Un método matemático, basado en la interconexión de síntomas, podría predecir la probabilidad de recuperación de la depresión. Así lo afirma un estudio del Instituto Superior de Sanidad de Italia (ISS) publicado hoy por la revista Nature Mental Health.
Se llama análisis de redes y permite medir la llamada plasticidad, es decir, la capacidad de modificar la actividad cerebral y el comportamiento en la prevención y el tratamiento de trastornos psiquiátricos.
"El objetivo era demostrar cómo se puede medir matemáticamente la plasticidad evaluando la fuerza de la conectividad en la red de síntomas, es decir, la frecuencia con la que los síntomas de la depresión cambian juntos", explica Igor Branchi, del Centro de Referencia para Ciencias del Comportamiento y Salud Mental del ISS, que coordinó el estudio.
"Cuanto mayor es la sincronía de las variaciones de los diferentes síntomas, mayor es la coherencia (conectividad) del sistema y menor su plasticidad: en este trabajo se demuestra cómo las configuraciones más conectadas son más difíciles de modificar que las configuraciones en las que los vínculos entre los síntomas son menos fuertes", amplió.
Para probar el método, los investigadores examinaron datos de un estudio proporcionado por el Instituto Nacional de Salud Mental de Estados Unidos, que analiza la trayectoria de mejora de más de 4.000 personas deprimidas.
"El análisis -continúa Branchi- demostró cómo la fuerza de la conectividad de los síntomas, medida al inicio del estudio, era más débil en los pacientes que posteriormente mostraron una mayor plasticidad, presentando una mejora significativa (respondedores), en comparación con aquellos que, en cambio, habría mostrado una mejora menos notable (los que no respondieron)".
Por tanto, este método abre el camino a nuevos enfoques en la prevención y el tratamiento del trastorno depresivo mayor, pero "no permite predecir con certeza el estado futuro de salud del individuo, que depende de una multitud de factores, pero sí permite estimar la probabilidad de cambio".
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