CUVED | Divulgación de la Ciencia, XVI CONGRESO DE POSGRADO EN PSICOLOGÍA | UNAM | 2022

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Machine Learning para la identificación de biomarcadores en el Trastorno de Depreisón Mayor
Diego Angeles Valdez - Autor, | Conducción: Eduardo Adrián Garza Villareal - Tutor principal, María Magdalena Giordano Loyola - Tutor adjunto, José Humberto Nicolini Sánchez - Tutor Externo

Última modificación: 2023-01-14

Resumen


El Trastorno Depresivo Mayor (TDM) es un trastorno psiquiátrico prevalente que incapacita al menos al 20% de la población mundial en algún momento de su vida. El TDM se asocia con un alto riesgo de recaída, lo que contribuye al sufrimiento y la discapacidad causados por el TDM. Por lo tanto, la prevención de recaídas es un objetivo clínico importante para limitar la carga personal y social del TDM. La terapia cognitiva preventiva (TCP) es una terapia psicológica protocolizada que ha demostrado reducir el riesgo de recaída.

Es necesario dilucidar cómo la TPC consigue sus efectos. La comprensión de los mecanismos del tratamiento constituye el objetivo principal de esta investigación, ya que esto proporciona una ventana para identificar los puntos objetivo críticos para prevenir la recaída en los pacientes deprimidos.  Neurocognitive Working Mechanisms of Relapse Prevention in Depression (NEW PRIDE), es un ensayo controlado aleatorio de 75 pacientes con TDM asignados asignados a PCT o a una condición de control en lista de espera. Se realizaron mediciones clínicas, cognitivas y de resonancia magnética al inicio y a los 3 meses de seguimiento, y se siguió la evolución clínica durante un periodo de seguimiento de 18 meses. Este diseño nos permite estudiar qué cambios inducidos por la terapia (desde la línea de base hasta los 3 meses de seguimiento) contribuyen a la resistencia a la recaída a largo plazo (18 meses de seguimiento) y, por lo tanto, nos permite identificar biomarcadores no invasivos que predicen la respuesta al tratamiento y la recaída después de la PCT utilizando métodos de aprendizaje automático (ML).


Palabras clave


Major Depressive Disorder, Relapse, Neurocognitive mechanisms, Machine learning, Preventive Cognitive Therapy