Um estudo recente publicado na revista Nature Medicine revelou a identificação de seis subtipos distintos de depressão e ansiedade, utilizando ressonância magnética funcional e inteligência artificial. Com a participação de 801 indivíduos diagnosticados com essas condições, os pesquisadores analisaram a atividade cerebral em repouso e durante exercícios cognitivos. A descoberta, que se baseia na análise de padrões específicos de ativação cerebral, promete melhorar o diagnóstico e o tratamento da depressão, oferecendo uma abordagem mais precisa e personalizada.
Os participantes foram divididos em grupos para receber tratamento com escitalopram, sertralina, venlafaxina, ou terapia cognitivo-comportamental (TCC). Os resultados mostraram que as respostas ao tratamento variaram conforme o subtipo de depressão identificado através das imagens cerebrais. Essa nova metodologia poderá ajudar a otimizar os tratamentos, reduzindo o tempo de tentativa e erro atualmente presente na prática clínica.
A depressão, que afeta cerca de 320 milhões de pessoas mundialmente, é diagnosticada tradicionalmente com base em avaliações clínicas e critérios do DSM-5. O estudo destaca a importância de uma análise mais detalhada dos circuitos cerebrais para melhorar a precisão do diagnóstico e tratamento. Embora ainda seja um campo em desenvolvimento, a pesquisa oferece um avanço significativo no entendimento e manejo da depressão, prometendo um futuro com terapias mais eficazes e direcionadas.