La respuesta de los pacientes a los fármacos antipsicóticos varía y puede estar relacionada con la heterogeneidad clínica y genética.
Este estudio tuvo como objetivo determinar el rendimiento de los modelos clínicos, genéticos e híbridos para predecir la respuesta de los pacientes con primer episodio de psicosis (FEP) al antipsicótico...
La respuesta de los pacientes a los fármacos antipsicóticos varía y puede estar relacionada con la heterogeneidad clínica y genética.
Este estudio tuvo como objetivo determinar el rendimiento de los modelos clínicos, genéticos e híbridos para predecir la respuesta de los pacientes con primer episodio de psicosis (FEP) al antipsicótico risperidona.
Evaluamos a 141 pacientes con FEP sin tratamiento antipsicótico antes y después de 10 semanas de tratamiento con risperidona. Los pacientes que tuvieron una tasa de respuesta igual o superior al 50% en la escala de síndrome Positivo y Negativo se consideraron respondedores (n = 72; 51%). Los análisis se realizaron utilizando una máquina de vectores de soporte (SVM), k-vecinos más cercanos (kNN) y bosques aleatorios (RF).
Los modelos clínicos y genéticos (con variantes de un solo nucleótido [SNV]) se crearon por separado. Se crearon modelos híbridos (factores clínicos + genéticos) con y sin selección de características. Los modelos clínicos presentaron una mayor precisión equilibrada 63, 3% (intervalo de confianza [IC] 0, 46-0, 69) con el algoritmo SVM que los modelos genéticos (precisión equilibrada: 58, 5% [IC 0, 41-0, 76] - algoritmo kNN).
El modelo híbrido, que incluía la duración de la psicosis no tratada, las puntuaciones de la escala de gravedad de la impresión clínica global, la edad, el consumo de cannabis y 406 SNV, mostró el mejor rendimiento (precisión equilibrada: 72, 9 % [IC 0, 62-0, 84] - algoritmo RF).
Un modelo híbrido, que incluye predictores clínicos y genéticos, puede proporcionar predicciones mejoradas de la respuesta al tratamiento antipsicótico.
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