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En el trabajo, que centra la tesis doctoral de Ainhoa Fernández-Atucha, han participado los investigadores Enrique Echevarría, Gorka Larrinaga, Javier Gil, Mónica Martínez-Cengotitabengoa, Ana M. González-Pinto, Jon Irazusta y Jesús Seco, investigador del Ibiomed y coordinador del Máster interuniversitario en Envejecimiento Saludable y Calidad de Vida de la ULE y la UPV/EHU, quien explica a DiCYT que los indicadores pronósticos de las enfermedades mentales son claves para mejorar el manejo clínico de los pacientes.
En el caso de la esquizofrenia, las primeras manifestaciones suelen producirse en forma de brotes psicóticos, una desconexión de la realidad, un estado delirante con alucinaciones que incapacitan al sujeto para vivir en su entorno habitual. Así, el brote psicótico comparte algunos síntomas con la esquizofrenia aunque no todos los pacientes con un brote psicótico terminan desarrollando la enfermedad.
Los modelos pretenden predecir el estado clínico de los pacientes en los meses siguientes. En ocasiones el diagnóstico inicial es difícil, y este tipo de información puede servir como orientación para la aplicación de un protocolo terapéutico, detalla el investigador, quien agrega que el tratamiento matemático de los datos procedentes de las escalas clínicas de valoración de la sintomatología de los pacientes, así como la medición de sus parámetros bioquímicos plasmáticos o tisulares (procedentes de tejidos), es más fácil actualmente debido a la potencia de los sistemas informáticos y al desarrollo de software estadístico avanzado. Esto permite en muchos casos elaborar modelos con capacidad predictiva, subraya.
Actividad enzimática
Para el desarrollo del modelo de predicción de la esquizofrenia el equipo de investigación ha medido diversas actividades proteolíticas plasmáticas denominadas aminopeptidasas. Se trata de enzimas con las que en el Departamento de Fisiología de la UPV/EHU trabaja desde hace varios años en modelos animales, estudiando su implicación fisiológica en distintos aspectos neuroquímicos del cerebro. Concretamente, en este estudio se han centrado en cuatro aminopeptidasas: dipeptidyl-peptidasa (DPP-IV), prolyl-oligopeptidasa (PEP), aminopeptidasa N (APN) y aminopeptidasa B (APB).
Hemos buscado una relación matemática entre las variables cuantitativas derivadas de las escalas clínicas de valoración de la sintomatología de los pacientes a lo largo de un año de evolución y los niveles de actividad de estas aminopeptidásicas plasmáticas en el momento inicial del brote psicótico. Detectamos inicialmente la existencia de una correlación, y posteriormente elaboramos diversos modelos predictivos basados en la técnica estadística de regresión lineal, precisa Jesús Seco.
Según los resultados obtenidos, empleando un simple análisis de sangre y una técnica de laboratorio fácil y barata es posible realizar la predicción utilizando la actividad aminopeptidásica como biomarcador.
En concreto, la elevación de actividad de la APB plasmática en el momento del diagnóstico inicial podría actuar como un biomarcador clínico a largo plazo, indicador de un buen pronóstico en pacientes con un primer episodio de psicosis (primer brote); mientras que la alta actividad de DPP-IV , así como las actividades plasmáticas de APN y de PSA en el comienzo de un episodio psicótico, podría indicar un mal pronóstico a corto plazo en pacientes con psicosis.
Conexión entre la investigación básica y la clínica
El modelo desarrollado constituye un paso relevante en el intento de descubrir indicadores pronósticos fiables. Para poder establecer estos indicadores, es necesaria la colaboración entre los servicios hospitalarios de Psiquiatría y los laboratorios de investigación básica.
Los próximos pasos de este equipo de investigadores se dirigirán a buscar relaciones matemáticas entre la evolución de los pacientes y sus parámetros bioquímicos iniciales, tratando de aportar luz para diseñar protocolos terapéuticos más específicos.
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