Ciência, a resposta aos antidepressivos? O algoritmo preditivo estabelece

Descobrir algoritmo preditivo Consiste em marcadores moleculares e dados clínicos, capazes de identificar pacientes que têm maior probabilidade de responder ou não a um determinado medicamento antidepressivo antes mesmo de ser administrado. Este é o objetivo do projeto.”Psicologia StrataFinanciado pela União Europeia “Horizonte-saúde” Com 11 milhões de euros e em coordenação Bernard T Bownprofessor de psiquiatria todosUniversidade de Münster (Alemanha). Uma rede internacional de especialistas em farmacologia, farmacogenética e psiquiatria em 26 universidades, centros de pesquisa e associações em toda a Europa – todos com experiência nas áreas psicológica, farmacológica, genética e estatística – está trabalhando para identificar marcadores biológicos e clínicos que predizem resistência à terapia medicamentosa em pacientes com doença psiquiátrica grave, bem como a resposta a possíveis opções alternativas de tratamento. As descobertas podem ter implicações importantes para a vida dos pacientes, pois o psiquiatra pode administrar com mais precisão os tratamentos medicamentosos com base nas características biológicas dos pacientes, aumentando a eficácia, reduzindo o risco de efeitos adversos e ajudando a obter uma remissão mais rápida da doença. O grupo inclui uma equipe deUniversidade de Cagliari: Alessio SquasinaChefe do Laboratório de Farmacogenética, Departamento de Ciências Biomédicas, Claudia Pisano (Departamento de Ciências Biomédicas), e vários pesquisadores clínicos Bernardo Carpinello, Chefe do Departamento de Psiquiatria, Departamento de Ciências Médicas e Saúde Pública H Mirco Mancia (Departamento de Ciências Médicas e Saúde Pública). “Entender se uma pessoa é resistente a medicamentos é um processo complexo – explica Squasina – que pode exigir períodos muito longos de tratamento e acompanhamento, que acabam afetando a capacidade do paciente de ter melhora significativa dos sintomas e a capacidade de se reintegrar ao contexto social . Tempo disponível “.