Una revisión analiza la necesidad de mejorar el diagnóstico en psiquiatría con marcadores biológicos

MADRID, 10 Mar. Agencias –

    Una exhaustiva revisión de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) publicada en ‘Brain Medicine’ aborda una de las paradojas más persistentes de la medicina moderna: la psiquiatría sigue siendo la única disciplina clínica importante que diagnostica enfermedades complejas principalmente mediante la conversación y listas de verificación de síntomas, mientras que campos como la oncología y la cardiología adoptaron hace mucho tiempo los marcadores de laboratorio, la imagenología y el perfil molecular.

    La revisión, escrita por el doctor Jakub Tomasik, Jihan K. Zaki y la profesora Sabine Bahn del Centro de Investigación Neuropsiquiátrica de Cambridge, Universidad de Cambridge, sintetiza la investigación emergente en marcos conceptuales, ciencia de biomarcadores, fenotipado digital e inteligencia artificial para delinear una vía translacional hacia un enfoque con mayor base biológica y mayor utilidad clínica para el diagnóstico psiquiátrico.

   Como contextualizan los autores, el Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales y la Clasificación Internacional de Enfermedades han sido útiles para la psiquiatría al estandarizar el lenguaje clínico y mejorar la fiabilidad diagnóstica. Sin embargo, estos marcos se formaron por consenso de expertos, más que por descubrimientos de los mecanismos subyacentes de la enfermedad. Capturan patrones sintomáticos, pero no la heterogeneidad biológica.

   Las consecuencias distan mucho de ser abstractas. El trastorno depresivo mayor, señala la revisión, puede diagnosticarse mediante más de 250 posibles combinaciones de síntomas. Dos pacientes con el mismo diagnóstico pueden presentar cuadros clínicos completamente diferentes. La comorbilidad es generalizada, y muchas personas cumplen criterios para múltiples trastornos, ya sea simultáneamente o a lo largo de su vida. Y los umbrales que separan la enfermedad de la normalidad siguen siendo, según la evaluación de los autores, en gran medida arbitrarios y basados en convenciones más que en evidencia biológica.

   La revisión examina cuatro marcos principales que desafían las definiciones basadas en listas de verificación: los modelos de red que tratan los síntomas psiquiátricos como sistemas que interactúan, en lugar de ser reflejos pasivos de un trastorno oculto; la Taxonomía Jerárquica de la Psicopatología (HiTOP), que organiza la psicopatología en dimensiones jerárquicas basadas en datos; los Criterios del Dominio de Investigación (RDoC), que redefinen los trastornos mentales en función de los mecanismos neurobiológicos y psicológicos subyacentes; y la estadificación clínica, que introduce una dimensión temporal al rastrear la progresión de la enfermedad desde la vulnerabilidad temprana hasta la enfermedad crónica.

   Ninguno de estos marcos es un producto terminado. La revisión señala que las estructuras de red a menudo no se replican entre muestras. La complejidad de HiTOP limita su implementación clínica. El RDoC ha sido criticado por ignorar las dimensiones sociales y contextuales de la salud mental. Además, la estadificación clínica se ve obstaculizada por la imprecisibilidad de los límites de las etapas y el incómodo hecho de que muchos trastornos mentales simplemente no siguen un curso predecible. Sin embargo, en conjunto, estos modelos representan un cambio fundamental: en lugar de considerar los trastornos como categorías fijas, describen las enfermedades mentales como sistemas dinámicos y multidimensionales moldeados por la interacción de síntomas, mecanismos subyacentes y el desarrollo individual.

   «Estos enfoques marcan un cambio importante en nuestra comprensión de las enfermedades mentales», indica Jakub Tomasik, coautor de correspondencia y autor principal de la revisión. «Los marcos que examinamos no son alternativas que compitan entre sí. Abordan diferentes niveles de explicación. Los enfoques descendentes proporcionan puntos de referencia clínicamente significativos, mientras que las estrategias ascendentes buscan descubrir la estructura y los mecanismos latentes que subyacen a los síndromes observados. Integrar ambos enfoques puede ser esencial para traducir los conocimientos basados en datos en herramientas clínicamente útiles».

   Por otra parte, la revisión examina una amplia gama de investigaciones sobre biomarcadores, desde consorcios de neuroimagen a gran escala hasta genómica, epigenética, proteómica y metabolómica. Los hallazgos del Consorcio ENIGMA muestran que la esquizofrenia se asocia con un adelgazamiento cortical generalizado, mientras que la depresión mayor muestra reducciones más localizadas en las regiones que rigen la regulación emocional.

   Amplios estudios de asociación genómica del Consorcio de Genómica Psiquiátrica han identificado cientos de loci genéticos comunes asociados con la esquizofrenia, el trastorno bipolar y la depresión mayor, que convergen en las vías de transmisión sináptica y señalización del calcio. Los análisis transdisciplinarios revelan una superposición genética sustancial, con altas correlaciones entre la esquizofrenia y el trastorno bipolar y correlaciones moderadas con la depresión.

   Sin embargo, la mayoría de los biomarcadores candidatos identificados hasta la fecha muestran tamaños de efecto modestos, una generalización limitada entre cohortes y permanecen en gran medida confinados al ámbito de la investigación. Este reconocimiento franco se mantiene a lo largo de toda la revisión. Las puntuaciones de riesgo poligénico explican actualmente hasta aproximadamente el 15% de la varianza de la predisposición para la esquizofrenia y alrededor del 8% para la depresión mayor. Una proporción sustancial de la heredabilidad permanece sin explicar.

    Algunos enfoques han alcanzado el umbral de la traducción clínica. La revisión destaca el panel proteómico VeriPsych, desarrollado en el laboratorio del profesor Bahn, que fue validado en múltiples cohortes internacionales y comercializado en Estados Unidos como prueba de laboratorio para ayudar a confirmar la esquizofrenia de inicio reciente, aunque posteriormente fue retirado debido a su alto costo y su limitada adopción. El análisis de sangre EDIT-B, que edita el ARN, ha obtenido la marca europea CE-IVD como herramienta de apoyo a la toma de decisiones para diferenciar la depresión bipolar de la unipolar, con implementación en Francia e Italia. Estos representan ejemplos excepcionales de diagnóstico molecular que han trascendido la práctica clínica en psiquiatría.

   Como reflexiona el trabajo, un análisis de sangre captura un momento. Un teléfono inteligente captura una vida. De esta forma, el fenotipado digital, argumenta la revisión, amplía los enfoques biológicos al abordar los aspectos longitudinales y dimensionales que los biomarcadores estáticos pasan por alto. Los datos de geolocalización de los teléfonos inteligentes pueden revelar una movilidad reducida asociada con la gravedad de la depresión.

    Los datos de sueño-vigilia de dispositivos portátiles muestran que los cambios en el ritmo circadiano predicen episodios de ánimo en el trastorno bipolar, con ritmos retrasados que preceden a los episodios depresivos y ritmos avanzados que preceden a los episodios maníacos. Las grabaciones de voz revelan alteraciones en la entonación, la intensidad vocal y la frecuencia de pausas en pacientes con depresión. Incluso las publicaciones en redes sociales contienen señales diagnósticas: los usuarios activos en foros centrados en la psicosis presentan una coherencia del habla notablemente menor.

    El trabajo plantea entonces si la evaluación ecológica momentánea, proporcionada a través de aplicaciones para teléfonos inteligentes que invitan a las personas a reportar su estado de ánimo y energía varias veces al día, podría reemplazar eventualmente la instantánea estática de una entrevista clínica de 15 minutos. La revisión sugiere que esto es plausible, pero prematuro.

   Por otra parte, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial ocupan la capa integradora de la vía traduccional que describe la revisión. Las arquitecturas Transformer, base de grandes modelos lingüísticos como ChatGPT y Gemini, son especialmente prometedoras porque procesan datos como secuencias y pueden modelar la dinámica temporal y las trayectorias longitudinales de las enfermedades. Sin embargo, la revisión se esmera en separar la aspiración del logro. El uso de modelos de IA en psiquiatría sigue estando centrado principalmente en la investigación, en lugar de implementarse clínicamente.

    A pesar de la complejidad, la revisión identifica áreas de creciente convergencia. Existe un amplio consenso en que los límites categóricos actuales no reflejan adecuadamente la estructura biológica subyacente de las enfermedades mentales.

    DOI: 10.61373/bm026i.0012

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