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Modelos matemáticos para la identificación de subtipos de esquizofrenia

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  • 2 minuto leer

Investigadores de la ETH y de la Universidad de Zúrich han logrado identificar diferentes subtipos de esquizofrenia utilizando modelos matemáticos que analizan imágenes fMRI del cerebro activo. ¿Abre esto el camino a diagnósticos más precisos y, por tanto, a opciones terapéuticas más específicas?

(ag) ¿Cómo se pueden diagnosticar las enfermedades mentales con mayor precisión en el futuro? Científicos del Instituto de Ingeniería Biomédica de la ETH, en colaboración con la Charité de Berlín, han presentado un método que permite transferir imágenes de la actividad cerebral de sujetos de prueba a un modelo matemático que luego indica si padecen o no esquizofrenia. En caso de resultados positivos, se procede a una mayor diferenciación en subgrupos. En concreto, el modelo “simple”, según los investigadores, calcula la fuerza de acoplamiento entre tres regiones cerebrales seleccionadas. Comprueba lo fuerte que es la comunicación entre estas áreas y permite así sacar conclusiones sobre la gravedad y el tipo de enfermedad de los pacientes esquizofrénicos.

Estudio sobre 83 personas de prueba

El modelo ya se ha probado en 41 pacientes con esquizofrenia y 42 participantes sanos. Tenían que mirar y recordar imágenes (la memoria de trabajo suele estar deteriorada en los esquizofrénicos) mientras se registraba su actividad cerebral. La fuerza de acoplamiento de las tres áreas cerebrales no sólo difería significativamente entre los grupos de pacientes y de control, sino también dentro del propio grupo de esquizofrénicos. Surgieron tres subgrupos con diferentes patrones de actividad cerebral, que correspondían o representaban la gravedad respectiva de la esquizofrenia en comparación con los síntomas clínicos.

Por supuesto, según los investigadores, el modelo, aunque alentador, dista mucho de estar listo para su uso en la práctica. En particular, sería interesante estudiar a los pacientes no tratados a lo largo del tiempo para ver si el modelo puede utilizarse para confirmar las predicciones de progresión sobre la enfermedad.

Fuente: Comunicado de prensa del 7 de enero de 2014, Schaffner M: Using mathematical models to detect schizophrenia. ETH Life 7 de enero de 2014.

Literatura:

  1. Brodersen KH, et al: Disección de los trastornos del espectro psiquiátrico mediante incrustación generativa. NeuroImage: Clinical 2014; 4: 98-111. doi:10.1016/j.nicl.2013.11.002.

InFo NEUROLOGÍA Y PSIQUIATRÍA 2014; 12(3): 38

Publikation
  • InFo NEUROLOGIE & PSYCHIATRIE
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