La struttura cerebrale dei pazienti con psicosi e depressione di recente insorgenza può offrire importanti informazioni biologiche su queste malattie e su come potrebbero svilupparsi. In uno studio pubblicato dalla rivista Biological Psychiatry, i ricercatori dell’Università di Birmingham mostrano che esaminando le scansioni MRI strutturali del cervello è possibile identificare i pazienti più suscettibili a scarsi risultati. Identificando questi pazienti nelle prime fasi della loro malattia, i medici potrebbero essere in grado di offrire trattamenti più mirati ed efficaci.
“Attualmente, il modo in cui diagnostichiamo la maggior parte dei disturbi della salute mentale si basa sulla storia, sui sintomi e sulle osservazioni cliniche di un paziente, piuttosto che su informazioni biologiche”, afferma l’autore principale Paris Alexandros Lalousis. “Ciò significa che i pazienti potrebbero avere meccanismi biologici sottostanti simili nella loro malattia, ma diagnosi diverse. Comprendendo più a fondo questi meccanismi, possiamo fornire ai medici strumenti migliori da utilizzare nella pianificazione dei trattamenti”.
Nello studio, i ricercatori hanno utilizzato i dati di circa 300 pazienti con psicosi di recente insorgenza e depressione di recente insorgenza che hanno preso parte allo studio PRONIA. PRONIA è uno studio di coorte finanziato dall’Unione Europea che analizza gli strumenti prognostici per le psicosi che si sta svolgendo in sette centri di ricerca europei, tra cui Birmingham. I ricercatori hanno utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico per valutare i dati delle scansioni cerebrali dei pazienti e ordinarli in gruppi o cluster.
Sulla base delle scansioni sono stati identificati due cluster, ognuno dei quali conteneva sia pazienti con psicosi che pazienti con depressione. Ciascun cluster ha rivelato caratteristiche distintive che erano fortemente correlate alla loro probabilità di recupero. Nel primo cluster, volumi inferiori di materia grigia sono stati associati a pazienti che hanno avuto esiti peggiori. Nel secondo gruppo, al contrario, livelli più elevati di materia grigia segnalavano pazienti che avevano maggiori probabilità di riprendersi bene dalla malattia. Un secondo algoritmo è stato quindi utilizzato per prevedere le condizioni dei pazienti nove mesi dopo la diagnosi iniziale. I ricercatori hanno riscontrato un livello di accuratezza più elevato nella previsione dei risultati quando si utilizzano i cluster a base biologica rispetto ai sistemi diagnostici tradizionali.
Le prove hanno anche mostrato che i pazienti nel cluster di pazienti con volumi inferiori di materia grigia nelle scansioni cerebrali possono avere livelli più elevati di infiammazione, concentrazione più scarsa e altri disturbi cognitivi precedentemente associati a depressione e schizofrenia. Infine, il team ha testato i cluster in altri grandi studi di coorte in Germania e negli Stati Uniti ed è stato in grado di dimostrare che gli stessi cluster identificati potrebbero essere utilizzati per prevedere i risultati dei pazienti. “Lo studio PRONIA conteneva persone a cui è stata recentemente diagnosticata la malattia, gli altri set di dati che abbiamo utilizzato contenevano persone con condizioni croniche”, spiega Lalousis. “Abbiamo scoperto che maggiore è la durata della malattia, maggiore è la probabilità che un paziente si inserisca nel primo cluster con un volume di materia grigia inferiore. Ciò si aggiunge davvero all’evidenza che le scansioni MRI strutturali possono essere in grado di offrire informazioni diagnostiche utili per aiutare a guidare decisioni terapeutiche mirate”.
Bibliografia:
Neurobiologically Based Stratification of Recent Onset Depression and Psychosis: Identification of Two Distinct Transdiagnostic Phenotypes
