Antidepresivos: cómo las exploraciones cerebrales ayudarían a escoger el tratamiento adecuado
Un estudio revela que imágenes cerebrales podrían predecir la respuesta a antidepresivos, abriendo paso a tratamientos más rápidos y personalizados
Los medicamentos afectaron la sensibilidad a las recompensas y la capacidad de los pacientes para responder en consecuencia. Crédito: fizkes | Shutterstock
En la lucha constante contra la depresión, una de las mayores barreras que enfrentan los pacientes es la incertidumbre, ¿cuál tratamiento funcionará?
Este camino, plagado de ensayo y error, puede extender el sufrimiento durante semanas o incluso meses, mientras las personas aguardan los efectos de un medicamento que quizás no les brinde alivio. Sin embargo, una nueva investigación científica ha dado un paso esperanzador hacia un enfoque más preciso y personalizado para tratar el trastorno depresivo mayor (TDM).
Publicado recientemente en la revista JAMA Network Open, el estudio explora la posibilidad de predecir con mayor exactitud la eficacia de los antidepresivos en cada individuo, utilizando una combinación de imágenes cerebrales y datos clínicos.
Liderado por el Dr. Diego Pizzagalli, director del Instituto Noel Drury de la Universidad de California en Irvine, el equipo científico identificó un marcador en la conectividad cerebral específicamente en la corteza cingulada anterior dorsal que podría anticipar cómo responderá un paciente a ciertos fármacos.
Esta innovación representa un cambio de paradigma en la psiquiatría moderna. Durante años, los tratamientos se han basado en parámetros generales como la edad, el sexo o la severidad del diagnóstico inicial.
Aunque útiles, estos factores no capturan las complejidades únicas de cada cerebro humano. Al integrar modelos de aprendizaje automático entrenados con datos de neuroimágenes y variables clínicas, los investigadores fueron capaces de aumentar de manera significativa la precisión en la predicción de respuestas a medicamentos como la sertralina y el escitalopram.
El estudio involucró a más de 350 personas, participantes de dos ensayos clínicos a gran escala llevados a cabo en Estados Unidos (EMBARC) y Canadá (CANBIND-1). En ambos casos, los algoritmos desarrollados demostraron una notable capacidad para identificar a los pacientes que más probablemente experimentarían mejorías.
Diagnóstico en distintos contextos
Más allá del éxito individual en cada ensayo, los resultados fueron consistentes incluso al aplicar el modelo de un país en la población del otro, lo que refuerza la validez y aplicabilidad de esta herramienta diagnóstica en contextos diversos.
Para Peter Zhukovsky, autor principal del estudio y actualmente investigador en el Centro para la Adicción y la Salud Mental (CAMH) de Toronto, la capacidad de generalización del modelo es uno de los avances más importantes de esta investigación. “El hecho de que nuestro algoritmo funcionara bien en dos poblaciones distintas sugiere que estamos cerca de herramientas que pueden aplicarse en el mundo real”, explicó.
El equipo reconoce, sin embargo, que este es apenas el inicio. Aunque los resultados son alentadores, aún se necesitan estudios más amplios y rigurosos para validar los hallazgos. También es clave desarrollar marcadores que puedan aplicarse a otros tipos de tratamiento, como la psicoterapia o nuevas formas de medicación.
El objetivo a largo plazo es construir una base de datos lo suficientemente robusta que permita diseñar planes de tratamiento personalizados desde la primera consulta.
La investigación, que forma parte de una de las primeras iniciativas del recién inaugurado Instituto Noel Drury para Descubrimientos sobre Depresión Traslacional, se inscribe en una tendencia creciente hacia la medicina de precisión.
En un contexto donde los trastornos mentales afectan a millones en todo el mundo y las tasas de depresión continúan en aumento, la necesidad de respuestas más rápidas, eficaces y basadas en datos nunca ha sido más urgente.
Este estudio abre un camino prometedor hacia un futuro donde los tratamientos para la depresión puedan diseñarse de forma más científica, con menos incertidumbre y más humanidad.
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