Un equipo de científicos de la Universidad de Shenzhen, en China, logró desarrollar un biomarcador computacional que permite anticipar el riesgo de trastorno depresivo mayor con hasta cuatro años de antelación. Según cifras de la Organización Mundial de la Salud citadas en el estudio, esta condición afecta a más de 332 millones de personas en todo el mundo. La herramienta analiza cómo el cerebro procesa las expresiones faciales de otras personas para identificar patrones asociados a un futuro trastorno, una capacidad que los investigadores consideran prometedor.
El proyecto, liderado por Lu Han, profesor asistente de la Escuela de Inteligencia Artificial, se basa en datos de IMAGEN, una cohorte longitudinal de adolescentes reclutados en varios países europeos. A los 19 años, los participantes realizaron una resonancia magnética funcional mientras observaban rostros con distintas emociones y completaron cuestionarios estandarizados para evaluar sus síntomas. El equipo realizó un seguimiento de esos jóvenes hasta los 23 años para verificar el desarrollo de depresión.
El artículo con los resultados se publicó este mes en la revista Science Advances. La investigación demuestra que es posible identificar patrones cerebrales vinculados a un riesgo futuro, ofreciendo una oportunidad clave para la intervención temprana en salud mental. Este avance tecnológico marca un hito significativo en el uso de la inteligencia artificial aplicada al diagnóstico clínico.
Resultados prometedores en un ensayo clínico
El marcador diseñado por el equipo de Lu se puso a prueba en Stratify, un segundo ensayo que comparó la depresión con otros trastornos mentales como el alcoholismo, los atracones de comida o el abuso de drogas. Entre una cohorte de más de 400 adolescentes con diversas formas del trastorno, solo los 134 que tenían un diagnóstico clínico de trastorno depresivo mayor mostraron valores anormales en el indicador. En cambio, los pacientes con síntomas de adicción, anorexia o bulimia presentaron resultados similares a los de quienes no tenían señales de problemas de salud mental, lo que respalda la especificidad del hallazgo.
Esta capacidad predictiva se basa en la premisa explicada por Lu al medio Global Times: las personas sin depresión distinguen con facilidad los cambios emocionales en el rostro de los demás y responden en consecuencia, por ejemplo, con amabilidad ante una sonrisa. Quienes padecen el trastorno, en cambio, tienden a suponer que los demás están enfadados con ellos. Por eso, los investigadores centraron el análisis en las expresiones de enojo, que consideran una señal de amenaza social vinculada a las dificultades interpersonales propias del cuadro.
Con esa base, el equipo construyó un modelo de aprendizaje profundo que imita el modo en que el cerebro procesa la información visual y codifica conceptos emocionales abstractos como la ira. Los resultados mostraron que los jóvenes de 19 años cuya respuesta a los rostros estaba sesgada hacia emociones o recuerdos negativos eran los que con mayor probabilidad desarrollaban algún tipo de depresión.
El biomarcador computacional resultante, indicó Lu, se relacionó también con la variante genética rs11123030, lo que sugiere que la predisposición hereditaria influye en la forma en que una persona percibe las emociones ajenas. De este modo, la tecnología permite anticipar el riesgo hasta cuatro años antes de su aparición, identificando patrones visuales y genéticos específicos.
La investigación subraya que la interpretación errónea de las señales faciales no es un error aislado, sino un mecanismo neurobiológico clave en el desarrollo del trastorno. Al integrar datos visuales y genéticos, los científicos han logrado una herramienta diagnóstica más precisa.
Lu añadió que el biomarcador aporta información predictiva independiente del estrés familiar y los factores socioeconómicos, sin reemplazar esos riesgos ambientales. Por eso, remarcó, la depresión no responde a una sola causa, sino a la interacción entre la genética, el desarrollo cerebral y las experiencias de vida.
El investigador señaló que los hallazgos deben validarse aún en adultos de mediana edad y en distintos grupos étnicos antes de una aplicación más amplia. Además, sugirió que el estudio puede impulsar sistemas de percepción robótica que emulen con mayor precisión la interpretación humana de emociones, avanzando hacia lo que describió como IA encarnada. Esta tecnología permitiría percibir estados emocionales a través de señales faciales sutiles.
Comentarios 0
Súmate a la conversación
Tu comentario es anónimo, pero para evitar bots necesitamos que te registres. Es gratis y toma 30 segundos.
Crear cuenta para comentar Ya tengo cuenta