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Un ensayo nacional iniciado por UT Southwestern en 2011 para comprender mejor los trastornos del estado de ánimo ha producido lo que los científicos llaman el hallazgo insignia del proyecto: una computadora que puede predecir con precisión si un antidepresivo funcionará en función de la actividad cerebral del paciente.
La nueva investigación es la más reciente de varios estudios del ensayo que muestran de forma acumulativa cómo las estrategias de alta tecnología pueden ayudar a los médicos a diagnosticar y recetar tratamientos para la depresión de manera objetiva. Aunque la implementación de estos enfoques llevará tiempo, los investigadores predicen que herramientas como la IA, las imágenes cerebrales y los análisis de sangre revolucionarán el campo de la psiquiatría en los próximos años.
«Estos estudios han tenido un éxito mayor de lo que cualquiera de nuestro equipo podría haber imaginado», dice el Dr. Madhukar Trivedi., un psiquiatra del suroeste de UT que supervisó el ensayo en varios sitios que involucró a Stanford, Harvard y otras instituciones. «Proporcionamos abundantes datos para mostrar que podemos superar el juego de adivinanzas de elegir tratamientos para la depresión y alterar la mentalidad de cómo se debe diagnosticar y tratar la enfermedad.»
Predicciones basadas en EEG
El estudio publicado en Nature Biotechnology incluyó a más de 300 participantes con depresión que fueron elegidos al azar para recibir un placebo o un ISRS (inhibidor selectivo de la recaptación de serotonina), la clase más común de antidepresivos. Los investigadores utilizaron un electroencefalograma, o EEG, para medir la actividad eléctrica en la corteza de los participantes antes de comenzar el tratamiento. Luego, el equipo desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para analizar y usar los datos del EEG para predecir qué pacientes se beneficiarían del medicamento en un plazo de dos meses.
La IA no solo predijo con precisión los resultados, sino que otras investigaciones sugirieron que los pacientes que dudaban de responder a un antidepresivo probablemente mejorarían con otras intervenciones, como psicoterapia o estimulación cerebral.
Los hallazgos se validaron en tres grupos de pacientes adicionales.
«Este estudio toma investigaciones anteriores, mostrando que podemos predecir quién se beneficia de un antidepresivo, y realmente lo lleva al punto de utilidad práctica», dice el Dr. Amit Etkin, profesor de psiquiatría de la Universidad de Stanford que trabajó con Trivedi para desarrollar el algoritmo.
Entre los próximos pasos, dicen los investigadores, está el desarrollo de una interfaz de IA que se pueda integrar ampliamente con los EEG en todo el país, así como buscar la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos.
Signatures of depression
Los datos del estudio se derivan del ensayo EMBARC de 16 semanas, que Trivedi inició en cuatro sitios de EE.UU. para establecer estrategias objetivas basadas en la biología para remediar los trastornos del estado de ánimo.
El proyecto evaluó a pacientes con trastorno depresivo mayor a través de imágenes cerebrales y varias pruebas de ADN, sangre y otras. Su objetivo era abordar un hallazgo preocupante de otro estudio que dirigió (STAR*D) que encontró que hasta dos tercios de los pacientes no responden adecuadamente a su primer antidepresivo.
» Entramos en este pensamiento, ‘ ¿No sería mejor identificar al principio del tratamiento qué tratamientos serían los mejores para qué pacientes?'» Trivedi, explica.
Estudios previos de EMBARAZO identificaron varias pruebas predictivas, incluido el uso de imágenes por resonancia magnética (RM) para examinar la actividad cerebral tanto en estado de reposo como durante el procesamiento de las emociones. Es probable que el EEG sea la herramienta más utilizada, dice Trivedi, porque es menos costosa y, en la mayoría de los casos, será igual o más efectiva.
Sin embargo, puede ser necesario un análisis de sangre o una resonancia magnética para algunos pacientes si la depresión se manifiesta de una manera diferente. «Hay muchas señales de depresión en el cuerpo», dice Trivedi. «Tener todas estas pruebas disponibles mejorará las posibilidades de elegir el tratamiento adecuado la primera vez.»
Problema creciente
Según los datos de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición, el uso de antidepresivos en los Estados Unidos ha aumentado casi un 65% en una década y media, del 7,7% en 1999-2002 al 12,7% en 2011-2014. Trivedi dice que el uso ampliado de medicamentos hace que sea más crítico comprender mejor los fundamentos de la depresión y garantizar que los pacientes reciban una terapia efectiva.
Mientras su equipo continúa evaluando los datos del ensayo EMBARC, Trivedi ha iniciado otros grandes proyectos de investigación para ayudar a mejorar la tasa de remisión de la depresión. Entre ellos se encuentra D2K, un estudio que inscribirá a 2,500 pacientes con depresión y trastornos bipolares y los seguirá durante 20 años. Además, el RAD es un estudio de 10 años de 2,500 participantes (de 10 a 24 años de edad) que descubrirá factores para reducir el riesgo de desarrollar trastornos del estado de ánimo o ansiedad.
Utilizando algunos de estos inscritos, el equipo de investigación de Trivedi estudiará los resultados de varias otras pruebas para evaluar las firmas biológicas de los pacientes y determinar el tratamiento más efectivo.
«Puede ser devastador para un paciente cuando un antidepresivo no funciona», dice Trivedi. «Nuestra investigación muestra que ya no tienen que soportar el doloroso proceso de ensayo y error.»