Para las personas con depresión resistentes al tratamiento, las terapias convulsivas son las de referencia, pero su mecanismo de acción es actualmente desconocido. Con el objetivo de analizarlo, investigadores del CIBER de Salud Mental (CIBERSAM) del grupo de Tomás Palomo, en la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid, han realizado un estudio publicado en Nature (Scientific Reports) en el que evalúan la conectividad funcional en estado de reposo antes y después del tratamiento convulsivo, estableciendo un algoritmo que consigue predecir el 100% de pacientes que responden o no a la terapia.

Teniendo en cuenta que el porcentaje de no-respondedores al electroshock en la depresión resistente puede llegar hasta el 50%, este modelo tiene una gran importancia sanitaria al permitir evitar tratamientos anticonvulsivos innecesarios evitando someter a los pacientes a los posibles efectos secundarios de esta técnica y realizar un tratamiento mucho más personalizado.

La investigadora Marta Moreno-Ortega, en colaboración con los doctores Javitt y Kangarlu, de la Universidad de Columbia en Nueva York, han estudiado la conectividad funcional en diferentes zonas cerebrales en pacientes deprimidos y pacientes controles, centrándose en la corteza frontal, límbicas y la red por defecto antes y después del tratamiento. Según explica, “existe un interés cada vez mayor en la utilización de análisis de conectividad funcional en estado de reposo (RSFC) para subtipos de depresión y para predecir la respuesta al tratamiento, pero la identificación de estos patrones asociados con la respuesta a la terapia electroconvulsiva sigue siendo limitada, de ahí la necesidad de investigar en este sentido”.

Una de las zonas cerebrales que también se identifican en los pacientes deprimidos con una conectividad basal disminuida comprende áreas visuales tanto a nivel de conectividad intrínseca como de conectividad entre estas áreas y redes fronto-límbicas. Al respecto, desde el CIBERSAM Marta Moreno explica que “hemos demostrado que con la simple inclusión de medidas basales de conectividad de la corteza visual y conectividad intrínseca visual al algoritmo, se consiguió predecir el 100% de pacientes respondedores y pacientes no-respondedores al tratamiento”.

Estos datos demuestran además que la inclusión de la zona visual es importante para el conocimiento de la fisiopatología de la depresión resistente, y de la respuesta terapéutica. Además identifica una zona cerebral que habitualmente no se tiene en cuenta en los tratamientos de estimulación cerebral.