Predicción de la respuesta al tratamiento en la psicosis utilizando fMRI: una revisión exhaustiva

Área de la Ciencia:

• La neurociencia es la neurociencia.
• La psiquiatría es la psiquiatría.
• Imágenes médicas de imágenes médicas.

Sus antecedentes:

• La predicción de la respuesta al tratamiento de la esquizofrenia (SCZ) sigue siendo un desafío.
• La resonancia magnética funcional (fMRI) y el aprendizaje automático (ML) se utilizan cada vez más para predecir los resultados del tratamiento.
• Se necesitan enfoques de medicina personalizada para optimizar el tratamiento de la psicosis.

Objetivo del estudio:

• Revisar la literatura sobre las medidas de fMRI para predecir la respuesta farmacológica al tratamiento en psicosis.
• Evaluar el papel de los algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático en la predicción de los resultados del tratamiento.
• Identificar potenciales biomarcadores de la red cerebral para un tratamiento personalizado.

Principales métodos:

• Revisión exhaustiva de la literatura de estudios de fMRI que predicen la respuesta al tratamiento en la psicosis.
• Buscado en PubMed desde enero de 1990 hasta diciembre de 2023.
• Se incluyeron 21 estudios relevantes de fMRI.

Principales resultados:

• Las técnicas de aprendizaje automático (ML) muestran potencial para mejorar la precisión de la predicción.
• La IRMf en estado de reposo identificó asociaciones entre la conectividad funcional y la respuesta al tratamiento.
• Se observó una conectividad alterada en la red de modo predeterminado (DMN), la red de saliencia (SN), la red ejecutiva central (CEN) y los circuitos sensorio-motores.

Conclusiones:

• Las medidas de fMRI, particularmente los patrones de conectividad funcional, pueden ofrecer un valor predictivo para la respuesta al tratamiento de la psicosis.
• Las estrategias de tratamiento personalizado podrían ser informadas por estos hallazgos de neuroimagen.
• Se necesita más investigación para desarrollar modelos predictivos robustos y generalizables para la psicosis.