Biomarcadores sanguíneos muestran potencial para predecir el riesgo de psicosis

La psicosis suele manifestarse en la adolescencia o al inicio de la edad adulta y puede afectar gravemente el funcionamiento social y laboral. Las alucinaciones, los delirios y el pensamiento desorganizado a menudo evolucionan gradualmente, lo que dificulta su identificación temprana. En Singapur, 1 de cada 43 adultos ha recibido un diagnóstico de psicosis, lo que subraya la necesidad de herramientas objetivas para la estratificación del riesgo. Un nuevo estudio identifica perfiles proteicos en sangre que podrían predecir la transición a la psicosis en jóvenes asiáticos.

La Universidad Tecnológica de Nanyang (NTU) de Singapur, en colaboración con el Instituto de Salud Mental (IMH) de NHG Health en Singapur, ha identificado biomarcadores proteómicos en plasma que reflejan procesos biológicos subyacentes y podrían indicar riesgo de enfermedad. Los investigadores analizaron las proteínas circulantes mediante espectrometría de masas y, posteriormente, aplicaron aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos. Este enfoque busca complementar las evaluaciones clínicas basadas en síntomas con indicadores moleculares cuantificables.

El estudio se basó en el Estudio Longitudinal de Jóvenes en Riesgo (LYRIKS) del IMH, iniciado en 2008 para caracterizar los factores de riesgo sociales, clínicos y biológicos en jóvenes con riesgo ultraalto de psicosis. LYRIKS siguió a 173 participantes de entre 14 y 29 años; 65 fueron clasificados como de riesgo ultraalto según señales de alerta temprana, y 13 desarrollaron psicosis en un período de dos años. Los investigadores crearon cinco modelos de predicción: dos utilizando paneles de proteínas previamente descritos en cohortes caucásicas y tres derivados del conjunto de datos de LYRIKS mediante aprendizaje automático y selección estadística.

Los modelos basados en patrones de proteínas de individuos caucásicos alcanzaron una precisión del 75 % al 81 % en el conjunto de datos LYRIKS, mientras que los modelos derivados de LYRIKS llegaron hasta el 96 % de precisión. Si bien las proteínas específicas diferían entre las cohortes, se observaron procesos biológicos similares —incluida la función inmunitaria— en todas las poblaciones. Estos hallazgos indican que los modelos específicos para cada población podrían mejorar la precisión de la predicción de riesgos en grupos asiáticos.

El estudio se publicó en Translational Psychiatry. El equipo señaló que se necesitan validaciones más amplias e independientes en diferentes poblaciones antes de su implementación clínica. También reconocieron que el análisis se centró en las proteínas presentes en la mayoría de las muestras, lo que podría haber omitido proteínas relevantes pero menos abundantes; en futuros trabajos se podría ampliar la cobertura de analitos e integrar datos multimodales, como genómica, metabolitos y factores sociales, con inteligencia artificial (IA) explicable.

"Los resultados fueron alentadores, ya que demostraron que las firmas proteicas identificadas en poblaciones caucásicas podrían aplicarse de forma más generalizada, a la vez que proporcionaron información sobre cómo se ve y funciona una firma específica de la población asiática. Esto acerca el campo a la elaboración de perfiles moleculares que pueden respaldar los enfoques clínicos existentes, lo que nos acerca un paso más a una atención más personalizada y basada en la biología", afirmó el profesor adjunto Wilson Goh, de la Facultad de Medicina Lee Kong Chian y del Centro de IA en Medicina de la NTU.

"Como única institución psiquiátrica especializada a nivel nacional en Singapur, el IMH está comprometido con el avance de la atención de la salud mental a través de la investigación. Investigaciones como esta ayudan a profundizar la comprensión de afecciones psiquiátricas complejas, descubrir su base biológica y respaldar el desarrollo de herramientas de diagnóstico más eficaces. Esto, en última instancia, mejorará los resultados de recuperación de los pacientes”, dijo Jimmy Lee, Director de Investigación e Innovación del Grupo NHG Health y Consultor Sénior e Investigador Clínico del Instituto de Salud Mental (IMH).

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