La IA identifica señales cerebrales vinculadas a la recuperación de la depresión

Los cambios en los niveles de depresión se medirán pronto del mismo modo que la presión arterial o la frecuencia cardíaca. Un nuevo estudio analizó a 10 pacientes con depresión no tratada que se sometieron a un tratamiento de estimulación cerebral profunda (ECP).

"Nueve de los diez pacientes del estudio se recuperaron, lo que supuso una gran oportunidad de utilizar la nueva tecnología para seguir su camino de rehabilitación", afirma la neuróloga Helen Mayberg, de la Escuela Icahn de Medicina en Monte Sinaí.

El éxito de la ECP depende de la estimulación de los tejidos correctos para obtener resultados precisos. Actualmente, esto se logra utilizando los datos de los pacientes sobre su estado emocional, que puede verse influido tanto por situaciones estresantes como por impulsos neurológicos.

"Nuestro objetivo es identificar una señal neurológica objetiva que ayude a los médicos a decidir en qué casos es necesario realizar ajustes en la ECP".

Un grupo de investigadores estadounidenses utilizó una combinación de implantes de electrodos e inteligencia artificial para detectar cambios en los patrones de actividad cerebral causados por la ECP.

La inteligencia artificial está entrenada para identificar casos de recaída con el fin de prevenirlos. Aún queda mucho trabajo por hacer, y no todo el mundo quiere implantarse electrodos en el cerebro. Pero este estudio demuestra que podría cambiar significativamente el enfoque del seguimiento de la depresión y el tratamiento personalizado.

El equipo del Instituto de Tecnología de Georgia, la Facultad de Medicina de la Universidad Emory y la Escuela Icahn de Medicina en Monte Sinaí logró identificar una señal cerebral que puede ser un biomarcador de la recuperación de la depresión. La señal de recuperación es un indicador muy útil para saber cuándo funciona la ECP y cuándo no. Su índice de precisión es superior al 90%.

"Este estudio nos proporciona una notable plataforma científica para comprender las diferencias entre pacientes, lo cual es clave para tratar trastornos mentales complejos como la depresión, que es tratable."

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