La mayoría de los trastornos psiquiátricos no ocurren de forma aislada, y la mayoría de las dimensiones de los síntomas psiquiátricos no se expresan únicamente dentro de una única categoría diagnóstica. Los tratamientos actuales no funcionan para alrededor del 25% al 40% de las personas, quizás debido, al menos en parte, a una dependencia excesiva de las categorías de diagnóstico en el desarrollo y la asignación del tratamiento.
En esta revisión, describimos los esfuerzos en curso en el campo para superar estos desafíos y caracterizar con precisión las dimensiones de los síntomas psiquiátricos utilizando estudios a gran escala de muestras no seleccionadas a través de esfuerzos remotos, en línea y de "ciencia ciudadana" que adoptan un enfoque dimensional y mecanicista.
Discutimos la importancia de que los esfuerzos para identificar dimensiones psiquiátricas significativas se acompañen con un modelo computacional cuidadoso para especificar, probar, y potencialmente falsificar los mecanismos candidatos que subyacen a las dimensiones de los síntomas transdiagnósticos.
Nos referimos a este enfoque, es decir, donde las dimensiones de los síntomas se identifican y validan frente a procesos neurocognitivos computacionalmente bien definidos, como modelado factorial computacional. Describimos en detalle algunas aplicaciones recientes de este método para comprender los procesos cognitivos transdiagnósticos que incluyen la planificación basada en modelos, la metacognición, el procesamiento apetitivo y la estimación de la incertidumbre.
En este contexto, destacamos cómo se ha utilizado el modelado de factores computacionales para identificar asociaciones específicas entre la cognición y las dimensiones de los síntomas y revelar relaciones previamente oscurecidas, cómo los hallazgos se generalizan a muestras clínicas y no clínicas más pequeñas en persona, y cómo se está adaptando y optimizando el método. más allá de su instanciación original.
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