Un análisis de sangre desarrollado en la Universidad de Haifa puede diagnosticar el trastorno bipolar y predecir la eficacia del litio para pacientes con este trastorno, informó The Jerusalem Post.
Esta condición, que afecta a uno de cada 100 adultos, suele manifestarse entre los 15 y 19 años y rara vez después de los 40.
El trastorno bipolar, más conocido como trastorno maníaco depresivo, provoca cambios agudos y recurrentes en el estado de ánimo, que van desde la alegría y tristeza extremas hasta la depresión. Afecta la actividad y la concentración de una persona, lo que puede dificultar la realización de tareas cotidianas.
El estudio, dirigido por la Dra. Shani Stern se publicó recientemente en la revista Molecular Psychiatry.
“El análisis puede diagnosticar el trastorno bipolar en pocos días a un costo relativamente bajo, así como predecir la eficacia del litio, lo que permite a los psiquiatras ajustar la dosis de manera individual”, explica Stern.
Su equipo de investigación incluyó a los estudiantes Liron Mizrahi y Ashwani Choudhary del Departamento de Neurobiología de la Universidad de Haifa, en colaboración con la Universidad Dalhousie en Halifax, Canadá y el Instituto Salk en La Jolla, California.
Stern comenta que debido a la gran similitud entre la depresión maníaca y otros trastornos como la esquizofrenia, existe el riesgo de un diagnóstico erróneo, al menos en las primeras etapas. Además, en la actualidad no hay forma de saber de antemano si el litio ayudará o no a un paciente individual.
El estudio buscó examinar si es posible utilizar un análisis de sangre para identificar a una persona que padece trastorno bipolar y predecir la eficacia del tratamiento con litio para esa persona.
Los investigadores analizaron células de tres grupos diferentes: personas que no padecen trastorno bipolar; individuos que padecen trastorno bipolar y responden al tratamiento con litio; y otros que padecen el trastorno y no responden al litio.
En la primera etapa del estudio, se examinaron glóbulos blancos aislados de todos los participantes; se produce un cultivo celular que se puede mantener durante mucho tiempo infectando las células con el virus EBV que causa la mononucleosis. En la segunda etapa, los investigadores extrajeron el ARN de las células para comprender qué genes se expresan en cada población e identificar los que se expresan de manera diferencial.
Los hallazgos mostraron que el 80% de las diferencias en la expresión génica están relacionadas con la expresión de inmunoglobinas, los principales componentes del sistema inmunitario.
“El hallazgo más significativo es que en las personas que padecen trastorno bipolar se encontró una diferencia en el nivel de expresión de genes de los receptores de los anticuerpos; esto puede explicar la alta tasa de comorbilidades. Existe una correlación conocida entre varios trastornos psiquiátricos y la morbilidad auxiliar”, señala Stern.
Tras obtener los hallazgos biológicos, los investigadores usaron un modelo computacional basado en inteligencia artificial compuesto por redes neuronales. También utilizaron células de otros laboratorios que ejecutaron los mismos procesos biológicos para corroborar que el modelo computacional también funciona para células analizadas en varios laboratorios.
Los hallazgos del modelo matemático fueron capaces de predecir con un nivel de precisión superior al 90% si una persona padece trastorno bipolar y si responde al tratamiento con litio.
“Este método permite a personas con trastornos psiquiátricos ahorrar meses de sufrimiento ajustando la medicación adecuada para ellos”, concluye Stern.
Su laboratorio utiliza biología molecular combinada con plataformas de simulación biofísica, electrofisiológica y numérica para facilitar el uso de tecnologías de células madre pluripotentes inducidas, donde las células adultas de pacientes se reprograman en células madre pluripotentes.
Las neuronas humanas derivadas tienen la misma genética que los pacientes y, por lo tanto, son un excelente modelo para estudiar enfermedades y trastornos del cerebro humano. El laboratorio se enfoca en el trastorno bipolar, la enfermedad de Parkinson y mutaciones raras que causan discapacidad intelectual, epilepsia y autismo. Al comprender los mecanismos de estos trastornos, busca desarrollar programas de medicina de precisión y encontrar biomarcadores para un mejor diagnóstico y pronóstico de las enfermedades.
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