¿Se podría ayudar algún día al diagnóstico y tratamiento de los trastornos de salud mental con la ayuda del machine learning? Una nueva investigación de la Universidad de Alberta nos acerca a ese futuro a través de un estudio publicado en Molecular Psychiatry.

La investigación fue dirigida por Bo Cao en el Departamento de Psiquiatría de la Universidad de Arizona, con la colaboración de Xiang Yang Zhang en el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Texas en Houston. Utilizaron un algoritmo de machine learning para examinar imágenes de resonancia magnética funcional (MRI) de pacientes con esquizofrenia recientemente diagnosticados y no tratados previamente y sujetos sanos. Al medir las conexiones de una región del cerebro llamada corteza temporal superior a otras regiones del cerebro, el algoritmo identificó con éxito a pacientes con esquizofrenia con un 78 por ciento de precisión. También predijo con un 82 por ciento de precisión si un paciente respondería positivamente a un tratamiento antipsicótico específico llamado risperidona.

“Este es el primer paso, pero en última instancia esperamos encontrar biomarcadores confiables que puedan predecir la esquizofrenia antes de que aparezcan los síntomas“, dijo Cao, profesor asistente de psiquiatría en la Universidad de California. “También queremos utilizar el machine learning para optimizar un plan de tratamiento del paciente. No reemplazaría al médico. En el futuro, con la ayuda del machine learning, si el médico puede seleccionar el mejor medicamento o procedimiento para un paciente específico en la primera visita, sería un buen paso adelante.”

Aproximadamente una de cada 100 personas se verá afectada por la esquizofrenia en algún momento de sus vidas, un trastorno psiquiátrico grave e incapacitante que incluye ideas delirantes, alucinaciones y deficiencias cognitivas. La mayoría de los pacientes con esquizofrenia desarrollan los síntomas cuando son jóvenes, y tendrán problemas con ellos durante décadas.

Según Cao, el diagnóstico temprano de esquizofrenia y muchos trastornos mentales es un desafío continuo. Venir con la estrategia de tratamiento personalizado en la primera visita con un paciente también es un desafío para los médicos. El tratamiento actual de la esquizofrenia a menudo todavía está determinado por un mecanismo de prueba y error. Si un medicamento no está funcionando adecuadamente, el paciente puede sufrir síntomas prolongados y efectos secundarios, y perder el mejor margen de tiempo para controlar y tratar la enfermedad.

Cao espera ampliar el trabajo para incluir otras enfermedades mentales, como los principales trastornos depresivos y bipolares. Si bien los resultados iniciales del diagnóstico y el tratamiento de la esquizofrenia son alentadores, Cao dice que serán necesarias más validaciones en muestras grandes y se necesita más refinamiento para aumentar la precisión antes de que el trabajo se pueda traducir en una herramienta útil en un entorno clínico.

“Será un esfuerzo conjunto de los pacientes, psiquiatras, neurocientíficos, informáticos e investigadores en otras disciplinas para construir mejores herramientas para la salud mental“, dijo Cao. “Tenemos un grupo de Psiquiatría Computacional en la Universidad de Alberta con un equipo de excelentes médicos y científicos para trabajar en colaboración en este desafiante problema”.