Un nuevo algoritmo de IA predice la efectividad de los antidepresivos

Uno de los principales problemas de los antidepresivos clásicos es que no hay ningún criterio que ayude a prever su eficacia en el paciente.De media, una persona con depresión mayor- que, en España afecta al 9% de las mujeres y al 4% de los varones- tarda entre 6 y 8 semanas en empezar a notar mejoría una vez que comienza un tratamiento con estos fármacos. Eso en el mejor de los casos, dado que existe la posibilidad de que el paciente no responda al primer antidepresivo que se le prescribe, ni al segundo, e incluso que no funcione el tercer cambio de medicamento. En estos casos, se determina que padece una depresión resistente al tratamiento (DRT), una patología con un elevado número de mortalidad por suicidio asociada que, gracias a la innovación farmacéutica, ahora tienen tratamiento.

Este sistema de prueba- error es el único que se usa en la actualidad en Psiquiatría para averiguar cuál es el tipo de antidepresivo que provoca una mejoría en el estado del paciente. Pero la Inteligencia Artificial también ha revolucionado este ámbito, ofreciendo neuvas alternativas a profesionales y pacientes. Y lo ha hecho a través de un algoritmo, desarrollado por la UMC de Ámsterdam (Países Bajos), que muestra que el flujo sanguíneo de la corteza cingulada anterior-el área del cerebro implicada en la regulación de las emociones, y la gravedad de los síntomas pueden indicar si un antidepresivo, en concreto la sertralina- uno de los fármacos más recetados en Estados Unidos y Europa- funcionará o no. Los resultados de este estudio se publican hoy en la revista American Journal of Psychiatry

Para llevar a cabo el trabajo, los investigadores tomaron como referencia un estudio anterior desarrollado en EE UU con 229 pacientes con depresión mayor, a los que se les había realizado un escáner cerebral. Con esos datos y su información clínica, los científicos de la Amsterdam UMC desarrollaron y aplicaron un algoritmo para investigar si podían predecir la respuesta al tratamiento con sertralina. El algoritmo sugirió que el flujo sanguíneo en la corteza cingulada anterior sería predictivo de la eficacia del fármaco. Y, en la segunda medición, una semana después del inicio, la gravedad de sus síntomas resultó ser también predictiva. Así, consiguieron saber, hasta 8 semanas más rápido, si el medicamento funciona o no.

El análisis mostró que un tercio de los afectados responderían al fármaco, y dos tercios no. "Con este método ya podemos prevenir 2/3 del número de prescripciones 'erróneas' de sertralina, y así ofrecer una mejor calidad de atención al paciente. Porque el fármaco también tiene efectos secundarios", afirma Liesbeth Reneman, profesora de Neurorradiología en la UMC de Ámsterdam.

Los resultados de esta investigación aportan una gran esperanza en la aplicación de sistemas predictivos en el tratamiento de trastornos psiquiátricos, un campo en el que, actualmente, el abordaje terapéutico carece de herramientas de medición.