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Resumen automático generado con Inteligencia Artificial

Investigadores de Stanford Medicine identificaron seis subtipos biológicos de depresión y ansiedad, cada uno con patrones distintos de actividad cerebral y respuestas diversas a tratamientos, basándose en un análisis detallado con IRMf y aprendizaje automático. Este hallazgo permitiría un diagnóstico preciso y una elección de tratamiento personalizado, distanciándose del método tradicional de "ensayo y error" que no logra la remisión en el 30% al 40% de los pacientes. La Dra. Leanne Williams lideró la investigación, publicada en Nature Medicine, con el objetivo de acertar con el tratamiento desde el inicio.

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Un simple escáner cerebral podría llegar a ser la clave para encontrar el tratamiento más eficaz para la depresión.

Investigadores de Stanford Medicine lograron identificar seis sub tipos biológicos, o “biotipos”, de depresión y ansiedad, cada uno con patrones distintos de actividad cerebral, que responden de manera diferente a los tratamientos.

Este descubrimiento se basó en un análisis detallado utilizando imágenes por resonancia magnética funcional (IRMf) y aprendizaje automático.

El diagnóstico preciso y la elección de tratamiento basados en características biológicas del cerebro representarían un cambio fundamental respecto al método tradicional de “ensayo y error”.

De hecho, entre el 30% y el 40% de los pacientes no alcanzan la remisión con el primer tratamiento, lo que significa que múltiples medicamentos o terapias no han logrado mejorar sus síntomas.

Para profundizar en la biología subyacente a la depresión y la ansiedad, la Dra. Leanne Williams, motivada por una pérdida personal debido a la depresión en 2015, llevó a cabo la reciente investigación, publicada recientemente en Nature Medicine.

“El objetivo de nuestro trabajo es averiguar cómo podemos acertar a la primera”, afirma Williams, en referencia al método de ensayo y error, donde los pacientes pueden pasar meses o años buscando un fármaco efectivo, si es que lo encuentran.

En este sentido, los investigadores argumentan que pasar tanto tiempo probando tratamientos sin encontrar alivio puede agravar los síntomas de la depresión.

Patrones cerebrales podrían predecir la eficacia de los tratamientos

El estudio examinó la actividad cerebral de 801 participantes con diagnósticos de trastornos como la depresión mayor y la ansiedad. Los investigadores escanearon los cerebros de los participantes tanto en reposo como mientras realizaban tareas cognitivas y emocionales, enfocándose en seis circuitos cerebrales conocidos por su implicación en la depresión.

Mediante aprendizaje automático, los científicos agruparon los resultados en seis biotipos, basándose en las diferencias de actividad cerebral. Luego, asignaron aleatoriamente a 250 de estos participantes a recibir uno de tres antidepresivos comunes o terapia conversacional.

Los resultados mostraron que ciertos biotipos o patrones específicos de actividad cerebral podían predecir la eficacia de determinados tratamientos. Por ejemplo, aquellos con hiperactividad en regiones cognitivas del cerebro respondieron mejor a la venlafaxina, un antidepresivo conocido comercialmente como Effexor.

Por otro lado, los participantes con alta actividad en regiones relacionadas con la resolución de problemas y la depresión respondieron mejor a la terapia conversacional.

“Que sepamos, es la primera vez que podemos demostrar que la depresión puede explicarse por distintas alteraciones del funcionamiento del cerebro”, afirma Williams. “En esencia, es una demostración de un enfoque de medicina personalizada para la salud mental basado en medidas objetivas de la función cerebral”, agregó.

La búsqueda de tratamientos más efectivos y personalizados es crucial, ya que la depresión es una enfermedad multifacética y a menudo desafiante. “Para avanzar hacia una verdadera psiquiatría de precisión, es fundamental identificar los tratamientos más adecuados para cada paciente y aplicarlos lo antes posible”, concluye Jun Ma, coautor del estudio y científico de salud pública.