La IA puede ayudar a predecir quién responde a los antidepresivos
La inteligencia artificial (IA) ha identificado patrones específicos de actividad cerebral en individuos deprimidos que responden menos a ciertos antidepresivos, según dos nuevos estudios dirigidos por investigadores del Southwestern Medical Center de la Universidad de Texas (UT) en Dallas.
Los estudios son parte de un gran ensayo nacional (EMBARC) destinado a establecer estrategias objetivas basadas en la biología para ayudar a tratar los trastornos del estado de ánimo y minimizar el ensayo y error de prescribir tratamientos. Si tiene éxito, los científicos prevén utilizar una batería de pruebas, como imágenes cerebrales y análisis de sangre, para aumentar las probabilidades de encontrar el tratamiento adecuado.
"Necesitamos poner fin al juego de adivinanzas y encontrar medidas objetivas para prescribir intervenciones que funcionen", dijo el Dr. Madhukar Trivedi, que supervisa EMBARC y es el director fundador del Centro de Investigación y Atención Clínica de la Depresión de UT Southwestern.
"Las personas con depresión ya sufren de desesperanza y el problema puede empeorar si toman un medicamento que no es efectivo".
Los estudios, en los que participaron más de 300 participantes, utilizaron imágenes para analizar la actividad cerebral tanto en estado de reposo como durante el procesamiento de las emociones. Ambos estudios involucraron a un grupo de control saludable y personas con depresión que recibieron antidepresivos o placebo.
De aquellos que recibieron medicación, los investigadores encontraron asociaciones entre cómo está conectado el cerebro y si es probable que un participante mejore dentro de los dos meses posteriores a la toma de un antidepresivo.
Trivedi dijo que obtener imágenes de la actividad cerebral en varios estados era importante para obtener una imagen más precisa de cómo se manifiesta la depresión en un paciente en particular. Para algunas personas, dijo, los datos más relevantes provendrán del estado de reposo de sus cerebros, mientras que en otras, el procesamiento emocional será un componente crítico y un mejor predictor de si un antidepresivo funcionará.
"La depresión es una enfermedad compleja que afecta a las personas de diferentes maneras", dijo. “Al igual que la tecnología puede identificarnos a través de huellas dactilares y escaneos faciales, estos estudios muestran que podemos usar imágenes para identificar firmas específicas de depresión en las personas”.
Los investigadores analizaron datos del ensayo EMBARC de 16 semanas, que evaluó a pacientes con trastorno depresivo mayor a través de imágenes cerebrales y varias pruebas de ADN, sangre y otras. El objetivo era abordar un hallazgo preocupante de un estudio anterior dirigido por Trivedi que había revelado que hasta dos tercios de los pacientes no responden adecuadamente a su primer antidepresivo.
El primer estudio de EMBARC, publicado en 2018, se centró en cómo la actividad eléctrica en el cerebro puede indicar si es probable que un paciente se beneficie de un ISRS (inhibidor selectivo de la recaptación de serotonina), la clase más común de antidepresivos.
El hallazgo ha sido seguido por una investigación relacionada que identifica otras pruebas predictivas de ISRS, más recientemente el estudio de imágenes cerebrales en estado de reposo publicado en el Revista estadounidense de psiquiatría y el segundo estudio de imágenes publicado en Comportamiento humano de la naturaleza.
En el segundo estudio de imágenes, los investigadores utilizaron inteligencia artificial para determinar asociaciones entre la efectividad de un antidepresivo y cómo el cerebro de un paciente procesa el conflicto emocional.
A los participantes que se sometieron a imágenes cerebrales se les mostraron fotografías en rápida sucesión que ofrecían mensajes a veces contradictorios, como una cara enojada con la palabra "feliz" o viceversa. A cada participante se le pidió que leyera la palabra en la fotografía antes de hacer clic en la siguiente imagen.
Sin embargo, en lugar de observar solo las regiones neuronales que se cree que son relevantes para predecir los beneficios de los antidepresivos, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para analizar la actividad en todo el cerebro.
"Nuestras hipótesis sobre dónde buscar no se han concretado, por lo que queríamos probar algo diferente", dijo Trivedi.
La IA identificó regiones cerebrales específicas, incluidas las cortezas prefrontales laterales, que eran las más importantes para predecir si los participantes se beneficiarían de un ISRS. Los hallazgos revelaron que los participantes que tenían respuestas neuronales anormales durante el conflicto emocional tenían menos probabilidades de mejorar dentro de las ocho semanas posteriores al inicio de la medicación.
Fuente: UT Southwestern Medical Center
