Un estudio multicéntrico financiado por el Instituto Nacional de Salud Mental y publicado en la revista Biological Psychiatry reveló nuevos biomarcadores que ayudarían a identificar la respuesta de los individuos que se encuentran en tratamiento con antidepresivos. Esta información es el resultado de modelos de predicción utilizados anteriormente.
De acuerdo con esto, se comprueba a los especialistas que los métodos de ensayo y error utilizado en la práctica clínica para la selección del antidepresivo adecuado, puede sustituirse por un enfoque de medicina de precisión, tendencia que está en auge en muchas áreas y sistemas de salud.
Como describen los autores de la publicación, desde que a los pacientes se les receta un medicamento contra la depresión, tardan entre 2 a 3 meses para que éste muestre los efectos deseados en el organismo. Entretanto, en especial si se trata de casos de depresión severa, los individuos tienen un alto riesgo de pérdida de empleo, deterioro en las relaciones familiares e incluso, cometer suicidio.
En relación con los nuevos biomarcadores, consideran que “se trata de un avance significativo. No es invasivo. Puede y debe utilizarse de inmediato”, dijo el doctor Madhukar Trivedi, profesor de psiquiatría clínica y director del Centro de Investigación y Atención Clínica de la Depresión, uno de los pilares del Instituto del Cerebro Peter O’Donnell Jr. y quién lideró esta investigación.
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El estudio analizó la respuesta a la sertralina, en un grupos de paciente a los que se les administraba el fármaco y en otro grupo en el que los individuos recibían un placebo. Si los individuos tratados con sertralina no respondían al tratamiento, se cambiaba el antidepresivo por bupropión. A lo largo de la investigación, se realizaron imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) no invasivas en más de 300 participantes para evaluar los cambios en la función cerebral tanto en reposo como durante la tarea de recompensa.
El estudio utilizó esos datos y las nuevas innovaciones para construir nuevos modelos de aprendizaje automático que indican a los científicos y a los médicos qué regiones y circuitos cerebrales específicos están asociados a la predicción de la respuesta al tratamiento con antidepresivos. Según la información de los desarrolladores, la integración de las tecnologías les permitieron explicar el 48% de la variedad en el alivio de los síntomas de la sertralina, el 34% del bupropión y el 28% del placebo, cuando por lo general los neurocientíficos pueden reconocer el 15% de la variación en el alivio de los síntomas.
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¿Qué implicaciones tiene este hallazgo sobre el uso de antidepresivos?
El estudio es una de las primeras adaptaciones del aprendizaje automático profundo a la predicción de los resultados de los antidepresivos. Durante el estudio, se desarrollaron métodos que amplificaban diez veces los datos originales de las IRMf. Como resultado, se produjeron modelos que predicen de forma fiable los resultados, sobre todo en pacientes que no se utilizaron para entrenar los modelos.
Para los investigadores, el enfoque analítico se puede adaptar para identificar firmas de biomarcadores y predecir resultados para otros tratamientos de la depresión, tanto farmacológicos como no farmacológicos. Teniendo en cuenta sus resultados, los expertos consideran que los especialistas deben integrar este enfoque a la hora de recetar antidepresivos, pues es una solución que está lista para su uso. “Se trata de una clara mejora respecto a los enfoques de predicción estándar que se utilizan en la actualidad”, señaló el Dr. Trivedi. “También hemos llegado a un punto en el que nuestros hallazgos son estables y pueden proporcionar una vía para futuros trabajos”.
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