No hay diferencias cerebrales en las personas con depresión

El paradigma biomédico de la salud mental para la depresión se puede resumir así: existen diferencias estructurales en las personas con depresión. Si logramos identificarlos podemos desarrollar tratamientos (medicamentos e intervenciones quirúrgicas) que las puedan prevenir y curar.

Esta idea ha monopolizado la investigación y desarrollo de tratamientos psiquiátricos durante la segunda mitad del siglo 20, pero sus resultados han sido bastante estériles. Se han desarrollado miles de investigaciones y no se ha encontrado un marcador útil para la prevención y tratamiento.

Algunos investigadores argumentan que la falta de hallazgos consistentes se debe a la heterogeneidad metodológica de las investigaciones, los diferentes diseños de investigación, las diferencias en los factores inclusión y exclusión, los distintos enfoques metanáliticos o la disparidad de la duración, severidad y episodios depresivos de los participantes.

La investigación

Así que para aclarar si realmente no existen diferencias cerebrales entre las personas con depresión y sin depresión, una reciente investigación (descarga aquí) de JAMA Psychiatry investigó sistemáticamente una amplia gama de modalidades de investigación neurocientíficas, genéticas y dos factores sociales.

Neuroimágenes

Incluyeron imágenes de resonancia magnética estructural (IRM), imágenes de tensor de difusión, IRM basadas en tareas funcionales y en estado de reposo en condiciones casi ideales.

También se compararon los datos de riesgo poligénico de la depresión con la prueba PsychArray BeadChip, un instrumento que evalúa las variantes genéticas asociadas con los trastornos psiquiátricos más comunes.

Por último se analizaron las variables ambientales como el maltrato infantil y el apoyo social por medio de dos cuestionarios: el Childhood Trauma Questionnaire (CTQ) y el Social Support Questionnaire (F-SozU).

Representación esquemática del diseño de investigación y procedimiento analítico. Para todas las modalidades, los modelos univariados estándar se calculan para encontrar la única variable que muestra la mayor diferencia entre los individuos depresivos y los sanos, lo que representa un límite superior para las diferencias de grupo univariadas. Luego, se estima el tamaño del efecto, la superposición distribucional y la utilidad predictiva para estas variables pico de las diferentes modalidades. η2= tamaño del efecto del modelo estadístico. MACS = Estudio de cohorte afectiva de Marburg-Münster. MRI = Imagen de Resonancia Magnética.

Se excluyeron los sujetos que tenían historia de enfermedades neurológicas, médicas, autoinmunes, inflamatorias, diabetes, infecciones o enfermedades cardiacas. La muestra final fue de 1809 personas, 948 personas sin depresión (grupo control) y 861 personas con depresión leve, moderada y severa, diagnosticada con el SCID-I, una entrevista clínica estructurada.

Resultados

Los resultados fueron abrumadores: los individuos sanos y deprimidos son sorprendentemente similares con respecto a las medidas genéticas y neurobiológicas univariadas:

• Neuroimágenes: En condiciones estadísticamente ideales, las neuroimágenes solo tenían una precisión del diagnóstico del 53.5 % y 55.6 %. Esto es básicamente lo mismo que tirar una moneda al aire para evaluar la probabilidad de que una persona sufra depresión.
• Evaluación genética: La evaluación del riesgo poligénico fue levemente más precisa que las neuroimágenes, pero no por mucho. Tuvo una precisión del 58.3 %, pero de igual forma todavía no es mejor que tirar una moneda al aire.
• Factores ambientales: El apoyo social y el maltrato en la infancia se relacionó directamente con la depresión y tenía una presión del diagnóstico de más de 70 %. Cabe añadir que la investigación no evaluó otras variables socioambientales como el trauma, abuso sexual, abuso físico, perdida de empleo, perdida de la pareja, inseguridad económica o bullying. Es muy probable que estas variables puedan incrementar substancialmente su valor predictivo.
  

En la siguiente imagen se puede observar que a nivel cerebral no hay diferencias significativas entre una persona con y sin depresión, pero sí entre alguien que sufrió maltrato en la infancia y alguien que no.

Izquierda: η2 tamaño del efecto parcial de variables individuales que muestran el mayor efecto general en cada modalidad. Las barras de error indican el límite superior e inferior para los intervalos de confianza de arranque para η2 parcial. Derecha: precisión de clasificación equilibrada para todas las modalidades basada en la regresión logística de variables individuales que muestran el mayor efecto. En el lado derecho de la figura se trazan gráficas de estimación de densidad kernel de valores desconfundidos, incluida la superposición de distribución para participantes sanos y depresivos. HC = controles sanos, MDD = trastorno depresivo mayor, DTI = imágenes de tensor de difusión, FA = anisotropía fraccional, MD = difusividad media, RS = resonancia magnética funcional en estado de reposo.

Conclusión

Los autores consideran que ni las imágenes cerebrales ni los exámenes de riesgo poligénico pueden considerarse informativos desde una perspectiva psiquiátrica personalizada, ya que ambos grupos son casi indistinguibles. Y, en general, ninguna de estas dos modalidades explicó más del 2 % de la variación entre sujetos sanos y depresivos.

Estos resultados contrastan con los factores ambientales autoinformados, como el maltrato infantil o el apoyo social percibido, que explican de 6 a 48 veces más variación interindividual en comparación con la neuroimagen y los datos genéticos. Asimismo, la similitud distribucional entre sujetos sanos y deprimidos, incluso en las variables individuales que muestran la mayor diferencia.

¿Cómo explicar la discrepancia entre la realidad epidemiológica de los pacientes y la falta de desviación neurobiológica?

Los autores sostienen que:

• Es posible que los datos de las neuroimágenes no estén funcionando porque se están midiendo propiedades del cerebro que son irrelevantes para la depresión.
• Es necesario dirigir los esfuerzos de investigación hacia mediciones cerebrales que sean temporal y espacialmente más finas y, por lo tanto, podrían proporcionar información clínicamente más relevante.
• Las técnicas de neuroimagen más sofisticadas, como los análisis de conectomas basados en la teoría de grafos, la adquisición mejorada de datos de IRMf o la imaginología estructural de alto campo, podrían mejorar el potencial de los datos de neuroimagen para proporcionar biomarcadores de enfermedades univariantes.
  

Comentarios

Me parece contradictorio que se sigan recomendado otros métodos de investigación neurocientífica para seguir tercamente buscando marcadores cerebrales de la depresión cuando las investigaciones, no solo esta, están diciendo que no hay diferencias estructurales y que son los factores socio ambientales los más importantes. Factores en los que tenemos mucho que trabajar: reducir maltrato infantil, estabilidad económica, mejores oportunidades laborales, reducir el bullying, etc. Hay más de 300 millones de personas con depresión en el mundo, no porque tengan algo diferente en sus cerebros, sino porque el mundo se está haciendo cada vez más doloroso para ellos.

Referencia: Winter, N. R., Leenings, R., Ernsting, J., Sarink, K., Fisch, L., Emden, D., . . . & Hahn, T. (2022). Quantifying deviations of brain structure and function in major depressive disorder across neuroimaging modalities. JAMA Psychiatry, 79(9):879-888. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.1780