El hallazgo de seis formas distintas de depresión, gracias a la IA, podría explicar por qué algunos pacientes no responden a los antidepresivos y la terapia psicológica habitual
El estudio constituye la primera ocasión en la que se ha podido demostrar que la depresión puede explicarse por diferentes interrupciones en el funcionamiento del cerebro
Los investigadores han identificado seis subtipos de depresión, allanando el camino hacia un tratamiento personalizado. / Crédito: Kohji Asakawa en Pixabay.
Pablo Javier Piacente
21 DIC 2025
Los científicos han identificado seis formas biológicamente distintas de depresión gracias a la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en estudios cerebrales. El hallazgo podría explicar por qué algunas personas no responden a los tratamientos tradicionales para la afección, como los antidepresivos y la terapia psicológica.
Un nuevo estudio publicado recientemente en la revista Nature Medicine ha utilizado imágenes cerebrales combinadas con herramientas de aprendizaje automático para revelar diferentes subtipos de depresión y ansiedad, que podrían derivar en nuevos enfoques terapéuticos personalizados y disminuir la resistencia a los tratamientos.
Los investigadores de la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, emplearon un enfoque específico de aprendizaje automático o tipo de Inteligencia Artificial (IA), conocido como análisis de clúster, para agrupar las imágenes cerebrales de pacientes. De esta manera, identificaron seis patrones distintos de actividad en las regiones cerebrales que estudiaron.
Interrupciones en el funcionamiento del cerebro
Según una nota de prensa, esto les permitió clasificar la depresión en seis subtipos biológicos o biotipos, además de identificar tratamientos que tienen mayores probabilidades de funcionar para tres de estos subtipos. Los especialistas evaluaron a 801 voluntarios, que fueron diagnosticados previamente con depresión o ansiedad, utilizando la tecnología conocida como imágenes por resonancia magnética funcional o fMRI, para medir la actividad cerebral.
Escanearon los cerebros de los voluntarios en reposo y cuando se involucraron en diferentes tareas diseñadas para probar su funcionamiento cognitivo y emocional. Los científicos se enfocaron especialmente en algunas regiones específicas del cerebro y en las conexiones entre ellas, que ya se sabía que desempeñaban un papel clave en la depresión.
El estudio constituye la primera ocasión en la que se ha podido demostrar que la depresión puede explicarse por diferentes interrupciones en el funcionamiento del cerebro. En esencia, es una demostración de un enfoque de medicina personalizada para la salud mental basado en medidas objetivas de la función cerebral, según indicaron los especialistas.
Personalización de los tratamientos
De acuerdo a un artículo publicado en Live Science, a pesar de estar agrupados bajo el mismo término general de trastorno depresivo mayor (MDD), no todas los personas con esta patología experimentan depresión exactamente de la misma manera. Esto dificulta especialmente los tratamientos y el éxito de los medicamentos antidepresivos.
Aproximadamente un 30% de los pacientes tiene resistencia a los tratamientos, lo que significa que múltiples tipos de medicamentos e incluso terapia psicológica no han podido mejorar sus síntomas. Además, hasta casi un 70% de las personas con depresión no puede revertir completamente sus síntomas a niveles saludables.
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El hallazgo de estos biotipos para la depresión es un avance hacia la psiquiatría de precisión, haciendo posible tratamientos cada vez más personalizados, que respondan a las necesidades de cada paciente.
Hacia el futuro, los investigadores piensan profundizar en el estudio de los subtipos biológicos de depresión y su relación con tratamientos cada vez más efectivos. (Una primera versión de este artículo se publicó el 24 de junio de 2024)
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Referencia
Personalized brain circuit scores identify clinically distinct biotypes in depression and anxiety. Leonardo Tozzi et al. Nature Medicine (2024). DOI:https://doi.org/10.1038/s41591-024-03057-9
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Fuente:
