Usando inteligencia artificial, el equipo construyó un modelo predictivo capaz de determinar el riesgo de suicidio con más del 95 por ciento de precisión.
Un equipo de investigación israelí ha combinado la genética y la inteligencia artificial para detectar tendencias suicidas en pacientes bipolares con una precisión casi perfecta, ofreciendo nuevas esperanzas para una intervención temprana.
Hasta ahora, las evaluaciones del riesgo de suicidio han dependido casi por completo de los autoinformes y la observación conductual.
Como resultado, el suicidio sigue siendo una de las principales causas de muerte prematura entre las personas con trastorno bipolar, con hasta un 40 por ciento intentándolo al menos una vez en la vida.
Dirigidos por el profesor Shani Stern del Departamento de Neurobiología Sagol de la Universidad de Haifa, los investigadores examinaron muestras de pacientes bipolares, incluidas personas que luego murieron por suicidio o tuvieron intentos anteriores.
Al comparar la expresión génica en los glóbulos blancos, identificaron firmas moleculares distintivas que distinguían a los pacientes de alto riesgo de los demás.
Los genes relacionados con la función inmune, la señalización de los canales iónicos y la conectividad neuronal mostraron la correlación más fuerte con la vulnerabilidad al suicidio.
Usando inteligencia artificial, el equipo construyó un modelo predictivo capaz de determinar el riesgo de suicidio con más del 95 por ciento de precisión.
“Ser capaz de identificar a las personas en riesgo temprano permitiría una intervención temprana y salvaría vidas”, dijo Stern.
“Este es solo el primer paso hacia una herramienta que integra datos genéticos, cerebrales y de comportamiento para prevenir tragedias”.
Publicado este mes en Translational Psychiatry, el estudio se realizó en asociación con científicos de Canadá e Italia.
Con una mayor validación, la prueba podría permitir el seguimiento periódico de pacientes vulnerables y ayudar a los psiquiatras a ajustar los planes de tratamiento o los niveles de supervisión antes de que surja una crisis.