Predicción de los efectos cognitivos de la terapia electroconvulsiva mediante aprendizaje automático y neuroimagen (CoEffECT)

Debido a la inmensa carga de enfermedad de la depresión mayor y la respuesta insatisfactoria a los tratamientos farmacológicos y psicológicos estándar, la necesidad de alternativas de tratamiento es evidente. La terapia electroconvulsiva (TEC) sigue siendo el tratamiento más eficaz conocido para la depresión resistente al tratamiento. Sin embargo, aunque muchos estudios muestran tasas de respuesta superiores al 70 %, la TEC puede considerarse muy infrautilizada. Las razones que contribuyen a este fenómeno pueden incluir el estigma, las restricciones reglamentarias, la capacitación médica limitada, las preocupaciones sobre la seguridad y los efectos secundarios, o la renuencia de los profesionales a recomendar la TEC. La mayoría de estas razones ya han sido refutadas o puestas en perspectiva por estudios psicológicos y neurocientíficos (p. La TEC causa lesiones cerebrales) y la mayoría de los déficits cognitivos relacionados con el curso de la TEC parecen desvanecerse después de varias semanas de interrupción.

Aún así, en términos de tolerabilidad, las alteraciones de la memoria siguen siendo el efecto más problemático de la TEC. Además de los informes subjetivos de los pacientes después de un curso de TEC, los estudios experimentales también han encontrado evidencia de deterioro de la memoria episódica y autobiográfica atribuible a la TEC. Los orígenes de estos efectos aún se desconocen en gran medida y siguen siendo un objetivo para futuras investigaciones.

Ahora se ha demostrado que las imágenes de RM ponderadas en T1 estructurales se pueden usar para predecir la respuesta a un curso de TEC a través del aprendizaje automático. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo utilizar el aprendizaje automático para predecir la aparición de déficits de memoria episódicos y específicamente autobiográficos que surgen dentro de un curso de terapia electroconvulsiva basada en imágenes de RM recopiladas dentro de una semana antes del primer tratamiento con TEC de pacientes severamente deprimidos. Además, los correlatos neurofisiológicos de los efectos cognitivos modulados por un curso de TEC se investigarán longitudinalmente mediante el uso de imágenes estructurales, de estado de reposo y de tensor de difusión. El estudio consta de 60 TEC que recibieron pacientes hospitalizados que padecían depresión unipolar o bipolar mayor.

Si tiene éxito, esta línea de investigación debería conducir a una mejor tolerabilidad de la TEC al ayudar en el complejo proceso de toma de decisiones involucrado en la prescripción de la TEC, así como en la configuración de parámetros dentro de un curso de tratamiento (p. uni vs. bilateral).