Un estudio internacional coliderado por Joaquim Raduà, jefe del grupo Imagen de los trastornos relacionados con el estado de ánimo y la ansiedad (IMARD) del IDIBAPS, junto con Gonzalo Salazar de Pablo (King’s College London), Daniel Guinart (Hospital del Mar) y Christoph Correll (Charité Universitätsmedizin, Berlín), ha desarrollado una nueva herramienta capaz de estimar el riesgo de que un adolescente hospitalizado por problemas de salud mental desarrolle un trastorno bipolar en los años posteriores a dicha hospitalización. El estudio, publicado en Molecular Psychiatry, utiliza técnicas de machine learning para generar una calculadora de riesgo que, según los autores, puede contribuir a la detección precoz de este trastorno y, por tanto, a optimizar el seguimiento clínico.
El trastorno bipolar es una enfermedad mental grave caracterizada por oscilaciones intensas del estado de ánimo, que alterna episodios de depresión y de hipomanía o manía. Suele tardar años en diagnosticarse, lo que dificulta la intervención precoz. Para abordar este reto, el equipo investigador siguió a 105 adolescentes hospitalizados por trastornos afectivos, de ansiedad o de conducta, pero sin diagnóstico de trastorno bipolar o psicosis, y los monitorizó durante un periodo de hasta cinco años. El riesgo acumulado de desarrollar trastorno bipolar fue del 5% durante el primer año, del 22% durante los dos primeros años, del 29% durante los tres primeros años y del 36% durante los cuatro primeros años.
Una herramienta predictiva basada en datos clínicos
A partir de este seguimiento, los investigadores aplicaron modelos estadísticos avanzados para identificar los factores que mejor anticipaban la transición hacia un trastorno bipolar.
Entre los síntomas que más contribuyen a predecir este riesgo destacan manifestaciones leves pero significativas de hipomanía, como:
- Autoestima inflada o grandiosidad (que fue el predictor más potente)
- Pensamientos acelerados
- Habla excesiva
- Aumento de energía
Estos elementos permiten a la nueva calculadora estimar el riesgo individual de desarrollar un trastorno bipolar, especialmente durante los dos años posteriores a la hospitalización, donde alcanza una precisión situada entre el 72% y el 86% (según el tipo de validación).
Según explica Joaquim Raduà, "nuestra herramienta permite identificar a adolescentes que, aun sin tener un trastorno bipolar, presentan un patrón clínico asociado a una mayor probabilidad de desarrollarlo. Detectar estos casos de forma anticipada puede marcar la diferencia en términos de una mejor prevención, así como de un tratamiento más precoz y, por tanto, más efectivo".
Hacia una intervención más precoz y personalizada
La implementación clínica de esta calculadora podría ayudar a los profesionales de la salud mental a adaptar el seguimiento y ofrecer intervenciones preventivas dirigidas a los adolescentes con mayor riesgo. Esto incluye programas de psicoeducación, tratamientos psicológicos específicos o un control más estrecho de la evolución de los síntomas.
Tal como destaca Gonzalo Salazar de Pablo, coautor del estudio, ‘esta herramienta no es un diagnóstico, sino un apoyo para los clínicos. Nos permite estimar quién puede necesitar una vigilancia más estrecha y así mejorar las oportunidades de prevención e intervención temprana.’
La investigación también subraya la importancia de seguir validando el modelo en cohortes más amplias y en otros contextos clínicos, para garantizar su robustez y facilitar su adopción.
Un paso adelante en la psiquiatría de precisión
Este estudio representa un avance importante en el ámbito de la psiquiatría de precisión, que busca introducir herramientas predictivas para adaptar los tratamientos a las características individuales de cada paciente. Las calculadoras de riesgo, como la co-desarrollada por el grupo IMARD, contribuyen a identificar trayectorias clínicas antes de que los síntomas sean evidentes, facilitando intervenciones más eficaces y potencialmente evitando la aparición de trastornos severos.
Con esta nueva herramienta, el IDIBAPS refuerza su compromiso con la investigación traslacional y la mejora de la atención a la salud mental en la población adolescente.
