Un estudi internacional co-liderat per Joaquim Raduà, cap del grup Imatge dels trastorns relacionats amb l’estat d’ànim i l’ansietat (IMARD) de l’IDIBAPS, conjuntament amb Gonzalo Salazar de Pablo (King’s College London), Daniel Guinart (Hospital del Mar) i Christoph Correll (Charité Universitätsmedizin, Berlin) ha desenvolupat una nova eina capaç d’estimar el risc que un adolescent hospitalitzat per problemes de salut mental desenvolupi un trastorn bipolar en els anys posteriors a aquesta hospitalització. L’estudi, publicat a Molecular Psychiatry, utilitza tècniques de machine learning per generar una calculadora de risc que, segons els autors, pot contribuir a la detecció precoç d’aquest trastorn i per tant a una optimització del seguiment clínic.
El trastorn bipolar és una malaltia mental greu caracteritzada per oscil·lacions intenses de l’estat d’ànim, que passa per episodis de depressió i d’hipomania o mania. Sol trigar anys a diagnosticar-se, i això dificulta la intervenció precoç. Per abordar aquest repte, l’equip investigador va seguir 105 adolescents hospitalitzats per trastorns afectius, d’ansietat o de conducta, però sense diagnòstic de trastorn bipolar o psicosi, i els va monitorar durant un període de fins a cinc anys. El risc acumulat de desenvolupar trastorn bipolar fou del 5% al llarg del primer any, del 22% al llarg dels 2 primers anys, del 29% al llarg dels 3 primers anys, i del 36% al llarg dels 4 primers anys.
Una eina predictiva basada en dades clíniques
A partir d’aquest seguiment, els investigadors van aplicar models estadístics avançats per identificar els factors que millor anticipaven la transició cap a un trastorn bipolar.
Entre els símptomes que més contribueixen a predir aquest risc destaquen manifestacions lleus però significatives d’hipomania, com ara:
- Autoestima inflada o grandiositat (que fou el predictor més potent)
- Pensaments accelerats
- Parla excessiva
- Augment d’energia
Aquests elements permeten a la nova calculadora estimar el risc individual de desenvolupar un trastorn bipolar, especialment durant els dos anys posteriors a l’hospitalització on té una precisió situada entre el 72% i el 86% (segons el tipus de validació).
Segons explica Joaquim Raduà, “la nostra eina permet identificar adolescents que, tot i no tenir un trastorn bipolar, presenten un patró clínic associat a una major probabilitat de desenvolupar-lo. Detectar aquests casos de forma anticipada pot marcar la diferència en el fet d’una major prevenció així com un tractament més precoç i per tant efectiu.”
Cap a una intervenció més precoç i personalitzada
La implementació clínica d’aquesta calculadora podria ajudar els professionals de salut mental a adaptar el seguiment i oferir intervencions preventives dirigides als adolescents amb més risc. Això inclou programes de psicoeducació, tractaments psicològics específics o un control més estret de l’evolució dels símptomes.
Tal com destaca Gonzalo Salazar de Pablo, coautor de l’estudi, “aquesta eina no és un diagnòstic, sinó un suport per als clínics. Ens permet estimar qui pot necessitar una vigilància més estreta, i així millorar les oportunitats de prevenció i intervenció primerenca.”
La recerca també subratlla la importància de continuar validant el model en cohorts més àmplies i en altres contextos clínics, per garantir-ne la robustesa i facilitar-ne l’adopció.
Un pas endavant en la psiquiatria de precisió
Aquest estudi representa un avenç important en l’àmbit de la psiquiatria de precisió, que busca introduir eines predictives per adaptar els tractaments a les característiques individuals de cada pacient. Les calculadores de risc, com la co-desenvolupada pel grup IMARD, contribueixen a identificar trajectòries clíniques abans que els símptomes siguin evidents, facilitant intervencions més eficaces i potencialment prevenint l’aparició de trastorns severs.
Amb aquesta nova eina, l’IDIBAPS reforça el seu compromís amb la recerca translacional i la millora de l’atenció a la salut mental en la població adolescent.
