MADRID, 13 (EUROPA PRESS)
Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego (Estados Unidos), en colaboración con científicos holandeses, han descubierto que ciertos metabolitos, pequeñas moléculas producidas por el proceso del metabolismo, pueden ser indicadores predictivos en personas con riesgo de trastorno depresivo mayor recurrente.
"Es un estudio pequeño, pero es el primero en mostrar el potencial de usar marcadores metabólicos como indicadores clínicos predictivos de los pacientes con mayor riesgo, y menor riesgo, de episodios recurrentes de síntomas depresivos mayores", han dicho los investigadores, cuyo trabajo ha sido publicado en la revista 'Translational Psychiatry'.
Para el trabajo, los expertos reclutaron a 68 personas (45 mujeres, 23 hombres) con depresión mayor recurrente que estaban en remisión libre de antidepresivos, a los que compararon con 59 personas. Después de recolectar sangre de pacientes que estaban en remisión, se realizó un seguimiento prospectivo de los pacientes durante dos años y medio.
Los resultados mostraron que una firma metabólica encontrada cuando los pacientes estaban bien podía predecir qué pacientes tenían más probabilidades de recaer hasta dos años y medio en el futuro. La precisión de esta predicción fue de más del 90 por ciento y el análisis de las sustancias químicas más predictivas encontró que pertenecen a ciertos tipos de lípidos (grasas que incluyen eicosanoides y esfingolípidos) y purinas.
Los investigadores encontraron que en sujetos con depresión mayor recurrente, los cambios en metabolitos específicos en seis vías metabólicas identificadas resultaron en alteraciones fundamentales de actividades celulares importantes.
"Los hallazgos revelaron una firma bioquímica subyacente en la rMDD remitida que distingue a los pacientes diagnosticados de los controles sanos. Estas diferencias no son visibles a través de una evaluación clínica ordinaria, pero sugieren que el uso de la metabolómica, el estudio biológico de los metabolitos, podría ser una nueva herramienta para predecir qué pacientes son más vulnerables a una recurrencia de síntomas depresivos", han apostillado los expertos.