Un nuevo dispositivo de estimulación cerebral profunda combinado con una poderosa inteligencia artificial podría mejorar el tratamiento de la depresión resistente a los medicamentos. Utilizando un nuevo dispositivo de estimulación cerebral profunda (DBS) capaz de registrar señales cerebrales, los investigadores han identificado un patrón de actividad cerebral, o "biomarcador", asociado con signos de recuperación clínica de la depresión resistente a los medicamentos. Los hallazgos de este pequeño estudio son un paso importante hacia el uso de datos cerebrales para comprender cómo responden los pacientes a los tratamientos de ECP.
La investigación fue publicada en la revista Nature y contó con el apoyo de la iniciativa de Investigación del Cerebro de los Institutos Nacionales de Salud a través de la iniciativa Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN Initiative).
Aplicaciones clínicas de DBS
Aunque este enfoque aún se encuentra en la etapa experimental, los estudios clínicos han demostrado que la estimulación cerebral profunda se puede utilizar de manera segura y efectiva para tratar casos de depresión en los que los síntomas no han mejorado a pesar de la medicación antidepresiva, una condición conocida como depresión resistente a los medicamentos. Los pacientes sometidos a DBS se someten a una cirugía para implantar un electrodo de metal delgado en un área específica del cerebro para generar impulsos eléctricos para regular la actividad cerebral. No se comprende exactamente cómo la estimulación cerebral profunda mejora los síntomas en personas con depresión, lo que dificulta que los investigadores realicen un seguimiento objetivo de las respuestas de los pacientes al tratamiento y realicen los ajustes necesarios.
El pequeño estudio inscribió a 10 adultos con depresión resistente al tratamiento, quienes recibieron ECP durante seis meses. Cada participante recibió inicialmente la misma dosis de estimulación y luego el nivel de estimulación se aumentó una o dos veces. Luego, los investigadores utilizaron herramientas de inteligencia artificial (IA) para analizar los datos cerebrales recopilados de seis pacientes y observaron una firma de actividad cerebral común, o biomarcador, que se correlacionaba con los síntomas de depresión autoinformados o los síntomas estables de recuperación de los pacientes. En un paciente, los investigadores descubrieron el biomarcador y, mediante un análisis retrospectivo, predijeron que el paciente volvería a sufrir un episodio depresivo mayor cuatro semanas antes de que una entrevista clínica revelara que estaba en riesgo de recurrencia.
Mejorando el tratamiento de DBS
"Este estudio muestra que las nuevas tecnologías y los enfoques basados en datos pueden mejorar el tratamiento con ECP del trastorno depresivo mayor, que puede ser debilitante", afirmó el Dr. John Ngai, director del programa BRAIN. "Son colaboraciones como la que permite la Iniciativa BRAIN las que acercan terapias prometedoras al uso clínico.
En este estudio, los pacientes recibieron terapia DBS dirigida a la corteza subcingulada (SCC), una región del cerebro que regula el comportamiento emocional y está asociada con la tristeza. La estimulación cerebral profunda de la corteza cingulada es una terapia emergente que puede proporcionar un alivio estable y a largo plazo de los síntomas depresivos. Sin embargo, tratar la depresión con ECP sigue siendo un desafío porque el camino de cada paciente hacia una recuperación estable es diferente. Los médicos también deben confiar en los autoinformes subjetivos en las entrevistas con los pacientes y en las escalas de calificación psiquiátrica para realizar un seguimiento de los síntomas, que pueden fluctuar con el tiempo. Esto dificulta diferenciar entre cambios de humor normales y afecciones más graves que requieren ajustes en la estimulación. Además, los cambios en los síntomas después del tratamiento con ECP pueden tardar semanas o meses en aparecer, lo que dificulta saber qué tan efectivo es el tratamiento.
"Este biomarcador demuestra que las señales cerebrales pueden usarse para ayudar a comprender la respuesta de un paciente al tratamiento con ECP y ajustar el tratamiento en consecuencia", dijo el Dr. Joshua A. Gordon, director del Instituto Nacional de Salud Mental de los NIH. "Estos hallazgos marcan un importante paso adelante en la traducción de las terapias a la práctica".
Respuesta del paciente y papel de la tecnología.
Los pacientes del estudio respondieron bien al tratamiento con ECP; después de 6 meses, el 90% de los síntomas depresivos de los pacientes mejoraron significativamente y el 70% de los pacientes estaban en remisión o ya no estaban deprimidos. Una tasa de respuesta tan alta nos brinda una oportunidad única de mirar hacia atrás y estudiar cómo el cerebro de cada paciente responde de manera diferente a la estimulación durante el tratamiento.
Christopher Rozelle, catedrático Julian T. Hightower de Ingeniería Eléctrica e Informática y Ph.D. en ingeniería eléctrica e informática en el Instituto de Tecnología de Georgia en Atlanta, y sus colegas utilizaron una técnica llamada inteligencia artificial explicable para comprender estos cambios sutiles en la actividad cerebral. El algoritmo utiliza datos cerebrales para distinguir entre estados depresivos y estados de recuperación estable, y puede explicar qué cambios en la actividad cerebral son los principales impulsores de este cambio. Es importante destacar que el biomarcador también distinguió entre cambios de humor transitorios normales y cotidianos y síntomas que empeoran persistentemente. Este algoritmo podría proporcionar a los médicos señales de advertencia tempranas de que un paciente está progresando hacia un estado altamente deprimido y requiere ajustes de DBS y atención clínica adicional.
Más información y próximos pasos
"Nueve de los 10 pacientes en el estudio mejoraron, lo que brinda una excelente oportunidad para utilizar nueva tecnología para rastrear las trayectorias de recuperación de los pacientes", dijo Helen Mayberg, MD, coprimera autora del estudio y directora del Nash Family Center for Advanced Circuit Therapy en Mount Sinai en la ciudad de Nueva York. "Nuestro objetivo es identificar una señal neuronal objetiva que pueda ayudar a los médicos a decidir cuándo realizar o no ajustes de DBS". "
"Nuestro estudio muestra que con un procedimiento escalable y un manejo clínico informado utilizando electrodos únicos en la misma región del cerebro, podemos mejorar a los pacientes", dijo el Dr. Rozelle, coautor principal del estudio. "Este estudio también nos brinda una excelente plataforma científica para comprender las diferencias entre pacientes, lo cual es clave para tratar trastornos psiquiátricos complejos como la depresión resistente a los medicamentos".
A continuación, el equipo analizó los datos de las resonancias magnéticas cerebrales tomadas de los pacientes antes de la cirugía. Los resultados mostraron anomalías estructurales y funcionales en las redes cerebrales específicas a las que se dirige la terapia DBS. Los defectos más graves de la sustancia blanca se asocian con tiempos de recuperación más prolongados.
Los investigadores también utilizaron herramientas de inteligencia artificial para analizar cambios en las expresiones faciales extraídas de vídeos de entrevistas a los participantes. En un entorno clínico, las expresiones faciales de un paciente pueden reflejar la gravedad de sus síntomas depresivos y es probable que los psiquiatras detecten dichos cambios durante las evaluaciones clínicas de rutina. Descubrieron que los patrones de expresión de los pacientes individuales coincidían con su transición de la enfermedad a una recuperación estable. Esto podría servir como una herramienta adicional y un nuevo marcador de comportamiento para realizar un seguimiento de la recuperación del tratamiento con DBS. Se necesita más investigación para determinar si el análisis de vídeo puede predecir de forma fiable estados patológicos actuales y futuros.
Los cambios en la expresión facial y los defectos anatómicos observados se correlacionaron con el estado cognitivo capturado por el biomarcador, lo que respalda el uso de este biomarcador en el tratamiento de la terapia DBS para la depresión.
El equipo de investigación, que incluye a Mayberg, M.D., Rozell, M.D. y Patricio Riva-Posse, M.D., de la Facultad de Medicina de la Universidad Emory en Atlanta, está confirmando actualmente sus hallazgos en una segunda cohorte de pacientes en el Hospital Mount Sinai. Las investigaciones futuras continuarán explorando los efectos antidepresivos de la estimulación cerebral profunda, utilizando equipos de próxima generación para estudiar las bases neuronales de los cambios momentáneos en el estado de ánimo.
Según el equipo de investigación, este estudio marca un avance significativo en el tratamiento temprano de la estimulación cerebral profunda para una variedad de trastornos mentales, incluida la depresión mayor, el trastorno obsesivo-compulsivo, el trastorno de estrés postraumático, la bulimia y los trastornos por uso de sustancias. Otros estudios de DBS han identificado biomarcadores cerebrales de dolor crónico, pero aún se están desarrollando formas de utilizar datos cerebrales para tratar con éxito a los pacientes.