Los investigadores no encontraron diferencias cerebrales en la depresión

En un nuevo artículo publicado en psiquiatría gamma, Los investigadores no encontraron ninguna diferencia neurobiológica entre los diagnosticados con depresión y los que no la tenían. Sin embargo, los factores sociales y ambientales fueron un fuerte predictor de depresión.

Los «puntos clave» del artículo resumen bien el fracaso neurobiológico:

Pregunta: ¿Cuál es la diferencia neurobiológica entre individuos sanos y deprimidos dentro de las modalidades comunes de datos de neuroimagen?

Significado: los resultados del estudio indican que los pacientes deprimidos y los controles sanos son notablemente similares con respecto a las firmas neuronales para las modalidades comunes de neuroimagen.

El estudio incluyó a 861 personas con diagnóstico de depresión y 948 «controles sanos». Investigadores incluidos Cada medida neurobiológica importante: “Resonancia magnética estructural, resonancia magnética funcional basada en tareas (fMRI), conectividad basada en atlas y parámetros de red fisiológicos y formales basados ​​en vóxeles derivados de resonancia magnética funcional en estado de reposo e imágenes de tensor de difusión (DTI)”, así como los riesgos Puntuación poligénica (PRS). Finalmente, incluyó variables ambientales, incluido el maltrato infantil autoinformado y el apoyo social.

Todas estas pruebas biológicas no fueron significativas a p < 0,01 una vez que los investigadores controlaron el hecho de que habían realizado varias pruebas estadísticas (lo que aumenta la probabilidad de resultados fortuitos).

Incluso si se incluyen todas las pruebas no significativas, las «firmas» de neuroimagen muestran menos del 2% de si alguien ha recibido o no un diagnóstico de depresión. La precisión del uso de neuroimágenes para determinar si alguien obtuvo o no un diagnóstico, «incluso en condiciones estadísticas ideales», osciló entre 53,5% y 55,6%. (A modo de comparación, el 50 % de las conjeturas dependerá del lanzamiento de la moneda).

La prueba PRS, una medida de todos los genes posibles que se han relacionado teóricamente con la depresión, tuvo una precisión del 58,3%, que es ligeramente mejor que todas las pruebas de neuroimagen, pero nuevamente, no mucho mejor que el azar.

Por el contrario, las dos variables sociales y ambientales ‘apoyo social’ y ‘maltrato infantil’ se asociaron significativamente con la depresión, y ambas predijeron con una precisión superior al 70%.

Los investigadores no evaluaron otras variables sociales y ambientales (p. ej., trauma, abuso sexual, abuso físico, pérdida reciente del trabajo, pérdida del cónyuge, inseguridad económica, intimidación). Es probable que estas otras variables se agreguen a las dos variables probadas para aumentar significativamente el valor predictivo.

Cabe señalar que las secciones de resumen, discusión y conclusión del documento no mencionan, ni siquiera de pasada, el mayor valor predictivo de los factores sociales y ambientales.

Los investigadores plantearon la hipótesis de que la «heterogeneidad clínica» podría ser el problema detrás de la falta de resultados. De acuerdo con esta teoría, hay algunos pequeños grupos de personas que tienen diferencias cerebrales, pero debido a que la «depresión» es un diagnóstico general, los datos de esos pocos se ahogan en el «ruido» del resto.

Por esta razón, realizaron una variedad de análisis de subgrupos, separando a los que tenían depresión crónica, a los que tenían depresión severa y a los que tomaban medicación, por ejemplo. Sin embargo, ninguno de sus análisis mostró un resultado significativo.

Escribieron: «Los análisis extensos de subgrupos revelaron que la heterogeneidad clínica por sí sola tampoco oculta diferencias potencialmente relevantes».

Al final, en lugar de discutir sobre la importancia de los factores sociales y ambientales para explicar la depresión, los investigadores redoblaron su apuesta por la neurociencia. Su conclusión ni siquiera mencionó el alto valor predictivo de los factores ambientales y, en cambio, se centró en cómo la investigación futura debería mejorar las pruebas neurobiológicas:

Recomendamos que: (i) todos los investigadores informen claramente la importancia de sus hallazgos informando medidas de utilidad predictiva o superposición de distribución, así como valores P; si no se puede demostrar la utilidad predictiva, los investigadores deben definir con precisión el método en el que se influencia está en el desarrollo de una teoría neurobiológica cuantitativa de la depresión, y las partes interesadas pueden desear considerar nuevos enfoques para el diseño del modelo fMRI; (ii) la comunidad debe priorizar fenotipos más completos, incluido el fenotipo de cohorte profunda de los existentes, y la evaluación sistemática de nuevos fenotipos digitales, yendo más allá de los simples diseños de casos y controles, así como las evaluaciones longitudinales de la dinámica de los síntomas y los eventos de la vida; (3) se debe abordar el problema principal del rendimiento predictivo deficiente. Los enfoques de aprendizaje automático se utilizan cada vez más para investigar patrones de variantes de aberraciones múltiples y un mapeo bioinformático de alta dimensión de fenotipos complejos».

El equipo de investigación incluyó a 31 investigadores multidisciplinarios, incluidos neurocientíficos, genetistas e informáticos. Fueron dirigidos por Nils Winter en la Universidad de Münster, Alemania.

Su investigación está de acuerdo con artículo reciente por el segundo neurocientífico más influyente del mundo, raymond dolanquien escribió que «el rasgo esencial de la psiquiatría es su ignorancia, que no puede identificar con éxito el objeto de su interés, mientras que sus intentos por revelar la etiología de sus trastornos han sido una serie de fracasos».

en una editorial Junto con el estudio de Winter et al., Lianne North de la Universidad de Melbourne escribió:

«Desde una perspectiva clínica, estos tamaños de efecto pequeños hacen que sea poco probable que las medidas cerebrales individuales proporcionen biomarcadores de diagnóstico. Esto plantea la importante pregunta de si debemos continuar esforzándonos por identificar marcadores de depresión de neuroimagen clínicamente útiles y, de ser así, ¿cómo?» «

North sugiere incluir factores sociales y ambientales en futuras medidas neurobiológicas:

Quizás lo más prometedor para fines de clasificación diagnóstica es la combinación de medidas de neuroimagen con medidas ambientales como el trauma infantil y el apoyo social, que se ha encontrado que explican más la variación en el fenotipo de depresión.

No está claro qué agregarían los procedimientos de neuroimagen, ya que el equipo de investigación no encontró resultados significativos.

norte Dirige los dos grupos de neuroimagen más grandes del mundo, ENIGMA-MDD y ENIGMA-STB. También es presidenta de un programa que utiliza datos de aprendizaje automático, neuroimagen y genética en la organización sin fines de lucro Orygen.

Nota del editor: Mad in America Este estudio ya ha sido cubierto Cuando se publicó en el sitio de acceso abierto arXiv, ahora apareció y se editó con un comentario editorial en la revista JAMA Psychiatry.

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Winter, NR, Linnings, R, Ersting, J, Sarinke, K, Fish, L, Emden, D. ,. . . y Hahn, T.; (2022). Medición de aberraciones en la estructura y función del cerebro en el trastorno depresivo mayor a través de modalidades de neuroimagen. JAMA Psiquiatría, 79(9): 879-888. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2022.1780 (Resumen)

Norte, L (2022). La búsqueda de signos de depresión clínicamente útiles en las neuroimágenes: ¿una búsqueda que vale la pena o una tarea inútil? JAMA Psiquiatría, 79(9): 845-846. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2022.1606(Resumen)