RASTREAMENTO DE MUDANÇAS BIOQUÍMICAS INDUZIDAS PELA AYAHUASCA EM SUJEITOS SAUDÁVEIS E PACIENTES COM DEPRESSÃO: UMA ABORDAGEM DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
ayahuasca, aprendizado de máquina, depressão, marcadores
A Ayahuasca é uma bebida ancestral psicodélica da Amazônia com potenciais efeitos antidepressivos. Em um primeiro estudo duplo-cego, randomizado e controlado por placebo, observamos efeitos antidepressivos rápidos da Ayahuasca em pacientes com depressão resistente ao tratamento (TRD). O presente trabalho é uma análise secundária que avaliou o impacto da ayahuasca em marcadores bioquímicos em sujeitos saudáveis (grupo controle - GC, n = 42) e pacientes com TRD (n = 28). Para analisar os dados, utilizamos técnicas de aprendizado de máquina, especificamente algoritmos de floresta aleatória com eliminação recursiva de características e validação cruzada de 5 dobras. Descobrimos que o modelo identificou a proteína C-reativa (PCR), o cortisol salivar ao acordar e o colesterol total como características-chave diferenciando GC e TRD. O modelo mostrou baixo desempenho na distinção entre Ayahuasca e placebo no GC, sugerindo impacto mínimo nestes biomarcadores em sujeitos saudáveis. Por outro lado, para distinguir os efeitos da Ayahuasca do placebo em TRD, o modelo sugere uma modulação de glicose, PCR, linfócitos, colesterol LDL, células vermelhas do sangue, fator neurotrófico derivado do cérebro (BDNF) e aspartato aminotransferase (AST). A eliminação recursiva de características e a análise de correlação destacaram o BDNF e o cortisol plasmático como preditores dos resultados terapêuticos da Ayahuasca em TRD. No geral, nossos achados reforçam a segurança da Ayahuasca em indivíduos saudáveis e associam mudanças de biomarcadores com seu efeito em pacientes com TRD.