Medición del riesgo de padecer enfermedades mentales
Los sistemas biológicos son complejos y pueden resultar confusos. Para comprender los sistemas biológicos es necesario disponer de experiencia y conocimiento en ciertos ámbitos interdisciplinarios como la matemática, ingeniería, neurociencia y psiquiatría. Bajo el marco del proyecto IAFBG (Integration of analyses among fMRI, biophysical models and genetic data), los científicos se propusieron integrar datos genéticos y de IRMf con modelos matemáticos y obtuvieron muy buenos resultados. Una de las principales dificultades asociadas a las enfermedades mentales es el acierto en el diagnóstico, particularmente en el caso de afecciones con síntomas similares (como la esquizofrenia y el trastorno bipolar). Los investigadores diseñaron un nuevo estudio estadístico para identificar características en común. Además, diseñaron dos posibles biomarcadores para detectar la epilepsia. Se trata de métodos que podrían contribuir a formar una base de datos de índices bioquímicos para el transdiagnóstico de las enfermedades mentales. Un equipo de científicos desarrolló un conjunto de herramientas para la prueba de causalidad de Granger espaciotemporal disponible en línea. Esta herramienta podría ser útil para detectar un flujo anormal de información en los pacientes con enfermedades mentales controlando la transferencia de información con datos obtenidos a partir de imágenes encefálicas. Los científicos de IAFBG utilizaron nuevos modelos de activación sincrónica neuronal para identificar el mecanismo que opera en la regulación de la propagación de la sincronización por oxitocina y los neurotransmisores de inhibición. Estos resultados podrían utilizarse para analizar la respuesta al uso de hormonas y glutamato en los tratamientos de las enfermedades mentales. También desarrollaron métodos para analizar los comportamientos dinámicos registrados en redes de sistemas dinámicos acoplados como las redes neuronales y los sistemas de aprendizaje. Se aprovecharon los datos genéticos y la información obtenida de las técnicas de IRMf para diseñar un estudio innovador. Este método asoció los polimorfismos mononucleótidos del gen DISC-1 con la esquizofrenia en la precuña (una región clave del cerebro). Se trata de un marco que ya está siendo empleado por otros grupos de investigación colaboradores en China y el Reino Unido. El proyecto IAFBG utilizó datos de IRMf y modelos informáticos para caracterizar el envejecimiento del cerebro aplicando entropía funcional con el fin de cuantificar las neuronas excitadoras y la conductancia excitadora. La herramienta informática podría utilizarse para detectar variaciones patológicas en las neuronas y en los neurotrasmisores. Gracias a las actividades del proyecto se ha difundido información a través de conferencias y publicaciones de artículos y se han concretado otros trabajos colaborativos entre China y Europa. La aplicación clínica de herramientas como las técnicas de IRMf para el diagnóstico y la identificación de los riesgos hereditarios asociados a las enfermedades mentales podrían mejorar el diagnóstico y la eficacia terapéutica. A su vez, ello mejorará el pronóstico y la calidad de vida del paciente.
Palabras clave
Enfermedades mentales, IRMf, bioinformática, biofísica, genética, esquizofrenia
