Un estudio de la Universidad de Tokio revela potencial para predecir la psicosis antes de su inicio.
Un estudio liderado por investigadores de la Universidad de Tokio desarrolló una herramienta de machine learning capaz de predecir el inicio de la psicosis antes de que ocurra. Esta herramienta, que utiliza escaneos cerebrales de resonancia magnética (IRM), podría revolucionar la detección temprana de la psicosis y mejorar los resultados clínicos.
En este sentido, el estudio, realizado por un consorcio internacional que incluye investigadores de la Universidad de Tokio, analizó escaneos cerebrales de más de 2 mil personas de 21 ubicaciones a nivel global. Según el estudio cerca de la mitad de los participantes habían sido identificados como clínicamente en alto riesgo de desarrollar psicosis.
Esta herramienta fue capaz de diferenciar con una precisión del 85% entre personas que no estaban en riesgo y aquellas que posteriormente experimentaron síntomas psicóticos manifiestos. No obstante, esta precisión registró una reducción ligera al obtener una precisión del 73% al utilizar nuevos datos, sin embargo, los resultado fueron considerados significativos para la detección temprana.
La psicosis es un trastorno que puede ser desencadenado por diversos factores, como enfermedad, trauma, consumo de drogas o predisposición genética. Aunque puede ser preocupante, la psicosis es tratable y la mayoría de las personas se recuperan. Sin embargo, la identificación temprana de personas en riesgo puede ser difícil, especialmente en adolescentes y adultos jóvenes, cuando el cerebro y el cuerpo continúan experimentando muchos cambios.
“Como máximo, sólo el 30% de los individuos de alto riesgo clínico presentan posteriormente síntomas psicóticos manifiestos, mientras que el 70% restante no los presenta. Por lo tanto, los médicos necesitan ayuda para identificar a aquellos que tendrán síntomas psicóticos utilizando no sólo signos subclínicos, como cambios en el pensamiento, el comportamiento y las emociones, sino también algunos marcadores biológicos” explicó Shinsuke Koike, profesor asociado, Escuela de Graduados en Artes y Ciencias, Universidad de Tokio.
El equipo de investigadores utilizó escaneos cerebrales de IRM para identificar diferencias en la estructura cerebral de personas en alto riesgo de psicosis antes de que se manifiesten los síntomas. Esto marca la primera vez que se identifican diferencias en los cerebros de personas en alto riesgo que aún no han experimentado psicosis.
El estudio de la Universidad de Tokio destaca el potencial de la inteligencia artificial y los escaneos cerebrales de IRM para predecir la psicosis antes de que ocurra. No obstante, serán necesarias más investigaciones y estudios para validar estos hallazgos. Esta herramienta de machine learning podría tener un impacto significativo en la detección temprana y el tratamiento de la psicosis, lo que llevaría conduciría a mejores resultados clínicos y a una mejor calidad de vida para los pacientes.
“Todavía tenemos que probar si el clasificador funcionará bien para nuevos conjuntos de datos. Dado que parte del software que utilizamos es mejor para un conjunto de datos fijo, necesitamos crear un clasificador que pueda clasificar de manera sólida las resonancias magnéticas de nuevos sitios y máquinas. un desafío que ahora está asumiendo un proyecto nacional de ciencia del cerebro en Japón, llamado Brain/MINDS Beyond”, concluyó Koike.
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