El método que predice con un análisis de sangre cómo actúan los antidepresivos en pacientes con conductas suicidas

El mayor factor del riesgo del suicidio son los intentos previos.
El mayor factor del riesgo del suicidio son los intentos previos.
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El mayor factor del riesgo del suicidio son los intentos previos.

Un grupo de investigadores de la Clínica Mayo (Estados Unidos) ha encontrado que los pacientes con trastorno depresivo mayor y un historial de intentos de suicidio poseen una serie de biomarcadores distintivos que se correlacionan con su respuesta a la terapia con antidepresivos.

El descubrimiento, publicado en el medio académico Frontiers Pharmacology abre la puerta al desarrollo de estrategias de tratamiento individualizadas y a la identificación temprana de aquellos pacientes con mayor riesgo de suicidio.

Firmas biológicas diferenciadas entre distintos pacientes

La técnica se basa en varias tecnologías conocidas, en inglés, como multi-omics (estudio combinado de ciertos parámetros en el cuerpo humano, como aquellos que tienen que ver con la genética en el caso de la genómica, los metabolitos en el caso de la metabolómica o las proteínas en el caso de la proteómica). Así, los autores emplearon este enfoque para analizar muestras de 350 pacientes diagnosticados con síndrome depresivo mayor. 

Dentro de ellas, compararon las de aquellos que no tenían intentos suicidas en su historial y las de los que sí que habían mostrado este tipo de conductas, y encontraron perfiles diferenciados entre los dos grupos en varios de los parámetros analizados, a pesar de que su diagnóstico era idéntico.

Por ejemplo, ambos tipos de pacientes tienen variaciones diferentes en los genes CLOCK y ARNTL, relacionados con la regulación del ritmo circadiano y por tanto en funciones fundamentales como la conducta, el metabolismo, los niveles hormonales o el sueño. Las variaciones en estos genes concretos también se han asociado con diferentes tasas de respuesta a los antidepresivos y diferentes tasas de remisión.

Precisamente, hay que tener en cuenta que el mayor factor de riesgo para el suicidio es haber tenido intentos previos, un fenómeno que podría en parte explicarse por estas diferencias entre pacientes.

Según citan estos investigadores, cada año se suicidan 700.000 personas y se producen entre 10 y 20 veces más intentos de suicidio no fatales en todo el mundo. Por ello, es vital entender la biología de las conductas suicidas para mejorar los enfoques diagnósticos

Multi-omics, una herramienta revolucinaria

Las omics son una serie de tecnologías basadas en el estudio de diferentes elementos del cuerpo. Por ejemplo, como decíamos, la genómica es el estudio de los genes; la metabolómica, de los metabolitos (sustancias creadas por el cuerpo al procesar comida, medicamentos o sus propios tejidos); la proteómica, de las proteínas; la epigenómica, de los cambios epigenéticos en el ADN; y la transcriptómica, de las moléculas de ARN. Cuando se estudian y se ponen en relación dos o más de estos aspectos, es cuando se considera que el enfoque es multi-omic. 

Se trata de una herramienta muy prometedora y relativamente reciente en la medicina actual, y aún puede ser la clave para numerosos descubrimientos; mientras que el estudio de cada uno de estos objetos por separado puede explicar ciertos aspectos de distintos procesos biológicos, el estudio combinado puede revelar interacciones previamente no contempladas.

En el estudio presente, por ejemplo, el análisis combinado del metaboloma y el genoma ha permitido encontrar estas firmas biológicas que no son detectables analizando únicamente uno de los dos componentes.

Referencias

Grant Caroline W., Wilton Angelina R., Kaddurah-Daouk Rima, Skime Michelle, Biernacka Joanna, Mayes Taryn, Carmody Thomas, Wang Liewei, Lazaridis Konstantinos, Weinshilboum Richard, Bobo William V., Trivedi Madhukar H., Croarkin Paul E., Athreya Arjun P. Network science approach elucidates integrative genomic-metabolomic signature of antidepressant response and lifetime history of attempted suicide in adults with major depressive disorder. Frontiers in Pharmacology (2022). DOI: 10.3389/fphar.2022.984383

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