Un estudio reciente publicado en Scientific Reports utilizó algoritmos de Machine Learning para clasificar el trastorno depresivo mayor (TDM) utilizando datos de neuroimagen. Los investigadores buscaron identificar biomarcadores confiables para el diagnóstico y tratamiento del TDM.
El TDM es una condición de salud mental prevalente con un impacto significativo en la sociedad. Está asociado con un mayor riesgo de suicidio y una reducción en la calidad de vida. El diagnóstico y tratamiento tempranos son cruciales para prevenir el envejecimiento acelerado del cerebro y la resistencia terapéutica.
Tradicionalmente, el diagnóstico del TDM se ha basado en síntomas autoinformados, lo cual conlleva el riesgo de un diagnóstico erróneo. Las comorbilidades y los síntomas superpuestos complican aún más el diagnóstico preciso y el tratamiento efectivo.
Las técnicas avanzadas de neuroimagen, como la resonancia magnética (RM), han permitido el examen de los cambios corticales y subcorticales asociados con el TDM. Sin embargo, los tamaños de efecto pequeños y los análisis a nivel de grupo dificultan su aplicación clínica.
El estudio incluyó pacientes con TDM y controles sanos de múltiples cohortes. Los investigadores utilizaron algoritmos de Machine Learning, como máquinas de vectores de soporte y regresión logística, para clasificar a los individuos según las características corticales y subcorticales extraídas de las exploraciones de RM.
Los resultados mostraron que los modelos de Machine Learning tenían una capacidad limitada para distinguir entre pacientes con TDM e individuos sanos. La precisión balanceada más alta alcanzada fue aproximadamente del 62% cuando los datos se separaron por edad y sexo, y alrededor del 51% cuando se separaron por sitio. Las técnicas de armonización de datos no mejoraron significativamente el rendimiento de los modelos.
Estos hallazgos sugieren que los algoritmos comunes de Machine Learning, cuando se aplican a datos estructurales del cerebro, no pueden diagnosticar el TDM de manera confiable. Los investigadores destacaron la necesidad de realizar más estudios para explorar algoritmos más sofisticados que puedan obtener un mejor rendimiento.
Estos resultados enfatizan la complejidad del diagnóstico del TDM y la importancia de considerar múltiples factores más allá de los datos de neuroimagen solamente. Mejores herramientas de diagnóstico y biomarcadores son esenciales para la intervención temprana y el tratamiento personalizado de las personas con TDM.
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