Los escáneres cerebrales revelan cuándo la psicosis y la depresión podrían empeorar

Por Cara Murez Reportera del Día de la Salud

El futuro del diagnóstico y la orientación de los tratamientos para los trastornos de salud mental graves puede incluir resonancias magnéticas del cerebro.

Investigadores del Reino Unido han descubierto que los escáneres cerebrales les han permitido identificar a la mayoría de los pacientes. depresión o psicosis era más probable que tuvieran resultados deficientes.

Esto podría ayudar a los médicos a decidir quién podría necesitar un tratamiento más intensivo desde el principio y ayudarlos a evitar el ensayo y error al elegir los medicamentos.

Al diagnosticar condiciones como la depresión, esquizofrenia y trastorno bipolar ahora se hace usando los síntomas del paciente, el historial médico y las observaciones clínicas, las resonancias magnéticas proporcionarían perspectivas biológicas, según El estudio.

"Creemos que los resultados de este estudio pueden acercarnos un paso más al uso de escáneres cerebrales u otra información neurobiológica, como muestras de sangre, para crear enfoques más específicos para el tratamiento de personas con psicosis y depresión", dijo la autora principal, Paris Lalousis. . , investigador postdoctoral en la Universidad de Birmingham, Inglaterra.

Aunque otras investigaciones han usado escáneres cerebrales para diagnosticar y predecir la salud mental, ahora no se usan clínicamente, dijo Lalousis.

Para el nuevo estudio, su equipo usó datos de unos 300 participantes en un estudio europeo llamado PRONIA, que investiga herramientas para predecir la psicosis. A los participantes del estudio se les diagnosticó psicosis o depresión recién desarrollada.

Los investigadores los clasificaron en dos grupos utilizando un algoritmo de aprendizaje automático. Los dos grupos, o grupos, contenían cada uno pacientes con psicosis y depresión, y cada grupo tenía características distintivas que arrojan luz sobre la probabilidad de que los pacientes se recuperen.

En el primer grupo, los volúmenes más pequeños de materia gris se asociaron con peores resultados.

La materia gris es un tejido cerebral más oscuro que está involucrado en el control muscular, la memoria, las emociones y la toma de decisiones.

Este grupo también tenía niveles más altos de inflamación, menor concentración y otros trastornos del pensamiento y la memoria.

Por el contrario, los niveles más altos de materia gris en el segundo grupo indicaron que los pacientes tenían más probabilidades de recuperarse bien.

Los investigadores utilizaron un segundo algoritmo para predecir el estado de los pacientes nueve meses después del diagnóstico y descubrieron que es más preciso que el diagnóstico tradicional, según el estudio.

El equipo también probó grupos en otros estudios grandes en los Estados Unidos y Alemania, que incluyeron a personas con enfermedades crónicas, no solo a las recién diagnosticadas. Cuanto más largo era el diagnóstico, más probable era que un paciente cayera en el grupo de gris bajo, encontró el estudio.

"Lo que esto nos dice es que tenemos el potencial de tener una firma identificable de malos resultados en pacientes de inicio temprano", dijo Lalousis.

Por otro lado, el segundo grupo mostró una firma potencial de personas que quizás no necesiten un tratamiento tan intenso, agregó.

Los investigadores ahora planean verificar sus resultados antes de planificar ensayos clínicos más grandes.

"Lo que debemos hacer ahora es ir a la clínica y aplicar esos modelos y ver si las personas se estratifican según esos modelos en comparación con el diagnóstico tradicional que tenemos", dijo Lalousis. "Si vemos una diferencia en el tipo de resultados que obtienen, entonces podemos decir con certeza que estos modelos tienen una utilidad clínica real".

El Dr. Steven Siegel, director de salud mental y bienestar y psiquiatra de la Facultad de Medicina Keck de la Universidad del Sur de California en Los Ángeles, revisó el nuevo informe.

Dijo que los hallazgos muestran el potencial de la tecnología para ayudar a un médico a obtener un diagnóstico y un plan de tratamiento mucho mejor que el promedio.

"Pruebas como esta incluso en el campo, por lo que no tiene que depender de un buen médico para obtener un diagnóstico y pronóstico precisos", dijo Siegel. "Esto lo haría accesible a los médicos regulares".

Si bien la tecnología puede ayudar a reducir las disparidades en la salud, Siegel dijo que una desventaja potencial es su incorporación demasiado rápida.

Pero a medida que el proceso se refina y difunde, imagina que en lugar de un diagnóstico de "sí" o "no", las imágenes les dirían a los médicos la probabilidad de que un paciente esté en un grupo en lugar de otro. .

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“Espero que solo se use como una herramienta para decir que tenemos un poco más de datos. Nos hace sentir un poco más cómodos”, dijo Siegel. "Tenemos evidencia más sólida, por así decirlo, para respaldar mi juicio clínico de que este es un buen curso para usted".

El diagnóstico siempre requerirá contexto, dijo.

Para alguien con un primer episodio depresivo mayor, por ejemplo, hay buena evidencia de que el paciente se recuperará y estará bien por el resto de su vida, dijo Siegel. Es importante que escuchen que su cerebro todavía está bien, que tienen mucho potencial y excelentes terapias para tratarlos. Con la psicosis, las imágenes no cambiarán el sentido de permanencia que ya existe, agregó.

"Creo que es una parte del camino hacia una mejor comprensión de los cambios en el cerebro de las personas al comienzo de la enfermedad", dijo Siegel. "Y lo que me gustaría ver es el estudio de seguimiento, que observa a las personas dos años después del tratamiento para ver si alguno de esos patrones ha desaparecido".

Los hallazgos se publicaron en línea en la revista el 11 de abril. Psiquiatría biológica.

Más información

El Instituto Nacional de Salud Mental de EE. UU. tiene más información sobre estudios sobre enfermedades mentales graves.

FUENTES: Paris Lalousis, PhD, investigadora postdoctoral, Universidad de Birmingham, Reino Unido; Steven Siegel, MD, PhD, Director de Salud Mental y Bienestar y Psiquiatra, Escuela de Medicina Keck, Universidad del Sur de California, Los Ángeles; Psiquiatría biológica11 de abril de 2022, en línea

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