Los hallazgos de este pequeño estudio son un paso importante hacia el uso de datos cerebrales para comprender la respuesta de un paciente al tratamiento con ECP.
El estudio fue publicado en Nature y apoyado por la Iniciativa de Investigación del Cerebro a través del Avance de Neurotecnologías Innovadoras de los Institutos Nacionales de Salud, o Iniciativa BRAIN.
Aunque el enfoque aún es experimental, la investigación clínica muestra que la estimulación cerebral profunda se puede utilizar de forma segura y eficaz para tratar casos de depresión en los que los síntomas no han mejorado con medicamentos antidepresivos, lo que se conoce como depresión resistente al tratamiento.
Las personas que reciben DBS se someten a una cirugía para que se les implante un electrodo de metal delgado en áreas específicas del cerebro para enviar impulsos eléctricos que modulen la actividad cerebral.
No se comprende bien exactamente cómo la estimulación cerebral profunda mejora los síntomas en personas con depresión, lo que ha dificultado que los investigadores realicen un seguimiento objetivo de la respuesta de los pacientes al tratamiento y realicen ajustes según sea necesario.
El pequeño estudio inscribió a 10 adultos con depresión resistente al tratamiento, todos los cuales se sometieron a terapia DBS durante seis meses.
Cada participante recibió la misma dosis de estimulación para comenzar y luego los niveles de estimulación se incrementaron una o dos veces.
Más tarde, los investigadores utilizaron herramientas de inteligencia artificial (IA) para analizar los datos cerebrales recopilados de seis pacientes y observaron una firma o biomarcador de actividad cerebral común que se correlacionaba con los pacientes que informaban sentir síntomas de depresión o estables a medida que se recuperaban.
En un paciente, los investigadores identificaron el biomarcador y pudieron predecir retrospectivamente que un paciente volvería a caer en un episodio depresivo mayor cuatro semanas antes de que las entrevistas clínicas mostraran que estaba en riesgo de que ocurriera una recaída.
"Este estudio demuestra cómo las nuevas tecnologías y un enfoque basado en datos pueden perfeccionar la terapia DBS para la depresión grave, que puede ser debilitante", afirmó John Ngai, PhD, director de la Iniciativa BRAIN.
"Es este tipo de trabajo colaborativo hecho posible gracias a la Iniciativa BRAIN lo que acerca las terapias prometedoras al uso clínico".
En el estudio, los pacientes recibieron DBS dirigida a la corteza cingulada subcallosa (SCC), una región del cerebro que regula el comportamiento emocional y está involucrada en los sentimientos de tristeza.
La DBS del SCC es una terapia emergente que puede proporcionar un alivio estable y duradero de los síntomas depresivos durante años. Sin embargo, utilizar la estimulación cerebral profunda para tratar la depresión sigue siendo un desafío porque el camino de cada paciente hacia una recuperación estable es diferente.
Los médicos también deben confiar en autoinformes subjetivos de entrevistas con pacientes y escalas de calificación psiquiátrica para rastrear los síntomas, que pueden fluctuar con el tiempo.
Esto hace que sea difícil distinguir entre variaciones normales del estado de ánimo y situaciones más graves que requieren un ajuste en la estimulación.
Además, los cambios en los síntomas en respuesta a la estimulación cerebral profunda pueden tardar semanas o meses en ocurrir, lo que dificulta saber qué tan bien está funcionando la terapia.
"Este biomarcador sugiere que las señales cerebrales pueden usarse para ayudar a comprender la respuesta de un paciente al tratamiento con ECP y ajustar el tratamiento en consecuencia", dijo Joshua A. Gordon, MD, PhD, director del Instituto Nacional de Salud Mental de los NIH.
"Los hallazgos marcan un avance importante en la traducción de una terapia a la práctica".
Los pacientes del estudio respondieron bien a la terapia DBS; después de seis meses, el 90% mostró una mejoría significativa en los síntomas de depresión y el 70% estaban en remisión o ya no estaban deprimidos.
Esta alta tasa de respuesta fue una oportunidad única para mirar hacia atrás y examinar cómo el cerebro de cada paciente respondió de manera diferente a la estimulación durante el tratamiento.
Christopher Rozell, PhD, presidente Julian T. Hightower y profesor de ingeniería eléctrica e informática en Georgia Tech en Atlanta, y sus colegas utilizaron una técnica llamada inteligencia artificial explicable para comprender estos cambios sutiles en la actividad cerebral.
El algoritmo utilizó datos cerebrales para distinguir entre estados de recuperación depresivos y estables y pudo explicar qué cambios de actividad en el cerebro fueron los principales impulsores de esta transición.
Es importante destacar que el biomarcador también distinguió entre los cambios de humor transitorios normales del día a día y el empeoramiento sostenido de los síntomas.
Este algoritmo podría proporcionar a los médicos una señal de alerta temprana de que un paciente está avanzando hacia un estado altamente depresivo y requiere un ajuste de DBS y atención clínica adicional.
"Nueve de cada 10 pacientes en el estudio mejoraron, brindando una oportunidad perfecta para utilizar una tecnología novedosa para seguir la trayectoria de su recuperación", dijo Helen Mayberg, MD, directora del Nash Family Center for Advanced Circuit Therapeutics en Icahn Mount Sinai. en la ciudad de Nueva York y coautor principal del estudio.
"Nuestro objetivo es identificar una señal neurológica objetiva para ayudar a los médicos a decidir cuándo, o no, realizar un ajuste de DBS".
"Demostramos que mediante el uso de un procedimiento escalable con electrodos únicos en la misma región del cerebro y un manejo clínico informado, podemos mejorar a las personas", dijo el Dr. Rozell, coautor principal del estudio.
"Este estudio también nos brinda una plataforma científica asombrosa para comprender la variación entre pacientes, lo cual es clave para tratar trastornos psiquiátricos complejos como la depresión resistente al tratamiento".
A continuación, el equipo analizó datos de escáneres cerebrales por resonancia magnética recopilados de pacientes antes de la cirugía.
Los resultados revelaron anomalías estructurales y funcionales en la red cerebral específica a la que se dirige la terapia DBS.
Los déficits de materia blanca más graves se relacionaron con tiempos de recuperación más prolongados.
Los investigadores también utilizaron herramientas de inteligencia artificial para analizar cambios en las expresiones faciales extraídas de videos de entrevistas a los participantes.
En un entorno clínico, la expresión facial de un paciente puede reflejar la gravedad de sus síntomas de depresión, un cambio que los psiquiatras probablemente detecten en las evaluaciones clínicas de rutina.
Encontraron patrones en las expresiones individuales de los pacientes que coincidían con su transición de la enfermedad a una recuperación estable.
Esto podría servir como una herramienta adicional y un nuevo marcador de comportamiento para realizar un seguimiento de la recuperación en la terapia DBS.
Se necesita más investigación para determinar si el análisis de video puede predecir de manera confiable estados de enfermedad actuales y futuros.
Tanto los cambios observados en la expresión facial como los déficits anatómicos se correlacionaron con los estados cognitivos capturados por el biomarcador, lo que respalda el uso de este biomarcador en el manejo de la terapia DBS para la depresión.
El equipo de investigación, incluidos los Dres. Mayberg y Rozell, y Patricio Riva-Posse, MD, de la Facultad de Medicina de la Universidad Emory en Atlanta, ahora están confirmando sus hallazgos en una segunda cohorte de pacientes en Mount Sinai.
Los estudios futuros continuarán explorando los efectos antidepresivos de la estimulación cerebral profunda mediante el uso de un dispositivo de próxima generación para estudiar las bases neuronales de los cambios de humor de momento a momento.
Según el equipo de investigación, este estudio representa un avance significativo en la terapia DBS en etapa temprana para diversos trastornos mentales, incluida la depresión severa, el trastorno obsesivo-compulsivo, el trastorno de estrés postraumático, el trastorno por atracón y el trastorno por uso de sustancias.
Otros estudios de DBS han identificado biomarcadores cerebrales para el dolor crónico, pero el uso de datos cerebrales para tratar con éxito a los pacientes aún está en desarrollo.
El estudio fue apoyado por la Iniciativa NIH BRAIN (UH3NS103550), la Fundación Nacional de Ciencias, la Fundación para la Investigación Hope for Depression y la Cátedra Julian T. Hightower en Georgia Tech.
La Iniciativa NIH BRAIN está administrada por 10 institutos y centros cuyas misiones y carteras de investigación actuales complementan los objetivos de la Iniciativa BRAIN: Centro Nacional de Salud Complementaria e Integrativa,
Instituto Nacional del Ojo, Instituto Nacional sobre el Envejecimiento, Instituto Nacional sobre Abuso de Alcohol y Alcoholismo, Instituto Nacional de Imágenes Biomédicas y Bioingeniería,
Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver, Instituto Nacional sobre el Abuso de Drogas, Instituto Nacional sobre la Sordera y otros Trastornos de la Comunicación, Instituto Nacional de Salud Mental y Instituto Nacional de Trastornos Neurológicos y Accidentes Cerebrovasculares.
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