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Neuroimágenes y psiquiatría: una visión crítica
1. NEUROIMÁGENES Y
PSIQUIATRÍA: UNA
VISIÓN CRÍTICA
Santiago Stucchi Portocarrero
Médico Psiquiatra
INSM H. Delgado – H. Noguchi
Universidad Peruana Cayetano Heredia
stucchi@hotmail.com
Agosto 2017
2. “Cinco nuevas técnicas de imagen -tomografía computarizada, mapeo de
actividad eléctrica cerebral, técnicas de flujo sanguíneo cerebral,
tomografía por emisión de positrones y resonancia magnética nuclear-
son prometedoras para profundizar el conocimiento de la fisiopatología,
el diagnóstico y el tratamiento de pacientes psiquiátricos”.
(Brown RP, Kneeland B. Visual imaging in psychiatry. Hosp Community Psychiatry. 1985; 36 (5): 489-96).
3. “Los recientes avances en la adquisición y análisis de datos de las
neuroimágenes sostienen la promesa de mejorar la capacidad de hacer
diagnósticos y predicciones pronósticas y planificar el tratamiento de los
trastornos neuropsiquiátricos”.
(O'Halloran R, Kopell BH, Sprooten E, Goodman WK, Frangou S. Multimodal Neuroimaging-Informed Clinical
Applications in Neuropsychiatric Disorders. Front Psychiatry. 2016; 7: 63).
“La neuroimagen estructural en la investigación de la psicosis no ha
llevado todavía a las aplicaciones clínicas que se previeron”.
(Fusar-Poli P, Meyer-Lindenberg A. Forty years of structural imaging in psychosis: promises and truth. Acta Psychiatr Scand.
2016; 134 (3): 207-224).
8. Neuroimágenes estructurales
Neuroimágenes funcionales
Neumoencefalografía Tomografía
computarizada (TC)
Resonancia magnética
nuclear (RMN)
Resonancia magnética
nuclear funcional (RMNf)
Resonancia magnética
de difusión (RMNd)
Tomografía por emisión
de positrones (PET)
Tomografía por emisión
de fotón único (SPECT)
9. Investigación Descubrir fisiopatología de trastornos psiquiátricos
Diagnóstico
Hacer diagnóstico de descarte
Diagnosticar trastornos psiquiátricos
Diferenciar trastornos psiquiátricos entre sí
Detectar población vulnerable
Detectar simulaciones
Pronóstico Predecir el curso del trastorno psiquiátrico
Tratamiento Evaluar eficacia de tratamientos psiquiátricos
Neuroimágenes en la psiquiatría:
10.
11.
12. Hipofrontalidad
Buchsbaum MS, Ingvar DH, Kessler R, Waters RN, Cappeletti J, Van Kammen DP, King
AC, Johnson JL, Manning RG, Flyn RW, Mann LS, Bunney Jr. WE, Sokoloffe L. Cerebral
glucography with positron emission tomography: Use in normal subjects and in patients with
schizophrenia. Arch Gen Psychiatry. 1982: 39: 251-259.
Vita A, Bressi S, Perani D, Invernizzi G, Giobbio GM, Dieci M, Garbarini M, Del Sole A,
Fazio F. High-resolution SPECT study of regional cerebral blood flow in drug-free and drug-
naive schizophrenic patients. Am. J. Psychiatry. 1995; 152 (6): 876–882.
No diferencia entre
actividad cerebral
anterior y posterior
Sheppard G, Manchanda R, Gruzelier J, Hirsch SR, Wise R, Frackowiak R, Jones T. 15O-
Positron emission tomography scanning in predominantly never treated acute schizophrenics.
Lancet. 1983; 2: 1448–1452.
Early TS, Reiman EM, Raichle ME, Spitznagel L. Left globus pallidus abnormality in never-
medicated patients with schizophrenia. Proc Natl Acad Sci USA. 1987; 84 (2): 561–563.
Hiperfrontalidad
Cleghorn JM, Garnett ES, Nahmias C, Firnau G, Brown GM, Kaplan R, Szechtman H,
Szechtman B. Increased frontal and reduced parietal glucose metabolism in acute untreated
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revisited: a high resolution single photon emission computed tomography study in
schizophrenia. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1995; 58 (4): 452–456.
Esquizofrenia:
13. Depresión:
• Unipolar
• Enfermedad Parkinson
• Corea de Huntington
• Accid. cerebrovascular
Hipometabolismo
corteza prefrontal
orbital inferior
Hipometabolismo
corteza temporal
anterior
Mayberg HS, Starkstein SE, Sadzot B, Preziosi T,
Andrezejewski PL, Dannals RF, Wagner HN Jr, Robinson
RG. Selective hypometabolism in the inferior frontal lobe
in depressed patients with Parkinson's disease. Ann
Neurol. 1990; 28 (1): 57-64.
Mayberg HS, Starkstein SE, Peyser CE, Brandt J, Dannals
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Mayberg HS. Functional imaging studies in secondary
depression. Psychiatr Ann.. 1994; 24 (12): 643-647.
Retardo psicomotor:
• Esquizofrenia
• Depresión
Hipometabolismo
corteza prefrontal
dorsolateral
izquierda
Dolan RJ, Bench CJ, Liddle PF, Friston KJ, Frith CD,
Grasby PM, Frackowiak RS. Dorsolateral prefrontal
cortex dysfunction in the major psychoses; symptom or
disease specificity? J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1993;
56 (12): 1290-1294.
15. Activación de la amígdala:
Trastorno de ansiedad generalizada
Trastorno de estrés postraumático
Trastorno de pánico
Fobia social
Fobia específica
Etkin A, Wager TD. Functional neuroimaging of anxiety: a meta-analysis
of emotional processing in PTSD, social anxiety disorder, and specific
phobia. Am J Psychiatry. 2007; 164 (10):1476-88.
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Depresión mayor Gotlib IH, Hamilton JP. Neuroimaging and depression: Current status and
unresolved issues. Current Directions in Psychological Science. 2008;
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Trastorno bipolar Keener MT, Phillips ML. Neuroimaging in bipolar disorder: A critical
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Esquizofrenia Berman K, Meyer-Lindenberg A. Functional brain imaging studies in
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Trastorno de personalidad limítrofe Donegan NH, Sanislow CA, Blumberg HP, Fulbright RK, Lacadie C,
Skudlarski P, Gore JC, Olson IR, McGlashan TH, Wexler BE. Amygdala
hyperreactivity in borderline personality disorder: implications for
emotional dysregulation. Biol Psychiatry. 2003; 54 (11): 1284-1293.
Trastorno de personalidad disocial Wahlund K, Kristiansson M. Aggression, psychopathy and brain imaging:
Review and future recommendations. International Journal of Law and
Psychiatry. 2009; 32: 266–271.
16. Hamann S. Mapping discrete and dimensional emotions onto the brain: controversies and consensus. Trends in Cognitive Sciences 2012; 16 (9): 458-466.
18. Supuestos:
• El programa informático funciona con un mínimo de errores
• Toda actividad hemodinámica / metabólica detecta una actividad neuronal
• Toda actividad neuronal genera una actividad hemodinámica / metabólica
• Activación / no activación = estimulación / inhibición
• La actividad neuronal indica la localización
• Toda conducta o sensación es localizable
Neuroimágenes
funcionales
Actividad hemodinámica (BOLD)
Actividad metabólica (CMRG)
BOLD = Blood Oxygenation Level-Dependent, CMRG = Cerebral Metabolic Rate for Glucose
19. Bennett CM, Baird AA, Miller MB, Wolford GL. Neural correlates of interspecies perspective taking in the post-mortem Atlantic Salmon:
An argument for multiple comparisons correction. University of California. http://prefrontal.org/files/posters/Bennett-Salmon-2009.pdf.
22. Haller S, Bartsch AJ. Pitfalls in fMRI. Eur Radiol. 2009; 19: 2689-2706.
23. Logothetis NK. What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature. 2008; 453: 869-878.
24.
25.
26. Bibliografía:
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• Racine E, Bar-Ilan O, Illes J. fMRI in the public eye. Nat Rev Neurosci. 2005; 6 (2): 159-164.
• Venturelli AN, Branca I. Evidencia y neurociencias cognitivas: El caso de la resonancia
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Notas del editor
El propósito de esta presentación es sugerir una visión crítica de las técnicas neuroimagenológicas, que permita entenderlas en su real dimensión, reconociendo sus valiosos aportes a la investigación neurocientífica, pero también sus límites, para no caer en discursos grandilocuentes ni pretensiones carentes de sustento, como sucede con cierta frecuencia.
Tres décadas después continúan las promesas o llega la decepción.
Lo cual no ha sido impedimento para ofrecimientos como éste.
A precios no precisamente cómodos.
¿Es esto real? ¿Pueden las neuroimágenes solucionar conflictos de pareja o detectar futuros corruptos?
Para el imaginario colectivo las neuroimágenes han devenido en algo parecido a una “lectura de la mente”, una forma de “ver” directamente el funcionamiento del cerebro. No es así, en realidad.
Tumor cerebral en TC y esclerosis múltiple en RMN
Sin embargo, estos hallazgos no son tan homogéneos como pudiera parecer, por ejemplo…
Cabe decir también que la mayor parte de los estudios imagenológicos comparan personas con determinado diagnóstico con personas sin el diagnóstico, sin tener en cuenta que cualquier estado emocional puede tener su propio correlato en las imágenes, como podemos ver en esta diapositiva, de modo que lo que podrían estar reflejando tales estudios no es el patrón imagenológico específico de trastornos en sí, sino tal vez solo el estado emocional de la persona en el momento del examen. En otras palabras, dichas imágenes no estarían diferenciando, por ejemplo, entre una persona con depresión mayor y otra que está simplemente triste o ansiosa, teniendo en cuenta que la tristeza y la ansiedad son emociones normales y no necesariamente implican una patología.
Por otro lado, cabe recordar que el simple hecho de tener un patrón de imágenes no da por sí mismo a un estado mental la categoría de trastorno, pues la determinación de una emoción, sentimiento o conducta como patología depende de otras variables. Como hemos visto, hay imágenes para la ansiedad, la tristeza, la ira, etc, lo que obviamente no convierte a tales estados emocionales en patológicos. Inclusive hay estudios imagenológicos para estados de meditación, como se puede ver aquí. Es decir, cualquier manifestación mental podría dar lugar a un patrón de imágenes sin que eso implique una condición de anormalidad. En otras palabras, no podemos sustentar la “realidad” de un trastorno mental solamente en un examen de imagen cerebral.
Las neuroimágenes funcionales evalúan la función cerebral de un modo indirecto, midiendo la actividad hemodinámica, mediante el consumo de oxígeno, o la actividad metabólica, a través del consumo de glucosa. Esto se hace en unidades denominadas vóxeles, que son el equivalente volumétrico de los píxeles, y que contienen miles de neuronas. El procesamiento de los datos es hecho por programas informáticos, que adecúan los datos y los convierten en imágenes de colores.
Algunos autores han cuestionado los métodos estadísticos utilizados para analizar las investigaciones imagenológicas. Aquí, por ejemplo, podemos ver un estudio del 2009 que evaluó la respuesta a un test cognitivo, que encontró activación de determinadas áreas cerebrales. Lo anecdótico del caso es que el sujeto de investigación era un salmón, y por añadidura, muerto. De este modo poco convencional los autores demostraron el riesgo de hallar falsos positivos con determinados métodos estadísticos.
Otra publicación del 2009 observó que algunos de los estudios de neuroimágenes mostraban índices de correlación excesivamente elevados, lo cual fue atribuido por los autores a un error estadístico conocido como análisis no independiente, que consiste en hacer primero un análisis selectivo de las zonas activadas y luego un análisis de los resultados del mismo conjunto de datos, pero solo en las áreas seleccionadas, lo que constituye un análisis circular. Esto ha sido después refutado, y las refutaciones a su vez contrarrefutadas, por lo que el debate ha continuado.
Una publicación del 2016 detectó errores en tres de los programas estadísticos más utilizados para la RMNf, lo que echó una sombra de duda sobre muchos artículos publicados en este campo. Luego se ha dicho que el error no era tan grave, y que no afectaba a tantas investigaciones, pero también el debate ha seguido en pie.
Se sabe que existen algunos factores que influyen en la respuesta BOLD. Uno de ellos es el nivel de CO2. Por ejemplo, este estudio midió la señal BOLD, es decir el consumo neuronal de O2, en personas que contenían la respiración durante 15, 30 y 45 segundos. Se vio entonces que en todas había primero un descenso de la señal BOLD pero luego un incremento, que era mayor cuanto más tiempo se contenía la respiración, como se ve en el gráfico. Otros factores que influyen en la señal BOLD son el tabaco, el alcohol, los estimulantes, la edad y las enfermedades cerebro vasculares. De tal modo que, si bien la señal BOLD generalmente se correlaciona con la actividad neuronal, no es una medida directa, y puede verse afectada por otros factores.
Por otro lado, dentro de los microcircuitos neuronales se dan mecanismos de excitación e inhibición, que pueden tener un balance neto excitatorio o inhibitorio dependiendo de cuál predomine. Y esto no necesariamente se correlaciona con la activación o desactivación en términos de señal BOLD. Por ejemplo, aquí podemos ver, en la primera imagen una activación tanto de las neuronas excitatorias como inhibitorias, incrementando el consumo de O2 y por lo tanto, dando una señal BOLD positiva, aunque el balance neto sea neutro. En la segunda imagen no hay una activación, por lo que no hay una señal BOLD, y el balance también es neutro. En la tercera sí hay una correspondencia entre activación y excitación, pues el balance se inclina hacia la excitación. Y en la cuarta tenemos un balance neto hacia la inhibición, que podría llevar hacia un consumo menor de O2, pero esto es variable. Por lo tanto, una activación en la imagen funcional no necesariamente revelaría un efecto neto excitatorio.
Vamos a revisar finalmente el concepto de localización, que como hemos visto, es una de los supuestos básicos de las neuroimágenes. Cuando hablamos de manifestaciones físicas, puede haber una correlación clara entre lesión y síntoma o signo. Por ejemplo, una tuberculosis suele generar tos, y esto no depende de variables culturales ni psicológicas, por lo que la tos tuberculosa se presenta igual en el Perú, como en Japón o en Lituania. Del mismo modo, si vamos al sistema nervioso, un tumor cerebral suele generar convulsiones, también sin importar la cultura, el idioma o la religión de la víctima.
Sin embargo, la situación no es exactamente igual cuando nos referimos a los síntomas mentales. Si bien no puede negarse que toda conducta o sensación tienen su origen en el cerebro -eso está claro y fuera de duda-, la manifestación de ese origen cerebral, o elemento biológico, según este modelo planteado por Berrios, no se expresa de manera directa, sino que pasa por un elemento semántico, y este elemento semántico tiene que ver con la forma como el individuo refiere la sensación interna. Esto depende de las experiencias previas, de la cultura y del repertorio lingüístico de la persona, y también del marco conceptual de quien escucha a esa persona y lo traduce al lenguaje especializado. De tal modo que un mismo elemento biológico, que puede ser una lesión, un desequilibrio de neurotransmisores, etc, puede dar lugar a dos síntomas mentales en diferentes personas, o a la inversa, dos elementos biológicos pueden dar la misma manifestación en personas distintas, dependiendo del elemento semántico. Esto lleva a que la tarea de localización cerebral de los síntomas mentales sea algo complejo y no tan directo e inequívoco como a veces lo presentan los estudios de neuroimágenes.
En suma, no se ha planteado el descarte de la investigación neuroimagenológica, pero sí hemos visto que hay cuestionamientos que tienen que ver con los análisis estadísticos, con las técnicas empleadas y con los conceptos mismos de localización cerebral, que deberían llevar a una visión más realista y prudente de los alcances de esta tecnología, y a evitar falsas promesas y usos inadecuados en la práctica cotidiana de la psiquiatría. Más específicamente, no existe suficiente evidencia de que las neuroimágenes sean útiles para el diagnóstico directo de los trastornos psiquiátricos ni para el tratamiento de los mismos. Por lo menos no en la actualidad.