La estructura del cerebro de los pacientes con psicosis y depresión de reciente aparición puede ofrecer importantes conocimientos biológicos sobre estas enfermedades y su posible desarrollo, así como sugerir las mejores terapias para cada caso.

En un nuevo estudio, publicado en la revista ´Biological Psychiatry´, investigadores de la Universidad de Birmingham (Reino Unido) han demostrado que, examinando las resonancias magnéticas estructurales del cerebro, es posible identificar a los pacientes más susceptibles de sufrir malos resultados.

Al identificar a estos pacientes en las primeras fases de su enfermedad, los médicos podrán ofrecer tratamientos más específicos y eficaces.

"En la actualidad, el diagnóstico de la mayoría de los trastornos mentales se basa en el historial del paciente, los síntomas y las observaciones clínicas, y no en la información biológica --señala el autor principal, Paris Alexandros Lalousis--. Eso significa que los pacientes pueden tener mecanismos biológicos subyacentes similares en su enfermedad, pero diagnósticos diferentes. Si comprendemos mejor esos mecanismos, podremos ofrecer a los médicos mejores herramientas para planificar los tratamientos".

En el estudio, los investigadores utilizaron datos de unos 300 pacientes con psicosis de inicio reciente y depresión de inicio reciente que participaban en el estudio PRONIA. PRONIA es un estudio de cohortes financiado por la Unión Europea que investiga las herramientas de pronóstico de las psicosis y que se lleva a cabo en siete centros de investigación europeos, incluido el de Birmingham.

Los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para evaluar los datos de los escáneres cerebrales de los pacientes y clasificarlos en grupos o clusters. A partir de los escáneres se identificaron dos grupos, cada uno de los cuales contenía tanto pacientes con psicosis como con depresión. Cada grupo reveló características distintivas que se relacionaban fuertemente con su probabilidad de recuperación.

En el primer grupo, los volúmenes más bajos de materia gris -el tejido más oscuro del interior del cerebro que interviene en el control muscular y en funciones como la memoria, las emociones y la toma de decisiones- se asociaron a pacientes que tuvieron peores resultados. En el segundo grupo, en cambio, los niveles más altos de materia gris indicaban que los pacientes tenían más probabilidades de recuperarse bien de su enfermedad.

Se utilizó un segundo algoritmo para predecir el estado de los pacientes nueve meses después del diagnóstico inicial. Los investigadores constataron un mayor nivel de precisión en la predicción de resultados cuando se utilizaban los grupos de base biológica en comparación con los sistemas de diagnóstico tradicionales.

Las pruebas también demostraron que los pacientes del clúster con menores volúmenes de materia gris en sus escáneres cerebrales podían tener mayores niveles de inflamación, peor concentración y otros trastornos cognitivos previamente asociados a la depresión y la esquizofrenia.

Por último, el equipo probó los grupos en otros grandes estudios de cohorte en Alemania y Estados Unidos y pudo demostrar que los mismos grupos identificados podían utilizarse para predecir los resultados de los pacientes.

"Mientras que el estudio PRONIA contenía personas a las que se les había diagnosticado recientemente su enfermedad, los otros conjuntos de datos que utilizamos contenían personas con enfermedades crónicas --explica Lalousis--. Descubrimos que cuanto mayor era la duración de la enfermedad, más probable era que un paciente encajara en el primer grupo con menor volumen de materia gris. Esto se suma a la evidencia de que las resonancias magnéticas estructurales pueden ofrecer información diagnóstica útil para orientar las decisiones de tratamiento".

El siguiente paso del equipo es empezar a validar los grupos en la clínica, recopilando datos de los pacientes en tiempo real, antes de planificar ensayos clínicos a mayor escala.