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¿Resonancia magnética para predecir el riesgo de recaída tras el primer brote psicótico?

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¿Resonancia magnética para predecir el riesgo de recaída tras el primer brote psicótico?

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Un estudio reciente ha profundizado en la cuestión de si un escaneo por resonancia magnética podría predecir el riesgo de recaída de un paciente después de un primer brote psicótico.

 

La combinación de los datos obtenidos de la resonancia magnética con los datos clínicos del paciente, podría permitir hacer estimaciones bastante fiables del riesgo de recaída después de un primer episodio psicótico. Así lo muestran los resultados del estudio, liderado por investigadores del Instituto de Investigaciones Biomédicas August Pi i Sunyer (IDIBAPS) del Hospital Clínic en Barcelona, junto con la Fundación FIDMAG y el Centro de Investigación Biomédica en Red de Salud Mental (CIBERSAM), en España.

 

El estudio lo han coordinado Joaquim Raduà, jefe del grupo de investigación de Imagen de los trastornos relacionados con el estado de ánimo y la ansiedad (IMARD) del IDIBAPS e investigador del CIBERSAM, y Edith Pomarol-Clotet, directora de la Fundación de Investigación Hermanas Hospitalarias (FIDMAG) e investigadora del CIBERSAM. El primer autor del trabajo es Aleix Solanes, investigador del grupo IMARD del IDIBAPS.

 

El descubrimiento de la relación entre las imágenes de resonancia magnética y los trastornos mentales propició la investigación en biomarcadores de imagen en este ámbito, pero hasta la fecha no se había logrado ningún hallazgo relevante. Los nuevos métodos de inteligencia artificial han reabierto la posibilidad de crear herramientas que puedan ayudar en la toma de decisiones clínicas.

 

«El hecho de estimar este riesgo es importante porque así podríamos personalizar el tratamiento y aumentar la frecuencia de visitas en pacientes de alto riesgo, o evitar tratamientos innecesarios si el riesgo es bajo», señala Joaquim Raduà. «Hasta la fecha, solo podías saber si un paciente tenía un alto riesgo de recaída después de varios brotes y recaídas», añade.

 

En el estudio participaron 227 pacientes con un primer episodio psicótico de siete hospitales de España a quienes que se les realizó un seguimiento durante 2 años. Los investigadores diseñaron una herramienta para evaluar si la resonancia era capaz de detectar a los pacientes con alto riesgo de recaída después del primer brote.

 

Los resultados del estudio demuestran que el software fue capaz de detectar a los pacientes con un alto riesgo de recaída. De hecho, en la validación empírica, el riesgo observado de recaída en los pacientes detectados como de alto riesgo fue 4,5 veces mayor que en pacientes de bajo riesgo.

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El análisis, mediante inteligencia artificial, de datos obtenidos por resonancia magnética, podría predecir el riesgo de recaída después del primer brote psicótico de una persona. (Imagen: Hospital Clínic / CIBERSAM)

 

Esta herramienta basada en datos de neuroimagen para evaluar el riesgo de recaídas después de un primer brote psicótico es valiosa y factible. “Valiosa porque permite ajustar el seguimiento y el tratamiento de cada paciente en función del riesgo determinado. Factible, ya que a las personas con un primer brote psicótico ya se les hace una resonancia magnética para descartar alguna enfermedad orgánica en el cerebro; no se requieren exploraciones adicionales”, concluyen los investigadores.

 

El software desarrollado para este estudio se ha puesto a disposición de la comunidad científica de forma gratuita para permitir que los grupos puedan desarrollar su propio modelo de detección. Por otra parte, también existe una web para estimar el riesgo de recaída de forma rápida y ayudar a replicar el modelo. Pero antes de poder utilizar esta herramienta en la práctica clínica, los investigadores subrayan que es necesario que otros estudios repliquen los resultados.

 

El estudio se titula “Combining MRI and clinical data to detect high relapse risk after the first episode of psychosis”. Y se ha publicado en la revista académica Schizophrenia, del Grupo Nature. (Fuente: Hospital Clínic / CIBERSAM)

 

 

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