Redacción
Hasta ahora, las investigaciones en biomargadores de imagen en el ámbito de los trastornos mentales no había dado muchos resultados, pero un grupo de investigadores del CIBER de Salud Mental (Cibersam) han conseguido desarrollar un software con el que se puede predecir el riesgo de recaída tras un primer brote psicótico a partir de las imágenes obtenidas de la resonancia magnética.
Un software que combina los datos obtenidos con la resonancia magnética con los datos clínicos del paciente que ha tenido un brote psicótico puede llevar a predecir el riesgo de recaídas
Así, la combinación de los datos que se obtienen con la resonancia magnética con los datos clínicos del paciente pueden llevar a estimar el riesgo de recaídas. La investigación, liderada por el Dr. Joaquim Raduà, investigador del Idibaps-Clínic de Barcelona, y la Dra. Edith Pomarol-Clotet, de la Fundación de Investigación Hermanas Hospitalarias (FIDMAG), ambos investigadores del Cibersam, se ha publicado en la revista Schizophrenia del grupo Nature.
Los métodos que ofrece la inteligencia artificial han reabierto la posibilidad de crear herramientas que hallen biomarcadores que no se muestran a simple vista. Y con ello, la posibilidad de crear herramientas que puedan ayudar en la toma de decisiones clínicas.
Joaquim Raduà: “Así podríamos personalizar el tratamiento y aumentar la frecuencia de visitas en pacientes de alto riesgo”
“El hecho de estimar este riesgo es importante porque así podríamos personalizar el tratamiento y aumentar la frecuencia de visitas en pacientes de alto riesgo, o evitar tratamientos innecesarios si el riesgo es bajo“, señala Joaquim Raduà. “Hasta la fecha, sólo podías saber si un paciente tenía un alto riesgo de recaída después de varios brotes y recaídas”, añade.
En el estudio participaron 227 pacientes con un primer episodio psicótico de siete hospitales de España. A todos ellos se les realizó un seguimiento durante dos años. Los investigadores diseñaron una herramienta para evaluar si la resonancia era capaz de detectar a los pacientes con alto riesgo de recaída después del primer brote.
En la validación empírica de la herramienta, el riesgo observado de recaída en los pacientes detectados como de alto riesgo fue 4.5 veces mayor que en pacientes de bajo riesgo
Los resultados del estudio demuestran que el software era capaz de detectar a los pacientes con un alto riesgo de recaída. De hecho, en la validación empírica, el riesgo observado de recaída en los pacientes detectados como de alto riesgo fue 4.5 veces mayor que en pacientes de bajo riesgo.
Esta herramienta, basada en datos de neuroimagen para evaluar el riesgo de recaídas después de un primer brote psicótico, es valiosa y factible. “Valiosa porque permite ajustar el seguimiento y tratamiento de cada paciente en función del riesgo determinado. Factible, ya que a las personas con un primer brote psicótico ya se les hace una resonancia magnética para descartar alguna enfermedad orgánica en el cerebro, no se requieren exploraciones adicionales”, afirman los investigadores en el estudio, cuyo primer autor es el Dr. Aleix Solanes, investigador del Idibaps.
La herramienta está a disposición de la comunidad científica de forma gratuita para seguir validándose en nuevos estudios antes de llegar a la práctica clínica
El software desarrollado para este estudio se ha puesto a disposición de la comunidad científica de forma gratuita. De esta forma los grupos de investigación pueden desarrollar su propio modelo de detección. Por otra parte, también existe una web para estimar el riesgo de recaída de forma rápida y ayudar a replicar el modelo. Pero antes de poder utilizar esta herramienta en la práctica clínica, los investigadores subrayan que es necesario que otros estudios repliquen los resultados.
