Imágenes del cerebro para predecir el efecto de un antidepresivo

Muchos factores intervienen en el grado de eficacia de un antidepresivo en una persona determinada. En algunos casos, incluso, un antidepresivo puede hacer más mal que bien. Una nueva técnica, basada en imágenes del interior del cerebro obtenidas mediante resonancia magnética, parece capaz de predecir el efecto de cada antidepresivo en cada persona. Esto podría revolucionar la manera de escoger el antidepresivo a recetar.

En imágenes del interior del cerebro obtenidas por resonancia magnética, unos científicos han identificado biomarcadores que aportan nuevos niveles de precisión con los que poder recetar el antidepresivo más eficaz para cada caso.

El logro es obra de un equipo que incluye, entre otros, al Dr. Madhukar Trivedi y a Albert Montillo, ambos del Centro Médico del Sudoeste, dependiente de la Universidad de Texas en Estados Unidos.

"Se trata de un avance significativo. Y no resulta invasivo. Puede y debe utilizarse inmediatamente", destaca el Dr. Trivedi.

Se realizó una resonancia magnética funcional no invasiva (fMRI) en más de 300 participantes para evaluar los cambios en la función cerebral tanto en reposo como durante una tarea que tenía recompensa si se ejecutaba bien.

Los investigadores midieron los cambios registrados a raíz de las reacciones de ciertos circuitos cerebrales mientras los sujetos de estudio realizaban la tarea que tenía una posible recompensa.

En el estudio se utilizaron esos y otros datos para construir nuevos modelos de aprendizaje automático, capaces de indicar qué regiones y circuitos cerebrales específicos están asociados a la predicción del efecto cerebral de cada antidepresivo.

La nueva técnica se basa en imágenes del interior del cerebro obtenidas mediante resonancia magnética y todo apunta a que podría predecir el efecto de cada antidepresivo en cada persona. (Imagen: UT Southwestern Medical Center)

El aprendizaje automático es una técnica de inteligencia artificial para permitir al ordenador aprender cosas cuando se le expone a datos nuevos, sin necesidad de ser reprogramado. Le permite incluso hacer predicciones con muchas probabilidades de acierto sobre situaciones complejas, siempre que los algoritmos empleados por el sistema dispongan de suficientes datos de ejemplo.

En esta investigación se ha llevado a cabo una de las primeras adaptaciones del aprendizaje automático a la predicción de resultados de la aplicación de antidepresivos en personas concretas.

A los pacientes que sufren una depresión grave, los nuevos biomarcadores podrían ahorrarles entre dos y tres meses de consumo de una medicación inapropiada para ellos.

El estudio se titula “Patterns of Pre-Treatment Reward Task Brain Activation Predict Individual Antidepressant Response: Key Results from the EMBARC Randomized Clinical Trial”. Y se ha publicado en la revista académica Biological Psychiatry. (Fuente: NCYT de Amazings)