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Unos nuevos algoritmos permiten predecir los brotes psicóticos antes de que se produzcan

En la actualidad, la precisión en cuanto a la predicción de los brotes psicóticos se basa exclusivamente en la valoración de los facultativos a partir de su experiencia e intuición. Esto podría estar a punto de cambiar gracias a los algoritmos de predicción desarrollados en el marco del proyecto PRONIA.
Unos nuevos algoritmos permiten predecir los brotes psicóticos antes de que se produzcan
La constante búsqueda de una mayor riqueza, comodidad y crecimiento por parte de la sociedad está llevando a los ciudadanos a sentirse acorralados. Nunca antes se habían registrado tantos casos de psicosis afectiva y no afectiva, hasta el punto de que actualmente representan el trastorno cerebral con mayores costes en Europa. En los trastornos afectivos, el patrón es a menudo el mismo: un estilo de vida sedentario, con escasa exposición a la luz solar e insuficientes horas de sueño que comienza desde una edad temprana, combinado con el aumento del consumo de drogas y un creciente abandono emocional.

Según afirma el doctor Nikolaos Koutsouleris, profesor de la Universidad Ludwig-Maximilians de Múnich: «El coste para la sociedad es enorme. Las poblaciones más jóvenes se ven muy afectadas y la incapacidad resultante a lo largo de su vida —debido al curso habitualmente recidivante de estos trastornos— da lugar a unos costes directos e indirectos muy elevados en el 50 % de los casos». Solo en Europa, los trastornos psicóticos y afectivos representan una carga por valor de 207 000 millones de euros cada año.

Uno no puede evitar preguntarse cómo frenar la creciente marea de la enfermedad mental. De acuerdo con el profesor Koutsouleris, las contramedidas actuales se enfrentan a tres retos principales. La primera es que, en la mayoría de los países de la Unión Europea (UE), la psiquiatría preventiva se encuentra todavía en pañales, dado que no se cuenta con unas infraestructuras de salud mental adecuadas. El segundo es que las estrategias de detección temprana se derivan de análisis estadísticos a nivel grupal, lo que dificulta la tarea de identificar de forma fiable a las personas en situación de riesgo. Por último, los procedimientos de intervención temprana (principalmente la psicoterapia) también se derivan de ensayos clínicos a nivel grupal que no se han adaptado para producir recomendaciones terapéuticas adaptadas a los pacientes individuales. Resulta muy difícil reclutar para estos ensayos clínicos a personas en situación de riesgo.

El proyecto PRONIA (Personalised Prognostic Tools for Early Psychosis Management) se ha definido en torno a esta necesidad de contar con estudios más representativos y herramientas personalizadas. «En PRONIA, tratamos de abordar el segundo reto, esto es, la necesidad de herramientas que permitan medir el riesgo de forma más precisa y representativa en el paciente individual. También hemos intentado operacionalizar más ampliamente los malos desenlaces incluyendo elementos como el deterioro funcional en nuestro objetivo de predicción, así como incluir datos más objetivos en nuestras herramientas de pronóstico, como neuroimagen, datos cognitivos y datos genéticos o proteómicos.

Las herramientas de pronóstico de PRONIA están adaptadas a las poblaciones de alto riesgo, en cuyo caso el riesgo ya ha sido establecido por los facultativos. Complementan así, con una cuantificación del riesgo real, la parte instintiva en la que actualmente se basa el pronóstico.

«En el futuro, esto podría conducir a un enfoque preventivo estratificado y a una asignación más racional de los recursos terapéuticos. La principal innovación se encuentra en cómo hemos entrenado los algoritmos de aprendizaje automático alimentándolos con datos de pronóstico multimodal adquiridos de forma secuencial para predecir los desenlaces a nivel individual. En cierto sentido, esto reproduce las cadenas de pronóstico de los entornos clínicos reales. Hemos añadido un soporte informático a estos flujos de trabajo para mejorar la toma de decisiones médicas en los momentos críticos del proceso», explica el doctor Koutsouleris.

En concreto, los expertos clínicos podrán utilizar una herramienta que cuenta con estimaciones cuantitativas del riesgo (puntuaciones del riesgo) en distintos ámbitos, como el riesgo de transición de la enfermedad o el riesgo de deterioro funcional en los puntos de seguimiento de al cabo de seis meses, un año o dos años. Este enfoque podría facilitar una cuantificación del riesgo más flexible, amplia y precisa en cada paciente, si bien no resuelve los retos en cuanto a las infraestructuras.

El consorcio PRONIA se encuentra en proceso de elaborar un plan de negocio de una empresa que pondrá a prueba el prototipo del sistema de apoyo a las decisiones telepsiquiátricas en entornos clínicos reales en distintos países de la UE. «Obviamente, cuando se pasa de un banco de pruebas a la cabecera del paciente es necesario afrontar muchos retos, entre los que se incluyen la certificación, la seguridad del paciente y las consideraciones éticas», concluye el doctor Koutsouleris.

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Palabras clave

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