastrukturalnych. Konsorcjum PRONIA opracowuje plan biznesowy dla firmy, która przetestuje prototypowy system wspomagania decyzji w zakresie tele-psychiatrii w rzeczywistych środowiskach klinicznych w różnych krajach UE. „Oczywiście, przy przejściu od badań laboratoryjnych do praktyki klinicznej będziemy musieli stawić czoła wielu wyzwaniom, takim jak certyfikacja, zapewnienie bezpieczeństwa pacjentów i względy etyczne”, podsumowuje prof. dr Koutsouleris.
Słowa kluczowe
PRONIA, psychoza, zdrowie psychiczne, algorytm, przewidywanie, diagnoza