La respuesta al tratamiento antidepresivo en el trastorno depresivo mayor varía sustancialmente entre los pacientes, lo que prolonga el proceso de encontrar un tratamiento eficaz. Como consecuencia, el paciente tarda mas en recuperarse, experimenta más efectos secundarios y se incrementa los costos.
¿Y si se encontrara un método para predecir qué antidepresivo pudiera ser efectivo en un determinado individuo que se encontrara deprimido?
Maarten G. Poirot, M.S., y Henricus G. Ruhé, M.D., Ph.D., de la Universidad de Ámsterdam y sus colegas utilizaron datos de 229 pacientes con depresión mayor que se habían inscrito en el estudio Establishing Moderators and Biosignatures of Antidepressant Response in Clinical Care (EMBARC), un ensayo controlado aleatorio diseñado para evaluar variables que predicen la respuesta antidepresiva. Se recopilaron imágenes de resonancia magnética cerebral y una amplia variedad de variables socioeconómicas, conductuales y neuropsiquiátricas antes y una semana después del tratamiento con sertralina. Con la ayuda de un algoritmo de inteligencia artificial, un escáner cerebral e información clínica del paciente, los investigadores de la UMC de Ámsterdam y Radboudumc predijeron, con una semana de anticipación, si el antidepresivo sertralina sería eficaz. Los resultados de este estudio se publicaron on line el 7 de febrero de 2024, en el American Journal of Psychiatry, https://doi.org/10.1176/appi.ajp.20230206
En este estudio, elAlgoritmo desarrollado por Amsterdam UMC muestra que el flujo sanguíneo del cortex cingulado anterior (el área del cerebro involucrada en la regulación de la emoción) y la severidad de los síntomas indican si la setralina funcionará o no.
El análisis mostró que 1/3 de los pacientes responderían al fármaco sertralina y en 2/3 no. «Con este método, ya se podría prevenir 2/3 del número de recetas ‘erróneas’ de sertralina y poder ofrecer una mejor calidad de atención al paciente «, sugirió Reneman.
