image: Schematic representation of the analysis workflow, featuring clinical staging model, empirical connectivity analyses and whole-brain model fitting.
Credit: Authors of the article.
Un estudio liderado por la Universidad Pompeu Fabra (UPF) ha revelado qué mecanismos cerebrales permiten que la psicosis remita. Los resultados de esta investigación pionera podrían tener importantes implicaciones clínicas para explorar nuevas estrategias de intervención en pacientes con psicosis. El estudio ha contado con la colaboración de uno de los principales grupos de psiquiatría del Hospital Universitario de Lausana (Suiza).
El estudio examina las diferencias en los patrones de conectividad neuronal de los pacientes que se han recuperado de la psicosis y de aquellos que no han podido hacerlo. Mediante la identificación de estas diferencias a través de modelos computacionales, se ha podido determinar cuáles son los patrones de conectividad neuronal que facilitan la remisión de esta enfermedad.
Los resultados de la investigación se han publicado recientemente en un artículo de la revista Nature Mental Health. Su autora principal es Ludovica Mana, médica y neurocientífica del grupo de investigación en Neurociencia Computacional del Center for Brain and Cognition (CBC) de la UPF. Los coinvestigadores principales son Gustavo Deco y Manel-Vila Vidal, director e investigador de este mismo grupo de investigación, respectivamente.
Este estudio se centra en la psicosis, el trastorno mental grave que provoca ideas y percepciones anormales y desconectadas de la realidad, cuyos síntomas principales son los delirios o las alucinaciones. En España, la psicosis afecta al 1,2% de la población según datos del Ministerio de Sanidad (2020). En todo el mundo, se calcula que entre un 1,5 y un 3,5% de la población puede recibir un diagnóstico de psicosis durante su vida (Calabrese y Al Khalili, 2023).
El equipo de investigación ha analizado los escáneres cerebrales de 88 pacientes del Hospital de Lausana en las primeras fases de la psicosis y de 128 personas sanas (grupo de control), realizados mediante resonancias magnéticas. Con ello, se han explorado las diferencias entre los patrones de conectividad neuronal de las personas cuyos episodios psicóticos han remitido y de aquellas con síntomas persistentes.
La conectividad neuronal aumenta cuando la psicosis remite y disminuye en caso contrario
Fruto de este análisis comparativo, se han encontrado diferencias muy relevantes en la actividad de la red cerebral de ambos grupos de pacientes. De hecho, presentan patrones de conectividad opuestos: entre los pacientes con síntomas persistentes de psicosis, disminuye la conectividad neuronal, mientras que aumenta entre las personas cuyos episodios psicóticos remiten.
Mediante el uso de modelos computacionales de todo el cerebro, el estudio ha detectado que ambos grupos presentan una menor estabilidad global de las conexiones neuronales que los pacientes sanos. Los cambios que experimentan sus conexiones neuronales podrían ser debidos a la necesidad del cerebro de adaptarse a una situación de conductividad deficiente, provocada por la psicosis. No obstante, entre los pacientes que se recuperan, los cambios de patrón de la conectividad neuronal contribuyen más ampliamente y eficazmente a la remisión de la enfermedad. Esto explicaría las diferencias empíricas y clínicas de ambos grupos.
Métodos computacionales refinados permiten prever la evolución natural de un paciente tras los primeros episodios psicóticos
Gustavo Deco (UPF) destaca que este estudio “permite prever la evolución natural de un paciente tras los primeros episodios psicóticos”, gracias al “refinamiento” de los modelos computacionales de todo el cerebro que permiten analizar su funcionamiento mecanísticamente. Actualmente, “estos modelos de cerebro completo son el mejor y único ejemplo de una implementación genuina de medicina de precisión a partir de gemelos digitales del cerebro”- constata.
Inicialmente, estos modelos se limitaban a explicar los mecanismos subyacentes a diferentes estados cerebrales, por ejemplo el de psicosis, lo que fue muy útil en una primera fase. Pero, ahora en su segunda fase, permiten reproducir los mecanismos cerebrales individualizados de pacientes específicos, en la línea de la denominada medicina de precisión. “Además, no solo son capaces de explicar el estado de su cerebro en un momento concreto, sino también comenzar a predecir su evolución temporal o, más aún, su evolución a partir del efecto de diferentes tratamientos farmacológicos o electromagnéticos que pueden probarse primero con modelos computacionales” - explica Deco.
Ludovica Mana (UPF) añade: “Este estudio pone de relieve la necesidad de desafiarnos a nosotros mismos y de cambiar de perspectiva: en primer lugar, yendo más allá de las categorías diagnósticas amplias para comprender mejor la diversidad de experiencias de los pacientes y, en segundo lugar, reconociendo que los métodos computacionales, cuando se combinan cuidadosamente con el conocimiento clínico, pueden ayudarnos realmente a avanzar en nuestra comprensión de los trastornos mentales”.
Los hallazgos de este estudio podrían tener importantes implicaciones clínicas para explorar nuevas estrategias de intervención en pacientes con psicosis, para lo que será necesario seguir avanzando en esta línea de investigación.
Artículo de referencia:
Mana, L., López-González, A., Alemán-Gómez, Y. et al. Subgroup-specific brain connectivity alterations in early stages of psychosis. Nat. Mental Health (2025). https://doi.org/10.1038/s44220-025-00394-7
Journal
Nature Mental Health
Method of Research
Computational simulation/modeling
Article Title
Subgroup-specific brain connectivity alterations in early stages of psychosis
Article Publication Date
27-Mar-2025