Mar. Jun 25th, 2024

– El riesgo de depresión es de aproximadamente el 50% en presencia de obesidad abdominal

MADRID, 13 (SERVIMEDIA)

Investigadores del Grupo Multidisciplinar de Investigación en Trastornos Afectivos del Departamento de Psiquiatría de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) demuestran que es posible predecir el diagnóstico de depresión y su tipología clínica a partir de marcadores inmunometabólicos y hábitos de vida, utilizando técnicas de aprendizaje automático (o ‘machine learning’).

Mediante algoritmos de aprendizaje automático, los científicos han conseguido identificar a los pacientes con depresión a partir del estado inflamatorio, las alteraciones metabólicas y los estilos de vida. Además, del diagnóstico de depresión, estas técnicas han servido para identificar la depresión resistente y la depresión melancólica.

Para ello, se evaluó a 171 participantes, de los cuales 91 eran pacientes con depresión y 80, personas sanas. Teniendo en cuenta las variables citadas, se logró clasificar «de manera óptima» a los pacientes frente a las personas sanas y a los pacientes según su sintomatología y su respuesta al tratamiento. Además, se pudo analizar la importancia relativa de cada una de las variables en la clasificación.

«Estos resultados confirman la importancia de las variables inflamatorias y metabólicas en la depresión. Las alteraciones inflamatorias que presentan los pacientes con trastorno depresivo mayor podrían ser consecuencia de una hiperactivación del eje hipotalámo-hipofiso-adrenal motivada por el estrés crónico, impactando en la producción de proteínas proinflamatorias y agentes oxidativos a través de la desregulación de la producción de glucocorticoides», explicó la doctora, Pilar López García, directora de la investigación.

Añadió que, «por lo tanto, el aumento de proteínas inflamatorias y de estrés oxidativo como el glutatión, el factor de necrosis tumoral o la proteína C reactiva en pacientes con trastorno depresivo mayor puede servir para diferenciar entre sujetos sanos y pacientes con trastorno depresivo».

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OBESIDAD Y ESTILO DE VIDA

Por otro lado, respecto al estado metabólico, el riesgo de depresión es de aproximadamente el 50% en presencia de obesidad abdominal. «La adiposidad abdominal se caracteriza por la acumulación de grasa visceral, más relacionada con desregulaciones metabólicas y con un mayor efecto sobre la inflamación», destacaron los autores de la investigación.

Respecto al estilo de vida, el estudio puso de manifiesto que tanto el consumo de alcohol como el ejercicio físico son importantes a la hora de clasificar a los sujetos con diagnóstico de depresión, «siendo también determinantes en la clasificación de los subtipos depresivos».

Los expertos destacaron que los resultados tienen implicaciones importantes en entornos clínicos, ya que» la identificación de estilos de vida poco saludables y de trastornos inmunometabólicos puede guiar y ayudar en el manejo de la depresión clínica».

Además, según indicaron, el trabajo demuestra «el potencial del uso de algoritmos de aprendizaje automático para abordar la depresión» y en especial qué tipo de algoritmos producen el mejor rendimiento.

«Es importante destacar que el posible perfeccionamiento de dichas técnicas puede ayudar en el futuro a los profesionales de la salud mental a redefinir los trastornos mentales de forma objetiva, pudiendo identificar a los pacientes y su pronóstico en función de los factores de riesgo determinados como variables predictivas y a su vez personalizar los tratamientos en función de los pacientes», concluyó Yolanda Sánchez-Carro, autora principal del artículo científico.

Por último, el trabajo fue realizado dentro del proyecto Maride (Estudio de MARcadores Inflamatorios en DEpresión), en el que colaboraron la UAM y Hospital Universitario de la Princesa de Madrid y el Hospital del Mar y Hospital de Bellvitge de Barcelona.

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