Estudio de imágenes cerebrales sobre biomarcadores para el dolor de espalda crónico

Los medicamentos utilizados para controlar el dolor crónico no han demostrado ser eficaces y el dolor crónico sigue costando a los canadienses 60 mil millones de dólares al año sin ayudar realmente a quienes lo padecen. El estudio propone investigar los factores relacionados con una persona que pueden mejorar o reducir la eficacia de los tratamientos para el dolor en personas que padecen dolor crónico. La respuesta al tratamiento de los analgésicos en una persona puede estar relacionada con su estructura cerebral, genética, social y psicológica. Los investigadores tienen como objetivo estudiar estos factores para identificar y desarrollar indicadores viables y sólidos basados ​​en la composición biológica de una persona (también llamados biomarcadores). Estos biomarcadores permitirán a los médicos e investigadores predecir con mayor precisión qué estrategias de tratamiento y prevención para una enfermedad en particular funcionarán en qué grupos de personas. Estas medidas ofrecerán nuevas oportunidades para mejorar el tratamiento, por ejemplo, adaptando el tratamiento para satisfacer las necesidades específicas de cada paciente en función de su composición biológica y psicológica. Con el objetivo específico, primero se recopilarán datos en varios dominios experimentales para estudiar las expectativas de tratamiento (cognitivas, psicosociales, relacionadas con el cerebro, genéticas). Estos datos "experimentales" se compararán entre el dolor de espalda crónico (CBP) y participantes sanos para generar una nueva comprensión de los factores que gobiernan la respuesta al tratamiento. Al final de la recopilación de datos experimentales, los investigadores recopilarán datos en el dominio "clínico". Por lo tanto, al final de las sesiones experimentales, un subconjunto de participantes del CBP recibirá un fármaco simulado (placebo disfrazado de tratamiento aprobado para el dolor) y otro subconjunto proporcionará calificaciones de dolor únicamente y, por tanto, servirá como control en la lista de espera para el ensayo con placebo. Los datos se estudiarán en pasos para comprender los factores que median en los resultados del tratamiento y, finalmente, los investigadores utilizarán herramientas computacionales avanzadas utilizadas para el análisis de big data y apuntarán a identificar factores que pueden usarse como biomarcadores y herramientas de medicina de precisión.