Análisis de las ondas cerebrales para predecir la respuesta a los fármacos

Publicado 23/09/2009 10:02


Un dispositivo ayuda a que los pacientes encuentren el antidepresivo adecuado.

Las ondas cerebrales medidas mediante el uso de un dispositivo simple sólo una semana tras el comienzo de un tratamiento pueden medir si un paciente deprimido debería continuar tomando una medicación o cambiar a otra. Este estudio, que fue llevado a cabo en nueve lugares a lo largo de los Estados Unidos, podría reducir de forma significativa el tiempo que se tarda en tratar de forma efectiva las depresiones graves.

“La selección del antidepresivo correcto es un poco como dar palos de ciego,” afirma Andrew Leuchter, profesor de psiquiatría en UCLA y autor principal del estudio. “El primer medicamento que se elige sólo hace que el paciente mejore en un tercio de los casos.”

Los antidepresivos se tienen que tomar durante aproximadamente ocho semanas antes de que esté claro si el medicamento va a surtir efecto en el paciente o no. A menudo los pacientes tienen que probar dos o tres medicaciones antes de encontrar una que sea efectiva, lo que significa que se puede tardar meses antes de encontrar el fármaco adecuado. “Esto conduce a una desestabilizad prolongada, un sufrimiento prolongado y la posibilidad de que el paciente nunca se recupere,” afirma Leuchter. “Algunos pacientes acaban diciendo, ‘No necesito tomarme esto,’ y dejan el tratamiento.” El proceso de pruebas estudiado por Leuchter y sus colegas, que sólo tarda 15 minutos, podría ayudar a los pacientes con depresión a que se recuperasen más rápidamente.

Para el estudio, los investigadores utilizaron una versión a medida de un sistema de electroencefalografía cuantitativa (QEEG, en sus siglas en inglés) para estudiar los patrones de las ondas cerebrales de 375 personas con depresión grave. El dispositivo, desarrollado por Aspect Medical Systems en Norwood, Massachusetts, consiste en unos electrodos montados sobre una tira que se coloca en la cabeza del paciente. (Aspect Medical proveyó fondos para el estudio y tiene a Leuchter como asesor. Leuchter también es accionario minoritario de la firma.) La tira se conecta a un dispositivo del tamaño de un disco de hockey que digitaliza y filtra la señal del QEEG, además de llevar a cabo unos procesos básicos. El dispositivo se conecta a un ordenador portátil, que lleva a cabo el análisis principal de la señal.

Al contrario que los sistemas estándar de QEEG, que requieren el uso de equipamiento de grandes dimensiones y a menudo se instala en un laboratorio propio, el sistema de Aspect Medical es pequeño y portátil. Leuchter afirma que el sistema no requiere de mucho entrenamiento especializado como ocurre con los sistemas de QEEG tradicionales; sólo se tardaron unas pocas horas en entrenar al personal que luego acabó utilizándolo. “El proceso es tan simple que incluso un doctor puede llevarlo a cabo,” afirma. Aunque el dispositivo está lejos de empezar a ser comercializado, el objetivo final es ponerlo a disposición de los médicos.

Los científicos midieron la actividad cerebral antes de que el paciente empezase a tomar ninguna medicación y, más tarde, una semana después de empezar con el popular antidepresivo escitalopram, que ataca a un mensajero químico llamado serotonina. Después los pacientes fueron asignados de forma aleatoria a tres grupos: uno continuó sólo con el escitalopram; otro grupo cambió a otro antidepresivo conocido, el bupropion, que actúa sobre los mensajeros químicos norepineprina y dopamina; el tercer grupo tomó ambas medicaciones.

Para poder predecir qué pacientes responderían al escitalopram, los investigadores analizaron la señal a la búsqueda de cambios en los patrones de las ondas cerebrales entre el primer y el segundo QEEG. Mediante el uso de un algoritmo que tiene en cuenta varias características de los QEEG, conocidas como índice de respuesta al tratamiento con antidepresivos (ATR, en inglés), los investigadores descubrieron que podían predecir con precisión si el paciente respondería al escitalopram el 74 por ciento de las veces. Leuchter afirma que esto es mucho mejor que cualquier otro método disponible en la actualidad.

Las investigaciones previas mostraron que el índice ATR era relativamente preciso a la hora de predecir la respuesta del paciente al escitalopram. No obstante, este estudio ha ido un paso más allá, logrando determinar que el biomarcador también podría utilizarse para determinar si el paciente se vería beneficiado al utilizar un medicamento distinto. “Este es el primer estudio del que yo tenga noticia que es capaz de predecir la respuesta diferencial a dos medicamentos distintos,” afirma Leuchter. La investigación fue publicada este mes en Psychiatry Research.

El Dr. Dan Iosifescu, coautor del estudio y director de neurociencia translacional en el departamento de psiquiatría del Hospital General de Massachusetts, explica que decirle a un paciente que no va a responder ante un medicamento no es “terriblemente útil” a no ser que también se le pueda decir que probablemente se va a beneficiar más del uso de otra medicación. Tras el éxito de este estudio, Iosifescu afirma que será de gran valor ver si los mismos resultados se pueden hallar en otros antidepresivos.

La metodología utilizada en el estudio también se podría aplicar a fármacos para otras enfermedades, tales como la esquizofrenia y la enfermedad de Alzheimer, según sugiere el Dr. Monte Buchsbaum, profesor de psiquiatría y radiología en la Universidad de California, San Diego, y editor jefe de Psychiatry Research.

El Dr. Marcus Ising, investigador de psicología molecular en el Instituto Max Planck de Psiquiatría, afirma que el estudio es útil, aunque cree que tendría más valor intentar encontrar biomarcadores que evaluasen la patología de la depresión, en vez del efecto del fármaco.

Leuchter afirma que los estudios previos mostraron que la señal detectada por los electrodos frontales proviene del cíngulo anterior, una parte del cerebro que “está muy involucrada en la regulación del estado de ánimo,” por lo que tiene sentido que la señal indique la respuesta a los antidepresivos.

Fuente:

Technology Review

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