Inicio ASP Escáneres cerebrales podrán predecir el riesgo de recaída de una depresión grave

Escáneres cerebrales podrán predecir el riesgo de recaída de una depresión grave

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Según un nuevo estudio publicado el 7 de octubre en la plataforma Jama Psychiatry, las imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI) podrían ayudar a identificar a aquellos pacientes que puedan ser más propensos a experimentar una recaída después de la remisión de un trastorno depresivo mayor (TDM).

La principal conclusión es que la fMRI de las emociones autoconscientes, como la culpa, predecirá qué personas son más susceptibles de desarrollar un episodio depresivo en el año siguiente y quiénes se mantendrán en la remisión de un episodio anterior” comentó el Doctor en Medicina Roland Zahn , que dirigió la investigación en el Instituto de Psiquiatría, Psicología y Neurociencia de King’s College, en Londres.

La predicción es correcta en el 75% de los casos si se utiliza un modelo de aprendizaje automático. Por el contrario, utilizando la información clínica, la precisión de la predicción es sólo del 50%, sería casi cómo adivinarlo“, anotó.

La firma neuronal del riesgo de recaída
En un estudio previo de la Resonancia Magnética Funcional, los investigadores observaron que los pacientes en remisión de un trastorno de depresión mayor presentaron menor conectividad funcional entre el lóbulo temporal antero-superior derecho (RSATL) y la corteza cingulada subgenual y región septal adyacente (SCSR) al experimentar emociones de auto-culpa, en oposición a las emociones relacionadas con culpar a los demás (indignación o ira hacia los demás).

Este hallazgo proporciona la primera firma neuronal de tendencias hacia las emociones sobregeneralizadas de auto-culpa (por ejemplo, sentirse culpables por todo), conocidas por tener un papel clave en la vulnerabilidad cognitiva relativa al TDM”, comentan. Este último estudio sugiere que esta firma neuronal predice el riesgo de recurrencia, un paso crucial para considerar su potencial como biomarcador del pronóstico.
..Susana Calvo