Un nuevo ensayo dirigido por la Universidad de Stanford, podría usarse como nuevo método para interpretar la actividad cerebral en las clínicas para ayudar a determinar las mejores opciones de tratamiento para la depresión, según publican los autores en la revista 'Nature Biotechnology'.
Los investigadores utilizaron electroencefalografía, una herramienta para monitorizar la actividad eléctrica en el cerebro, y un algoritmo para identificar una firma de ondas cerebrales en individuos con depresión que probablemente responderán a la sertralina, un antidepresivo comercializado como 'Zoloft'.
El estudio surgió de un esfuerzo de décadas financiado por el Instituto Nacional de Salud Mental de Estados Unidos para crear enfoques biológicos, como análisis de sangre e imágenes cerebrales, para ayudar a personalizar el tratamiento de la depresión y otros trastornos mentales. Actualmente, no existen tales pruebas para diagnosticar objetivamente la depresión o guiar su tratamiento.
"Este estudio toma investigaciones previas que muestran que podemos predecir quién se beneficia de un antidepresivo y realmente lo lleva al punto de la utilidad práctica --explica Amit Etkin, profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en Stanford--. Me sorprendería si esto no es utilizado por los médicos en los próximos cinco años".
En lugar de la resonancia magnética funcional, una tecnología costosa que a menudo se usa en los estudios para obtener imágenes de la actividad cerebral, los científicos recurrieron a la electroencefalografía (eeg), una tecnología mucho menos costosa.
El documento es uno de varios basado en datos de un estudio de depresión financiado con fondos federales lanzado en 2011, el mayor ensayo clínico aleatorizado y controlado con placebo sobre antidepresivos realizado con imágenes cerebrales, que probó el uso de sertralina en 309 pacientes sin medicamentos.
El ensayo multicéntrico se denominó Establecimiento de moderadores y firmas biológicas de la respuesta antidepresiva para la atención clínica, o EMBARC. Dirigido por Madhukar Trivedi, profesor de psiquiatría en la Universidad de Texas-Southwestern, fue diseñado para avanzar en el objetivo de mejorar el método de prueba y error para tratar la depresión que todavía se usa en la actualidad.
"A menudo toma muchos pasos para que un paciente con depresión mejore --explica Trivedi--. Entramos en este pensamiento: '¿No sería mejor identificar al comienzo qué tratamientos serían mejores para qué pacientes?'".
Encontrar el tratamiento adecuado puede llevar años, asegura Trivedi quien recuerda uno de sus estudios anteriores que mostró que solo alrededor del 30% de los pacientes deprimidos vieron alguna remisión de los síntomas después de su primer tratamiento con un antidepresivo.
Los métodos actuales para diagnosticar la depresión son simplemente demasiado subjetivos e imprecisos para guiar a los médicos a identificar rápidamente el tratamiento correcto, apunta Etkin. Además de una variedad de antidepresivos, existen varios otros tipos de tratamientos para la depresión, que incluyen psicoterapia y estimulación cerebral, pero averiguar qué tratamiento funcionará para qué pacientes se basa en suposiciones educadas.
Para diagnosticar la depresión, los médicos esperan que el paciente informe de al menos 5 de 9 síntomas comunes de la enfermedad. La lista incluye síntomas como sentimientos de tristeza o desesperanza, dudas, trastornos del sueño, que van desde el insomnio hasta el sueño excesivo, poca energía, dolores corporales inexplicables, fatiga y cambios en el apetito, que van desde comer en exceso hasta comer poco. Los pacientes a menudo varían tanto en la gravedad como en los tipos de síntomas que experimentan, recuerda Etkin.
"Como psiquiatra, sé que estos pacientes difieren mucho --continúa--. Pero los colocamos a todos bajo el mismo paraguas y los tratamos de la misma manera".
El tratamiento de las personas con depresión a menudo comienza con la prescripción de un antidepresivo. Si uno no funciona, se prescribe un segundo antidepresivo. Cada uno de estos 'ensayos' a menudo lleva al menos ocho semanas para evaluar si el medicamento funcionó y si se alivian los síntomas.
Si un antidepresivo no funciona, también se pueden probar otros tratamientos, como psicoterapia u ocasionalmente estimulación magnética transcraneal. A menudo, se combinan múltiples tratamientos pero averiguar qué combinación funciona puede llevar un tiempo. "Las personas a menudo sienten mucho desánimo cada vez que un tratamiento no funciona, lo que genera más dudas sobre aquellos cuyo síntoma principal es la duda", lamenta Trivedi.
El ensayo EMBARC inscribió a 309 personas con depresión que fueron aleatorizadas para recibir sertralina o un placebo. Etkin y sus colegas se propusieron encontrar un patrón de ondas cerebrales para ayudar a predecir qué participantes deprimidos responderían a la sertralina.
Utilizando los conocimientos de la neurociencia y la bioingeniería, los investigadores analizaron el EEG utilizando una nueva técnica de inteligencia artificial que desarrollaron e identificaron firmas en los datos que predecían qué participantes responderían al tratamiento en función de sus escaneos de EEG individuales. Encontraron que esta técnica predijo de forma fiable cuáles de los pacientes respondieron, de hecho, a la sertralina y cuáles respondieron al placebo. Los resultados se replicaron en cuatro sitios clínicos diferentes.
Investigaciones posteriores sugirieron que los participantes que, según las predicciones, mostrarían una pequeña mejoría con la sertralina tenían más probabilidades de responder al tratamiento con estimulación magnética transcraneal (TMS) en combinación con psicoterapia.
"Usando este método, podemos caracterizar algo sobre el cerebro de una persona individual --asegura Etkin--. Es un método que puede funcionar en diferentes tipos de equipos de EEG y, por lo tanto, es más apto para llegar a la clínica".
Etkin tiene licencia de Stanford, trabaja como fundador y CEO de la startup Alto Neuroscience, una compañía que tiene como objetivo aprovechar estos hallazgos y desarrollar una nueva generación de pruebas de diagnóstico basadas en la biología para personalizar los tratamientos de salud mental con un alto grado de utilidad clínica.
"Creo que parte de hacer que estos resultados del estudio se utilicen en la atención clínica es que la sociedad tiene que exigirlo --comenta Trivedi--. Esa es la forma en que las cosas se ponen en práctica. No veo inconveniente en poner esto en uso clínico pronto".
