¿Biomarcadores de enfermedades psiquiátricas? Un estudio acerca a los investigadores un paso más

Un desafío clave en el esfuerzo por vincular la actividad cerebral con el comportamiento es que la actividad cerebral, medida por resonancia magnética funcional (fMRI), por ejemplo, es extraordinariamente compleja. Esa complejidad puede dificultar la detección de patrones de actividad recurrentes en distintas personas o dentro de los individuos.

En un nuevo estudio, los investigadores de Yale lograron tomar datos de fMRI, reducir su complejidad y, al hacerlo, descubrir patrones estables de actividad compartidos por más de 300 personas diferentes. Los hallazgos, dicen los investigadores, son un avance prometedor en el descubrimiento de biomarcadores para trastornos psiquiátricos.

El estudio fue publicado 24 de septiembre en la revista PLOS Biología.

«Como la actividad cerebral humana es tan compleja, puede resultar poco fiable, sobre todo cuando se busca la reproducibilidad», afirmó Kangjoo Lee, autor principal del estudio e investigador asociado del Departamento de Psiquiatría de la Facultad de Medicina de Yale. «En este estudio, queríamos captar características de la actividad cerebral que estuvieran vinculadas a características del comportamiento humano y que también fueran consistentes en distintas personas».

Para ello, los investigadores utilizaron datos de fMRI de 337 adultos jóvenes sanos, cada uno de los cuales se sometió a cuatro exploraciones de fMRI de 15 minutos.

«Estas imágenes, que se tomaron durante un estado de reposo, eran básicamente instantáneas de la actividad cerebral», dijo Lee. «Por lo tanto, con el tiempo, pudimos observar cambios en la actividad cerebral momento a momento».

Cada instantánea representaba la actividad que ocurría en todo el cerebro en un momento determinado, lo que incluía muchas redes cerebrales diferentes involucradas en muchos procesos distintos, lo que contribuía a la complejidad de los datos.

Para revelar patrones compartidos en los datos, los investigadores aplicaron un enfoque llamado reducción de la dimensión de los datos, que, según Lee, básicamente toma datos complejos de alta dimensión, como la actividad cerebral, y los reduce a un espacio de menor dimensión. La idea es similar a representar el patrón complejo de una secuencia de baile a través de una pequeña cantidad de movimientos básicos.

Después de reducir la complejidad de los datos, los investigadores descubrieron tres patrones compartidos de actividad cerebral que eran «altamente recurrentes entre los participantes y dentro de los participantes», dijo Lee.

Además, si bien estos patrones se encontraron entre todos los participantes, también hubo diferencias entre los individuos. Por ejemplo, los investigadores observaron diferencias en términos de en cuál de los tres estados pasaban más tiempo los distintos individuos, cuánto tiempo permanecían en determinados estados y entre qué estados pasaban las personas.

Los hallazgos sugieren que este tipo de patrones podrían revelar información sobre algo compartido entre diferentes personas (como un comportamiento), así como diferencias individuales relacionadas con esos comportamientos o cómo cambian con el tiempo.

Los investigadores ahora están considerando cómo se podría aplicar este enfoque a los trastornos psiquiátricos.

«Aquí analizamos a adultos sanos, pero si realizáramos un análisis similar en una población clínica, podríamos encontrar patrones cerebrales recurrentes que son compartidos por esa población pero no por individuos sanos», dijo el coautor principal John Murray, ex profesor de psiquiatría y física en Yale, ahora profesor en Dartmouth College. «Por lo tanto, estos patrones compartidos podrían representar biomarcadores de enfermedades psiquiátricas que son útiles en entornos clínicos».

El estudio actual respalda esa idea. Los investigadores descubrieron que los patrones en los que las personas pasaban más tiempo y los patrones a los que hacían la transición estaban asociados con la función cognitiva, la regulación de las emociones y el consumo de alcohol y otras sustancias.

«Descubrir patrones cerebrales recurrentes en poblaciones clínicas podría decirnos algo sobre la actividad neuronal asociada con síntomas específicos y cómo difiere entre individuos», afirmó Lee.