Investigadores de la Universidad de Texas en Houston y la Universidad Federal de Rio Grande do Sul en Brasil han utilizado anomalías del cerebro para detectar el trastorno bipolar, según un estudio publicado en la revista Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. Una amplia investigación con técnicas de neuroimagen en las últimas décadas ha encontrado anormalidades estructurales del cerebro en pacientes con trastorno bipolar (TB), incluyendo la reducción de la densidad de la materia gris en ciertas áreas y la disminución de la densidad de la materia blanca en otras áreas. Sin embargo, tales observaciones “no se han traducido de momento en objetivos y biomarcadores clínicamente útiles,” escribió Benson Mwangi del Departamento de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento de la Universidad de Texas Health Science Center.
Los investigadores exploraron el uso de técnicas de neuroimagen combinados con un algoritmo de aprendizaje automático que distingue entre individuos con trastorno bipolar de personas que no sufren la enfermedad, identificando vías cerebrales clínicamente relevantes, y estratificando los pacientes en base a la carga de enfermedad que sufren. Para ello han utilizado imágenes de resonancia magnética nuclear (MRI) en 128 pacientes con trastorno bipolar y 128 personas sin la enfermedad emparejados demográficamente, y obtuvieron mapas de densidad de materia gris y blanca que se utiliza para “entrenar” al algoritmo que distinguiría individuos con trastorno bipolar de los sujetos control.
Los pacientes fueron dividieron aún más por el estadio clínico que pasaban y lo avanzada de su enfermedad. Los resultados muestran que fueron diagnosticados los pacientes con trastorno bipolar con una precisión del 70,3% a partir de datos de densidad de la materia blanca y con un 64,9% de precisión a través de los datos de densidad de materia gris. El algoritmo entrenado con los datos de la materia blanca y gris combinados distingue a los pacientes con trastorno bipolar de los controles con un 64% de precisión. “Varias regiones del cerebro, que abarca gran parte del sistema fronto-límbico, fueron identificados como ‘más relevantes’ para distinguir los dos grupos”, informaron los autores.
Los hallazgos sugieren que el algoritmo fue capaz de distinguir entre los controles sanos y los últimos dos grupos de pacientes (los que revestían más gravedad), pero no entre los controles y los pacientes en un estadio temprano de trastorno bipolar. Además, se observó una diferencia significativa en la densidad de la materia blanca del cerebelo entre los controles y los pacientes con trastorno bipolar que estaban en una etapa intermedia y en la última etapa de la enfermedad.