Autor/autores:
Tushar Das; Stefan Borgwardt; Daniel J. Hauke...(et.al)
Hay una necesidad urgente de mejorar la precisión pronóstica limitada de los instrumentos clínicos para predecir el inicio de la psicosis en individuos con alto riesgo clínico (CHR) para la psicosis. Hasta ahora, no se ha establecido un marcador biológico confiable para delinear a las personas con CHR que desarrollarán psicosis de aquellos que no lo har&aa...
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Hay una necesidad urgente de mejorar la precisión pronóstica limitada de los instrumentos clínicos para predecir el inicio de la psicosis en individuos con alto riesgo clínico (CHR) para la psicosis. Hasta ahora, no se ha establecido un marcador biológico confiable para delinear a las personas con CHR que desarrollarán psicosis de aquellos que no lo harán.
Investigar anormalidades en un conectoma de gyrificación basado en gráficos en las primeras etapas de la psicosis y probar la precisión de este enfoque basado en sistemas para predecir una transición a la psicosis entre las personas con CHR.
Esta investigación fue un estudio de imagen de resonancia magnética (IRM) transversal con evaluación de seguimiento para determinar el estado de transición de individuos con CHR. Los participantes fueron reclutados en una clínica especializada para la detección temprana de la psicosis en el Departamento de Psiquiatría (Universitäre Psychiatrische Kliniken [UPK]), Universidad de Basilea, Basilea, Suiza. Los participantes incluyeron individuos en los siguientes 4 grupos de estudio: 44 controles sanos (grupo HC), 63 en estado mental en riesgo (ARMS) sin transición posterior a psicosis (grupo ARMS-NT), 16 individuos con ARMS con transición posterior a psicosis (ARMS) -T grupo), y 38 pacientes libres de antipsicóticos con primer episodio de psicosis (grupo FEP). Las fechas de estudio fueron de noviembre de 2008 a noviembre de 2014. Las fechas de análisis fueron de marzo a noviembre de 2017.
Las redes de covarianza estructural basadas en la codificación (conectomas) se construyeron para cuantificar la integración global, la segregación y el pequeño mundo. Las diferencias grupales en las medidas de red se evaluaron utilizando análisis de datos funcionales en un rango de densidades de red. El algoritmo extremadamente aleatorio de árboles con repetida validación cruzada de 5 veces se usó para delinear individuos con ARMS-T de individuos con ARMS-NT. Se realizaron pruebas de permutación para evaluar la importancia de las medidas de rendimiento de clasificación.
Los 4 grupos de estudio comprendieron 161 participantes con edades medias (DE) que variaron de 24.0 (4.7) a 25.9 (5.7) años. El pequeño mundo se redujo en los grupos ARMS-T y FEP y se asoció con una menor integración y una mayor segregación en ambos grupos (rango de cobertura de hedge, 0.666-1.050). Utilizando las propiedades del connectoma como características, se obtuvo un buen rendimiento de clasificación (precisión, 90,49%, precisión equilibrada, 81,34%, valor predictivo positivo, 84,47%, valor predictivo negativo, 92,18%, sensibilidad, 66,11%, especificidad, 96,58%; área bajo la curva, 88.30%).
Estos hallazgos sugieren que existe una integración deficiente en el desarrollo coordinado del plegamiento cortical en pacientes que desarrollan psicosis. Estos resultados sugieren además que los conectivos basados en la gyrificación podrían ser un medio prometedor para generar medidas basadas en sistemas a partir de datos anatómicos para mejorar la predicción individual de una transición a la psicosis en individuos con CHR.
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