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Un estudio internacional ha identificado factores que podrían ayudar en el diagnóstico del trastorno bipolar, combinando datos de neuroimagen y técnicas de aprendizaje automático.
A través de la participación de 853 pacientes con trastorno bipolar y 2167 sujetos control, pertenecientes a 13 cohortes distintas, se analizaron datos clínicos y de neuroimagen para diferenciar los individuos de un grupo u otro según técnicas de aprendizaje automático. En este caso particular, se buscaba la identificación de patrones que ayudasen a clasificar correctamente a los participantes en el grupo de pacientes con trastorno bipolar o en el de controles sanos. De esta manera, se analizaron las imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética junto con otras variables clínicas y sociodemográficas de interés (tratamiento, sexo o edad) de los participantes.
Los resultados demostraron un mayor rendimiento de clasificación del que se esperaría encontrar solo por azar, con un área bajo la curva del 71,49 % (IC 95 %: 69,39-73,59 %). No obstante, los autores destacan que el nivel de precisión fue del 65,23 % (IC 95 %: 63,47-67,00 %), inferior al umbral del 80 % necesario para ser utilizado en la práctica clínica habitual.
El trabajo, sin embargo, constituye hasta la fecha la mejor aproximación para el empleo de técnicas de neuroimagen como exploraciones complementarias que ayuden a confirmar el diagnóstico clínico del trastorno bipolar.
octubre 21/ 2018 (neurología.com)
Referencia bibliográfica:
Nunes A, Schnack HG, Ching CRK, Agartz I, Akudjedu TN, Alda M, et al.; ENIGMA Bipolar Disorders Working Group. Mol Psychiatry 2018; Aug 31.
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