Estudio neuro-computacional de fluctuaciones tímicas en los trastornos del estado de ánimo (MOODELING)

Los trastornos del estado de ánimo son enfermedades comunes que representan la primera causa psiquiátrica de morbilidad y mortalidad, y un problema importante de salud pública y medicina-económico a nivel nacional e internacional.

Aunque existen tratamientos efectivos, la comprensión de la fisiopatología de estas enfermedades sigue siendo en gran medida incompleta. La evaluación es completamente clínica, sin ningún marcador biológico confiable que tenga serias consecuencias en términos de morbilidad.

Los enfoques neurocomputacionales, que consisten en describir los mecanismos cognitivos subyacentes a los síntomas en los que se basa la clínica, a fin de articularlos mejor con sus sustratos biológicos, están demostrando ser prometedores en el campo.

Los primeros modelos de humor describen matemáticamente la idea intuitiva de que los eventos positivos tienen un impacto positivo en el estado de ánimo y viceversa para eventos negativos. El trabajo más reciente ha desarrollado modelos para caracterizar la interacción del estado de ánimo con la toma de decisiones. Describen cómo el estado de ánimo afecta la percepción de los eventos e influye en las decisiones resultantes: cuando el estado de ánimo es alto, los sujetos tienden a sobreestimar las ganancias potenciales y subestimar las pérdidas, y viceversa cuando el estado de ánimo es bajo.

Los investigadores recientemente replicaron estos resultados e identificaron las bases neurales de este fenómeno al mostrar, utilizando un estudio de resonancia magnética funcional (fMRI) en voluntarios sanos, que el estado de ánimo estaba codificado en la actividad de dos regiones cerebrales, la corteza prefrontal ventromedial (VMPFC) y la ínsula antiestrona (AINS). La actividad de estas regiones a su vez moduló la actitud de los participantes hacia las elecciones de riesgo. Los investigadores recientemente replicaron este resultado en un estudio de electroencefalograma estéreo intracerebral (SEEG).

Por lo tanto, el enfoque neurocomputacional del estado de ánimo ya lo ha hecho posible:

1. para aclarar las interacciones recíprocas entre el estado de ánimo y la toma de decisiones y
2. proponer una primera caracterización de las bases neurales del estado de ánimo.

Este doble avance constituye un primer paso hacia una verdadera explicación mecanicista de los trastornos del estado de ánimo.

Sin embargo, estos modelos validados en el contexto de experimentos llevados a cabo en el laboratorio sobre voluntarios sanos sufren dos limitaciones. Se usaron (1) en una escala de tiempo corto (una hora) en comparación con las fluctuaciones diarias que evolucionan durante unos días o semanas (2) para dar cuenta de fluctuaciones mínimas y apenas perceptibles, mientras que las fluctuaciones observadas en el contexto de los trastornos del estado de ánimo son extremadamente intensas. Para demostrar su relevancia clínica, es necesario hacer un doble cambio de escala, en términos de tiempo y amplitud.

Con el objetivo de cerrar esta brecha explicativa, este estudio tiene como objetivo hacer este cambio en la escala, incluir a los pacientes y usar una aplicación móvil para realizar un seguimiento largo (12 meses). De hecho, el uso de aplicaciones móviles ha surgido en los últimos años como un enfoque prometedor, utilizado en varios estudios con resultados alentadores, para recopilar datos en condiciones ecológicas (monitoreo longitudinal y multidimensional, muestras grandes).

Con este fin, los investigadores reclutarán 588 sujetos, en 4 grupos:

• 96 pacientes con trastorno depresivo (DD)
• 96 pacientes con trastorno bipolar (BD)
• 96 controles sanos, como grupo de referencia para la comparación
• 300 sujetos no seleccionados de la población general.

Después de recibir información escrita y oral sobre la investigación, cómo se llevará a cabo y qué implicará su participación, los participantes pueden inscribirse en el protocolo si no tienen criterios de exclusión.

En la inclusión, se recopilarán datos sociodemográficos, clínicos y terapéuticos y se actualizarán en cada visita.

Se llevará a cabo una visita inicial con una evaluación cognitiva para pacientes y controles. Para aquellos que lo aceptan, y en quienes la resonancia magnética no está contraindicada, esta evaluación se realizará durante una resonancia magnética funcional del cerebro.

Las fluctuaciones mínimas del estado de ánimo se medirán utilizando los comentarios de una tarea de razonamiento, y se utilizará una tarea de toma de decisiones para revelar sus efectos en la toma de decisiones. Las clasificaciones subjetivas del estado de ánimo proporcionadas durante este experimento de laboratorio (a corto plazo) estarán equipados con nuestro modelo computacional de estado de ánimo. Por lo tanto, los investigadores obtendrán, para cada participante, una huella digital computacional que describe cómo los eventos positivos y negativos se integran en una señal de humor. Por lo tanto, un primer paso será investigar en qué medida esta huella digital computacional del estado de ánimo difiere entre los grupos de pacientes y en comparación con los controles sanos.

Todos los pacientes y sujetos sanos serán monitoreados diariamente durante un año, a través de una aplicación móvil dedicada. Se requerirá que todos los participantes completen una evaluación de 3 minutos a diario. Los investigadores recopilarán tres tipos de datos longitudinales: clasificaciones subjetivas del estado de ánimo, eventos de vida positivos y negativos (valencia e intensidad del evento más destacado del día) y elecciones económicas que implican sensibilidad a la recompensa, pérdida, riesgo, retraso y esfuerzo (p. Ej. ¿El participante prefiere 10 euros ahora o 20 euros en una semana?). Al igual que en los datos a corto plazo, los investigadores obtendrán, para cada participante, una huella digital computacional que describe cómo de un evento positivo y negativo se integran en una señal de humor. Los investigadores predicen observar las mismas diferencias grupales que en los datos a corto plazo: un mayor efecto recíproco del estado de ánimo en la percepción de los eventos de la vida en pacientes con trastorno bipolar y una mayor asimetría entre los eventos de la vida positivos y negativos en pacientes con trastorno depresivo recurrente.

Aunque informativos en sí mismos sobre el efecto de las fluctuaciones del estado de ánimo síndrómicas o subsíndrómicas en la toma de decisiones, los investigadores también buscan utilizar esta herramienta ambulatoria para anticipar recaídas en estos pacientes estabilizados. Dada la frecuencia de la recaída del estado de ánimo en estos pacientes y, según nuestros datos preliminares, los investigadores esperan observar un episodio real en alrededor de un tercio de ellos durante este seguimiento de 12 meses. Es importante destacar que los psiquiatras de referencia no tendrán acceso a los datos recopilados durante este seguimiento (sin riesgo de alterar la atención habitual), lo que nos permite probar en qué medida cualquiera de nuestras medidas es sensible y lo suficientemente específica como para predecir recaídas. Una predicción trivial es un cambio en la clasificación del estado de ánimo se observará unos días antes de la recaída real. Sin embargo, los resultados recientes sugirieron que las pruebas de toma de decisiones podrían ser más sensibles que los autos o hetero-cuestiones para detectar recaídas.

Las visitas intermedias se llevarán a cabo cada 3 meses, con escalas clínicas repetidas. Una visita al final del estudio tendrá lugar 12 meses después de la inclusión.

La combinación de estos dos pasos, primero un experimento grabado en laboratorio, luego un seguimiento de 12 meses, es un aspecto clave de este estudio. Críticamente, los investigadores compararán los fenotipos computacionales obtenidos en los mismos pacientes, pero se ajustan a las clasificaciones subjetivas de estado de ánimo a corto plazo (unas pocas docenas de minutos) o a largo plazo (12 meses). Los investigadores investigarán en qué medida el fenotipo computacional obtenido durante la evaluación a corto plazo (primer paso) es informativo sobre las fluctuaciones de estado de ánimo clínicas (y subsíndrómicas) posteriores.

Finalmente, un grupo de voluntarios sanos será monitoreado solo en línea a través de la aplicación móvil. Este grupo nos permitirá mostrar la validez y la estabilidad de los fenotipos computacionales del estado de ánimo y la toma de decisiones, y calibrar las medidas basadas en la población de estas medidas relevantes.

Además, los investigadores querían agregar dos estudios auxiliares opcionales. El primero utiliza una aplicación móvil para evaluaciones de humor implícitas, pasivas y longitudinales a través del seguimiento de emociones. De hecho, parece relevante agregar este tipo de evaluación junto con evaluaciones explícitas para detectar con mayor precisión las fluctuaciones del estado de ánimo.

El segundo estudio utiliza una aplicación móvil que permite grabaciones de voz. El análisis de estos parámetros vocales ayudará a caracterizar un perfil lingüístico y vocal específico dentro de los tres grupos, así como a identificar síntomas específicos de afecciones como la depresión y el trastorno bipolar.

Estos estudios auxiliares se ofrecerán tanto a los pacientes como al grupo de control.