Investigadores de Yale han desarrollado nuevos métodos para cartografiar de forma eficaz las variaciones de los síntomas individuales en enfermedades mentales, como la depresión, la esquizofrenia o el trastorno de ansiedad.
Para lograrlo, los investigadores combinaron neuroimagen, farmacología, modelización biofísica y expresión génica neuronal.
Se espera que los hallazgos ayuden a crear terapias más específicas para cada paciente.
El diagnóstico de enfermedades mentales como la depresión mayor, la esquizofrenia o el trastorno de ansiedad se basa, por lo general, en agrupaciones generales de síntomas. Sin embargo, estos síntomas varían ampliamente entre las personas, al igual que los circuitos cerebrales que los provocan. Esta complejidad explica por qué los tratamientos farmacológicos funcionan en algunos pacientes, pero no en otros.
Ahora, investigadores de Yale han desarrollado un marco novedoso para la «psiquiatría computacional» que combina neuroimagen, farmacología, modelización biofísica y expresión génica neuronal, y que asocia estas variaciones de los síntomas individuales con circuitos neuronales específicos.
Los hallazgos, publicados en dos artículos complementarios en la revista eLife, prometen ayudar a crear terapias más específicas para cada paciente. Los dos estudios estuvieron dirigidos, respectivamente, por Alan Anticevic y John Murray, profesores asociados de psiquiatría en la Facultad de Medicina de Yale.
En uno de los estudios, un equipo dirigido por Anticevic y Jie Lisa Ji, estudiante de doctorado en Yale, utilizó enfoques estadísticos avanzados para identificar conjuntos precisos de síntomas que describen a pacientes concretos con mayor exactitud que los diagnósticos generales tradicionales de las enfermedades mentales, que no tienen en cuenta la variación individual de los síntomas ni la biología neuronal que los provoca. Los investigadores comprobaron que estas firmas de síntomas refinadas revelaban circuitos neuronales precisos que captaban con mayor precisión la variación entre cientos de pacientes diagnosticados con trastornos psicóticos.
Por ejemplo, descubrieron que los pacientes diagnosticados con esquizofrenia presentaban una gran variedad de circuitos neuronales, la red de neuronas que realiza las funciones cerebrales, que podían vincularse a síntomas específicos de cada paciente.
«Este estudio demuestra la promesa de la psiquiatría computacional para la selección personalizada de pacientes y el diseño de tratamientos mediante tecnología de neuroimagen cerebral humana», afirmó Anticevic.
En el estudio relacionado, dirigido por Murray y el estudiante de doctorado Joshua Burt, los investigadores simularon los efectos de los fármacos en los circuitos cerebrales. Utilizaron una nueva tecnología de neuroimagen que incorpora un modelo computacional con datos sobre los patrones de expresión génica neuronal.
En concreto, el equipo estudió los efectos del LSD, un alucinógeno bien conocido que altera la conciencia y la percepción. Murray y sus colegas lograron cartografiar los efectos personalizados del LSD en el cerebro y en la psicología.
Comprender los efectos neuronales de sustancias de este tipo puede avanzar en el tratamiento de las enfermedades mentales, según los investigadores. El LSD despierta un interés especial entre los investigadores porque puede imitar los síntomas de la psicosis presentes en enfermedades como la esquizofrenia. Además, activa un receptor de serotonina, que es una diana importante de los antidepresivos.
«Podemos desarrollar una visión mecanicista de cómo los fármacos alteran la función cerebral en regiones específicas y utilizar esa información para comprender los cerebros de pacientes concretos», afirmó Murray.
Al vincular los patrones cerebrales personalizados con los síntomas y simular el efecto de los fármacos en el cerebro humano, estas tecnologías no solo pueden ayudar a los clínicos a predecir qué fármacos podrían beneficiar mejor a los pacientes, sino también impulsar el desarrollo de nuevos fármacos adaptados a cada individuo, according to los autores.
