La búsqueda de biomarcadores cerebrales que permitan diagnosticar y comprender mejor la esquizofrenia continúa siendo uno de los grandes retos de la psiquiatría. Un estudio preliminar propone una nueva estrategia basada en la teoría de la información integrada, un enfoque computacional que analiza cómo el cerebro procesa e intercambia información y ...
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La búsqueda de biomarcadores cerebrales que permitan diagnosticar y comprender mejor la esquizofrenia continúa siendo uno de los grandes retos de la psiquiatría. Un estudio preliminar propone una nueva estrategia basada en la teoría de la información integrada, un enfoque computacional que analiza cómo el cerebro procesa e intercambia información y que podría ofrecer indicadores más precisos e interpretables de la enfermedad.
Los resultados muestran que determinadas métricas derivadas de la resonancia magnética funcional en reposo se relacionan con el funcionamiento cognitivo y algunos síntomas clínicos de la esquizofrenia, además de mostrar un prometedor potencial diagnóstico.
El estudio tuvo como objetivo explorar si las métricas obtenidas mediante la descomposición de la información integrada pueden actuar como biomarcadores de la esquizofrenia y contribuir a identificar alteraciones en la comunicación entre distintas regiones cerebrales.
Los investigadores también analizaron la relación entre estas medidas, el rendimiento cognitivo y la gravedad de los síntomas clínicos.
La investigación analizó datos de 146 participantes obtenidos mediante resonancia magnética funcional en estado de reposo (rs-fMRI):
A partir de estas imágenes, los investigadores evaluaron distintos componentes del procesamiento de la información cerebral:
Posteriormente, estas métricas se compararon con los síntomas clínicos medidos mediante la Escala de Síndromes Positivos y Negativos (PANSS) y con el rendimiento intelectual evaluado mediante la Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler (WAIS).
El análisis mostró que la redundancia se asociaba de forma positiva con el cociente intelectual (CI) tanto en pacientes como en personas sanas, lo que sugiere una posible relación entre una mayor eficiencia en el procesamiento compartido de la información y un mejor funcionamiento cognitivo.
En el grupo de pacientes con esquizofrenia, las métricas de procesamiento de la información también se relacionaron con algunos síntomas específicos, entre ellos:
En cuanto a la capacidad para diferenciar pacientes de controles sanos, la métrica de redundancia obtuvo los mejores resultados, alcanzando una precisión equilibrada del 84,9 % y un área bajo la curva (AUC) del 92,3 %, lo que indica un elevado potencial discriminativo.
Las métricas Φ y sinergia también mostraron capacidad diagnóstica, aunque con un rendimiento más moderado.
A diferencia de otros modelos tradicionales de conectividad cerebral, la descomposición de la información integrada permite analizar cómo el cerebro comparte, transmite e integra la información entre diferentes regiones.
Según los autores, este enfoque ofrece una interpretación más cercana al funcionamiento cerebral y podría ayudar a comprender alteraciones relacionadas con procesos como la conciencia, la percepción de uno mismo y la organización del pensamiento, funciones que suelen verse afectadas en la esquizofrenia.
Los investigadores subrayan que se trata de un estudio exploratorio y preliminar, por lo que será necesario replicar los resultados en muestras más amplias antes de considerar estas métricas como biomarcadores clínicos.
Asimismo, futuras investigaciones deberán determinar si estas medidas permiten predecir la evolución de la enfermedad o la respuesta a los tratamientos.
Los resultados sugieren que las métricas basadas en la teoría de la información integrada representan una prometedora herramienta para el estudio de la esquizofrenia.
Si se confirman en investigaciones posteriores, estos biomarcadores podrían facilitar diagnósticos más precisos, mejorar la caracterización de los pacientes y contribuir al desarrollo de estrategias terapéuticas más personalizadas.
Resumen y adaptación editorial: Virginia Candelas García (Cibermedicina / Psiquiatria.com)
Fuente original: Disrupted Emergent Properties of the Brain in Schizophrenia: Insight From Integrated Information Decomposition of Resting State fMRI - Brain and Behavior Volume16, Issue 4 April 2026
Texto completo disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/brb3.71352
Este contenido es un resumen adaptado. La autoría científica corresponde a los autores originales.
Artículo distribuido bajo licencia Creative Commons según la fuente original.
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