La depresión es un trastorno del estado del ánimo en el cual los sentimientos de tristeza, pérdida, ira o frustración restringen severamente las funciones psicosociales individuales y reduce la calidad de vida. A pesar de ser una enfermedad psiquiátrica común, la depresión tiene una baja tasa de éxito en el tratamiento, debido a la heterogeneidad y dificultad para predecir su curso. Además, hay numerosos factores, como los marcadores biológicos y los malos hábitos que están relacionados con la aparición y recuperación de la depresión. Por lo tanto, los médicos desean identificar biomarcadores que puedan reflejar la gravedad o la cronicidad de la depresión.
En los últimos años, varios estudios han sugerido que la medición de marcadores metabólicos puede ser una forma prometedora de predecir los resultados clínicos a largo plazo en la depresión. Específicamente, el metabolismo alterado de la glucosa (IGM) que se caracteriza por una alteración metabólica de la glucosa y se define como prediabetes mellitus (DM). Este, se puede medir en función de los niveles de hemoglobina A1C (HbA1c) en la sangre y el azúcar en sangre en ayunas; por lo tanto, su utilidad clínica es alta. Muchos estudios han informado que la IGM tiene una asociación bidireccional con la depresión.
En la revista European Psychiatry se ha publicado un estudio que tuvo como objetivo investigar si el IGM podía utilizarse como un biomarcador que refleje la gravedad clínica y el pronóstico de la depresión. Se construyó un modelo para predecir la aparición de IGM al cabo de un 1 año en el momento del diagnóstico de depresión. Los resultados identificaron relaciones entre la predicción de IGM y el pronóstico a largo plazo de la depresión. Por lo tanto, el IGM podría ser un biomarcador prometedor asociado con el pronóstico de la depresión.
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Hay informes de que las anomalías del eje hipotálamo-pituitario-suprarrenal en pacientes con depresión, hipercortisolemia y anomalías del sistema inmunitario, incluidas las inflamaciones crónicas de bajo grado, influyen en el efecto de la insulina. Por otro lado, una disfunción de los receptores de insulina y la cascada de señales subsiguiente, que están relacionadas con la IGM, tiene un efecto directo sobre el metabolismo neuronal y el cerebro y se asocia con la depresión al causar anomalías en el metabolismo de los neurotransmisores como la dopamina, la serotonina y la norepinefrina.
Además, otro estudio reveló que la alteración de la glucosa está asociada con un aumento de la ideación suicida y el comportamiento suicida en pacientes con depresión. Por tanto, observamos que existen conexiones fisiopatológicas bidireccionales entre la depresión y la IGM. Y esta conexión significa que la depresión y la IGM son factores importantes no solo en la patogénesis de cada uno sino también en el tratamiento y pronóstico exitosos de cada uno.
En consecuencia, a partir del desarrollo de un modelo de predicción de IGM en el momento del diagnóstico de depresión se ha encontrado una relación entre los resultados del modelo de predicción de IGM y el pronóstico a largo plazo de la depresión usando datos longitudinales. Por lo tanto, es probable que IGM sea un biomarcador prometedor para predecir el pronóstico de la depresión. Debido a esto, los médicos están prestando atención a la predicción de la IGM, incluida la resistencia a la insulina, en las primeras etapas del diagnóstico. Esto permite implementar varias estrategias de tratamiento teniendo en cuenta el pronóstico a largo plazo y la reactividad al tratamiento de los pacientes con depresión. Sin embargo, la depresión y la MGI tienen una relación compleja, y predecir la MGI en las primeras etapas de la depresión no es fácil; por lo tanto, se necesita un análisis que utilice variables a gran escala porque el análisis convencional tiene limitaciones. Pero, aún así, estos hallazgos van a permitir un enfoque más personalizado y multidimensional para la evaluación y el tratamiento de la depresión.
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