Según un estudio publicado en Mapeo del cerebro humano, las imágenes multimodales encontraron 4 características (anormalidades de las microestructuras de la sustancia blanca y el volumen de la materia gris) implicadas como biomarcadores potenciales para el trastorno depresivo mayor. Mientras que las construcciones de modelado se desempeñaron mal en general, estos 4 marcadores contribuyeron a la precisión predictiva en todos los modelos y análisis.
Los investigadores en este estudio buscaron identificar biomarcadores del trastorno depresivo mayor utilizando múltiples modalidades de imágenes y relacionando los hallazgos neurobiológicos con resultados binarios, ordinales o continuos. Para abordar la heterogeneidad en el trastorno depresivo mayor, también utilizaron varios factores asociados con la depresión (gravedad de la depresión psíquica, motivación, ansiedad, psicosis y trastornos del sueño) como resultados.
La cohorte del estudio incluyó a 147 participantes con trastorno depresivo mayor y 52 controles que recibieron imágenes multisitio y multimodal mediante técnicas de resonancia magnética de difusión y resonancia magnética estructural. Se utilizó una cohorte adicional de 83 individuos con trastorno depresivo mayor y 25 controles para validar externamente los hallazgos del estudio. Los investigadores examinaron a los participantes para detectar 225 características predictivas del trastorno depresivo mayor: edad en el momento del diagnóstico, sexo, manos, 77 características de la sustancia blanca (usando resonancia magnética) y 145 características de la materia gris (usando resonancia magnética estructural). Después de la evaluación de características, se usó un subconjunto selecto de 39 características para construir modelos predictivos para binario (trastorno depresivo mayor frente a controles), ordinal (depresión severa frente a depresión leve frente a controles) y resultados continuos (gravedad de la enfermedad).
Los investigadores aplicaron diferentes técnicas de modelado, incluida la regresión logística penalizada, el bosque aleatorio y la máquina de vectores de soporte, a cada esquema de clasificación (binario, ordinal o continuo). Para la clasificación binaria, todas las técnicas de modelado demostraron una precisión similar con tasas de clasificación erróneas de alrededor del 26%. La especificidad entre todos los clasificadores fue baja; sin embargo, en los resultados binarios y ordinales, la especificidad aumentó ligeramente entre los diferentes modelos predictivos a expensas de disminuir la sensibilidad. La validación externa solo se realizó en el clasificador binario y dio como resultado una sensibilidad media del 87.95% con una especificidad del 32%. A pesar del bajo rendimiento general de los modelos de predicción, 4 características contribuyeron a la precisión en todos los modelos y análisis. Estos incluyeron 2 características identificadas mediante resonancia magnética de difusión (anisotropía fraccional promedio en la cuneus derecha y la ínsula izquierda) y 2 características identificadas mediante resonancia magnética estructural (asimetría en el volumen de la parte triangular y el cerebelo).
Una limitación del estudio fue excluir a las personas con trastorno depresivo mayor que tenían comorbilidades o que tomaban medicamentos, evitando que los hallazgos representaran todos los casos de trastorno depresivo mayor. A pesar de tener en cuenta la naturaleza heterogénea de la depresión, puede haber múltiples vías biológicas que se manifiestan de manera similar, lo que confunde los resultados del estudio. Finalmente, el atlas cerebral utilizado para el análisis puede haber limitado el estudio, ya que otros atlas disponibles utilizan parcelaciones más finas de los efectos regionales, pero son mucho más complejos.
En general, el rendimiento del modelo observado fue demasiado bajo para la aplicación clínica. Sin embargo, el estudio reveló que, en todos los análisis, estaban implicadas 4 características clínicamente relevantes: anisotropía fraccional promedio en el cuneus derecho y la ínsula izquierda y asimetría en el volumen de la parte triangular y el cerebelo. Estas características deben analizarse en futuros estudios como posibles neurobiomarcadores del trastorno depresivo mayor.
Este estudio fue apoyado por subvenciones del Instituto Nacional de Salud Mental, la Escuela de Medicina Stony Brook y la Oficina del Vicepresidente de Investigación, Programa de Oportunidad de Investigación Dirigida – Premio FUSION, y el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales.
Referencia
Yang J, Zhang M, Ahn H y col. Desarrollo y evaluación de un marcador multimodal del trastorno depresivo mayor. [published online August 16, 2018]. Hum Brain Mapp. doi: 10.1002 / hbm.24282
