Un pequeño ensayo aleatorizado y doble ciego sugiere que las medidas basadas en RM de la estructura cerebral pueden ayudar a predecir qué pacientes con trastorno depresivo mayor mostrarán una mejora temprana de los síntomas tras el tratamiento con la medicina tradicional china Yueju Pill. En el estudio de cuatro días, tanto la píldora Yueju como el escitalopram se asociaron con puntuaciones más bajas en escalas de depresión, pero solo la píldora Yueju se vinculó con un aumento en los niveles sanguíneos del factor neurotrófico derivado del cerebro (BDNF).
El trastorno depresivo mayor (TDM) es una afección común de salud mental y una de las principales causas de discapacidad. Los científicos han estado buscando herramientas biológicas que puedan reducir el proceso de "prueba y error" en la elección de tratamientos.
En un ensayo piloto aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo realizado en el Cuarto Hospital Popular de Taizhou, los investigadores inscribieron a 28 pacientes ambulatorios diagnosticados con TDM y los asignaron a uno de dos regímenes de tratamiento de cuatro días. Un grupo recibió píldora Yueju más una versión placebo de escitalopram, mientras que el otro recibió escitalopram más una versión placebo de píldora Yueju.
La gravedad de la depresión se midió con la Escala de Depresión de Hamilton de 24 ítems (HAMD-24). Los participantes también proporcionaron muestras de sangre para pruebas de suero BDNF y se sometieron a RM multimodal antes del tratamiento para respaldar análisis de características de redes cerebrales.
Tras el tratamiento, ambos grupos mostraron reducciones significativas en las puntuaciones de HAMD-24. Una diferencia biológica clave fue que solo el grupo de píldora Yueju mostró un aumento significativo en el suero BDNF, una proteína involucrada en el crecimiento neuronal y la plasticidad cerebral que se ha vinculado en investigaciones previas a la depresión y la respuesta a antidepresivos.
Usando redes derivadas de RM, los investigadores informaron que las redes cerebrales morfológicas (basadas en estructura) —en lugar de redes funcionales— se asociaron con la predicción de cambios en los síntomas. En análisis que comparaban los dos tratamientos, el estudio encontró que las redes morfológicas basadas en el índice de girificación podían predecir las tasas de cambio de síntomas en ambos grupos. Sin embargo, las redes basadas en profundidad de surcos y las redes basadas en grosor cortical se reportaron como predictivas solo en el grupo de píldora Yueju, vinculándose a cambios en síntomas depresivos y BDNF, respectivamente.
Los análisis de subredes destacaron la red visual del cerebro como predictiva de forma independiente de cambios en síntomas depresivos (en análisis basados en profundidad de surcos) y niveles de BDNF (en análisis basados en grosor cortical) tras el tratamiento con píldora Yueju.
El autor principal del estudio, el Dr. Yuxuan Zhang, dijo que los hallazgos podrían respaldar la selección de tratamientos más temprana en la atención: “Las redes cerebrales pueden entonces alimentarse a los modelos predictivos construidos en este estudio para predecir las respuestas de los pacientes al tratamiento con píldora Yueju. Basado en las respuestas predichas, podemos entonces determinar si el paciente es adecuado para el tratamiento con píldora Yueju.”
Los resultados se publicaron en General Psychiatry (2025; 38(5): e102041). Los autores describieron el trabajo como preliminar y señalaron limitaciones típicas de la investigación piloto, incluyendo el pequeño tamaño de la muestra y la breve ventana de observación de cuatro días, que puede ser demasiado corta para evaluar efectos en estado estacionario de algunos antidepresivos. Se necesitarían estudios más grandes y multicéntricos para confirmar si los predictores basados en RM pueden guiar de manera fiable las elecciones de tratamiento individualizado.
