Gestaltómica, un nuevo abordaje de las enfermedades mentales

En la percepción humana, el todo no necesariamente corresponde a la suma de sus partes. Esta afirmación suele ilustrarse con una variedad de imágenes que producen lo que conocemos como ilusiones ópticas. Así, con la imagen del famoso jarrón de Rubin, los individuos son capaces de percibir dos rostros enfrentados, cuando la ilustración está formada simplemente por un jarrón.

Estas observaciones sobre la percepción humana dieron origen a una corriente psicológica conocida como psicología de la Gestalt, que establece que dependiendo de cómo un espectador interactúa y evalúa una imagen, gracias a sus experiencias previas, percibirá el objeto que está observando de una forma u otra. Esto explica que algunas personas no puedan identificar un objeto en una imagen si no lo conocían con anterioridad.

Para Humberto Nicolini, este fenómeno, en el que el todo es más que la suma de sus partes, se presentaba también en algunos aspectos de su trabajo diario como investigador en el Laboratorio de Genómica de Enfermedades Psiquiátricas y Neurodegenerativas, del Instituto Nacional de Medicina Genómica (Inmegen).

Durante sus investigaciones, Humberto Nicolini debe lidiar con la integración de la información proveniente de las tecnologías ómicas —genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, etcétera— para tratar de explicar las causas y características de las enfermedades mentales. Y, con el tiempo, se ha dado cuenta de que el resultado de analizar a un paciente considerando sus signos clínicos, pero también agregando las características de su entorno y sus particularidades biológicas, mediante las ciencias ómicas, se obtiene una visión mucho más integral de la persona que sufre una enfermedad mental, también se generan muchas más preguntas que respuestas, pues los pacientes no comparten características en todos los niveles biológicos analizados, algunos comparten genoma pero no signos clínicos, algunos comparten proteoma pero no metaboloma, y así, las combinaciones se siguen hasta llegar al nivel medioambiental.

Fue de esta similitud con los enunciados de la Gestalt que al investigador del Inmegen se le ocurrió el término «gestaltómica», en inglés gestaltomics, que no solo es la propuesta de una nueva palabra en el área de las ciencias de la salud, es la presentación de un nuevo modelo para el estudio de enfermedades como la depresión, el Alzheimer, la esquizofrenia o el autismo.

El investigador está convencido de que la suma de todos estos elementos en el análisis de los pacientes dará mucho más que su análisis por separado, es decir, ayudará a un mejor entendimiento de la enfermedad mental y al desarrollo de una psiquiatría realmente personalizada.

¿Qué propone la gestaltómica?

La gestaltómica propone desarrollar una forma de evaluar a los pacientes que sufren de alguna enfermedad mental de una manera más integral. Lo que busca es obtener datos de los individuos en diferentes niveles biológicos y crear una imagen de su estado de salud.

Lo que se pretende con este nuevo acercamiento es integrar la información clínica del paciente con su información ómica. La información clínica se refiere a los signos y síntomas del paciente, a su historial psiquiátrico individual y familiar, a las pruebas de laboratorio y a las tomografías, resonancias u otras imágenes que se le hayan tomado del cerebro. Por otro lado, la información ómica es toda aquella derivada de análisis genómicos, metabolómicos, transcriptómicos, de microbioma y otros estudios que se le realicen a nivel molecular.

Para comprender esto, podría recurrirse a una imagen tridimensional, en donde los investigadores construirán un modelo del paciente recabando sus datos. Tomemos por ejemplo a un individuo, al obtener la información de su genoma, los científicos conocerían las características potenciales del individuo, esto sería como un primer esqueleto que indica si la persona tiene riesgo en sus genes a padecer una enfermedad como la esquizofrenia.

Pero los investigadores seguirían recabando datos para completar la imagen, entonces recurrirían a analizar el transcriptoma, el epigenoma y el proteoma de la persona. Con esto, obtendrían información sobre cómo están funcionando los genes, cuáles están “encendidos” y cuáles “apagados”, qué compuestos están generando y cómo se están leyendo las instrucciones de herencia. Podría decirse que estarían proveyendo de tendones y ligamentos al esqueleto de la imagen del paciente que quieren construir.

Después de esto se necesitaría conocer cómo los productos de los genes —las proteínas— influencian el funcionamiento de las células, los tejidos y los órganos del individuo. Para ello se requerirían los datos del metaboloma, estudios clínicos como química sanguínea, tomografías, biopsias, etcétera. Con esto, la imagen tridimensional del paciente iría adquiriendo forma. Pero no estaría refinada hasta agregar el componente ambiental y la historia de la persona, es decir, alimentación, microbioma, exposición a tóxicos, condición laboral, condición emocional, condición socioeconómica, historia familiar. Solo tomando en cuenta estas variables, la reconstrucción de la salud del paciente sería integral.

Al recabar toda esta información se pueden analizar diferentes niveles de resolución para explicar una enfermedad. Por ejemplo, el individuo podría no tener genes que lo predispongan a la esquizofrenia, pero su condición laboral o la exposición a sustancias tóxicas podrían llevarlo a desarrollar un perfil metabólico que aumente su riesgo a padecer la enfermedad, y el desarrollo de la enfermedad podría llevarlo a desarrollar conductas como el tabaquismo, que lo exponga a la posibilidad de desarrollar algún tipo de cáncer, todo esto podría analizarse con la gestaltómica.

¿Un autismo o muchos autismos?

Recabar toda esta información de las personas y lograr pintar una imagen más realista de su estado de salud permitirá establecer las causas biológicas de los trastornos mentales, lo cual es una gran necesidad de la ciencias médicas, pues el diagnóstico eficiente de estas enfermedades es aún muy difícil.

De hecho, desde el punto de vista clínico hay aún mucho debate con algunos padecimientos que clínicamente se nombran de la misma manera, porque sus signos y síntomas son similares, pero que en realidad podrían ser ocasionados por diferentes alteraciones del organismo.

Por ejemplo, el autismo, lo nombramos de la misma manera, pero podría haber muchos tipos de autismo, que al analizarlos a nivel de causas observemos que tienen rutas patológicas diferentes. Detectar estas causas nos permitiría definir cuál es el mejor tratamiento; allí está el caso de la depresión, en la que sabemos que hay alteraciones en la vía del glutamato y de la serotonina, pero tal vez son distintas y necesitan de un tratamiento o terapia diferente, explica Humberto Nicolini.

Supercomputadoras para buscar nuevas terapias

¿Pero qué significa integrar los datos ómicos de un paciente? Un ser humano posee alrededor de tres mil millones de moléculas que forman su genoma, dentro del genoma se codifica la información de alrededor de 22 mil genes, los cuales transmitirán su información a moléculas de ácido ribonucleico (ARN), conocidas como transcritos. La suma de todos estos transcritos, que es justamente el transcriptoma, puede llegar a los 50 mil o 100 mil moléculas de ARN, las cuales darán lugar a un número similar de proteínas que, a su vez, sufrirán diferentes modificaciones dentro de la célula que darán lugar a más de un millón de proteínas.

Entonces, solamente al contemplar el genoma, el transcriptoma y el metaboloma se debe lidiar con millones de datos de un paciente, y hay que considerar que aún falta añadir la información sobre su microbioma, su metaboloma, su epigenoma, sus características clínicas y además relacionar estos datos con los de otros individuos.

Esta enorme cantidad de información solo puede tomar sentido si se cuenta con el poder de cómputo necesario y con la ayuda de la biología de sistemas para dar sentido a los datos obtenidos, explica Humberto Nicolini.

Y es en este punto donde entra el grupo de trabajo que dirige el doctor Osbaldo Resendis Antonio, investigador de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y del Departamento de Genómica Computacional del Inmegen, un equipo dedicado a estudiar las enfermedades humanas mediante la biología de sistemas que será el encargado de crear y analizar bases de datos con esta enorme cantidad de información.

¿Qué capacidad de cómputo se necesita para integrar las ómicas?

“En la disciplina de biología de sistemas, estamos acostumbrados a manejar esas cantidades de información, el genoma, el metaboloma, etcétera. Y actualmente, tanto en el Inmegen como en otras instituciones, por ejemplo la UNAM, tienen computadoras poderosas que pueden almacenar los datos. Pero no basta con almacenar los datos, nuestro reto será diseñar estrategias para entender los mecanismos biológicos que subyacen en la enfermedad”, explica Osbaldo Resendis.

Los  datos organizados serán la base para poder identificar si pacientes con el mismo diagnóstico comparten características biológicas, evaluar cómo evoluciona la enfermedad en un individuo y muchas comparaciones más. El verdadero reto ya no es almacenar la información sino idear cómo interpretarla fisiológicamente.

Es necesario crear bases de datos capaces de presentar adecuadamente las variables clínicas, genómicas, ambientales y a lo mejor hasta de ancestría, para en un futuro clasificar la efectividad de las drogas en términos de subgrupos de población.

Esto también permitirá comprender la verdadera heterogeneidad de las enfermedades y, por ejemplo, analizar la población con trastorno obsesivo compulsivo y establecer si las causas del padecimiento son diferentes entre los individuos.

Para Osbaldo Resendis, la gran pregunta que la gestaltómica quiere responder es qué relación existe entre la actividad metabólica que se expresa en una muestra de plasma, orina y otros fluidos biológicos y el desarrollo de una enfermedad psiquiátrica como el Alzheimer, la esquizofrenia, la bipolaridad o el autismo.

Más experimentos en computadoras y para una mejor investigación en humanos

Otro de los retos que tendrá el grupo de biología de sistemas en el enfoque de la gestaltómica será el diseño de modelos computacionales capaces de simular procesos biológicos y, con ello, proponer los mecanismos que guían la enfermedad y potencialmente predecir por qué un grupo de individuos genera cierto padecimiento o cómo retardar o dar reversa a un proceso de enfermedad.

La ventaja de estos experimentos, conocidos como experimentos in silico por el material del que están hechos los dispositivos que permiten almacenar información en las computadoras, es que permiten mover libremente los valores de las variables analizadas y con ello analizar las enfermedades según el tiempo de evolución o probar diferentes posibilidades de tratamiento.

Por ejemplo, se puede trabajar con los datos de un grupo de pacientes ya diagnosticados con esquizofrenia y tratar de dar marcha atrás en el tiempo para analizar cómo se encontraba funcionando el organismo del individuo antes de ser diagnosticado, qué cambios sufrió su organismo o si existen señales tempranas de que la enfermedad va a desarrollarse.

Por otro lado, con la computadora también podemos analizar qué variables habría que modificar para pasar de un estado de enfermedad a un estado de salud. Y aunque esto aún es un sueño, es algo en lo que ya varias personas del mundo estamos trabajando, comenta Osbaldo Resendis.

“Se requiere de muchos profesionales trabajando en esta propuesta, de naturaleza interdisciplinaria, de analizar distintos enfoques y desde luego de un acercamiento muy estrecho con los clínicos que son los que están en el frente de batalla y dan el tratamiento a los pacientes”, señala el investigador.

La reacción de la comunidad científica

La propuesta de la gestaltómica fue presentada por el grupo de científicos del Inmegen en el artículo “Gestaltomics”: Systems Biology Schemes for the Study of Neuropsychiatric Diseases, en la revista Frontiers in Physiology, y después de un mes de su publicación electrónica ya contaba con más de mil visitas, una cantidad importante para los estándares de las publicaciones científicas.

Tanto Humberto Nicolini como Osbaldo Resendis consideran que, en términos generales, la comunidad científica ha tomado de manera positiva la propuesta y que habrá que esperar para saber si el término permanecerá o no.

“En la ciencia siempre hay gente a la que le agradan ciertas propuestas y gente a la que no le agradan. Entonces hay gente que encuentra muy congruente la propuesta de la gestaltómica y hay gente que cree que no es tan pertinente, que se traspone con algunos términos anteriores (phenomics)”, comenta Humberto Nicolini.

Consolidación de la gestaltómica

Lo que ahora le toca a los investigadores del Inmegen es hacer uso del enfoque gestaltómico en sus investigaciones, para ello tienen pensado abordar el autismo, las adicciones, el suicidio y la psicosis con esta propuesta.

En el Laboratorio de Genómica de Enfermedades Psiquiátricas y Neurodegenerativas ya han trabajado en diferentes niveles de estas enfermedades, tienen datos clínicos, genómicos, epigenómicos y transcriptómicos. Ahora lo que sigue es integrar la información y darle sentido biológico, encontrar similitudes y diferencias entre los pacientes y los individuos sanos para encontrar qué es lo que está enfermando a los pacientes.

Los médicos y las supercomputadoras

Aunque en el momento actual las tecnologías ómicas aún son demasiado nuevas y costosas para que los médicos las apliquen en su rutina diaria, poco a poco irán tomando relevancia y deberán incluirse en los programas de enseñanza, pues serán parte de la nueva psiquiatría.

Otro elemento que poco a poco se irá incorporando a la práctica médica serán las tecnologías de la computación, se irán volviendo más amigables y prácticas, lo que permitirá que los clínicos las apliquen durante su atención al paciente

“Hay que tomar en cuenta que incluso hoy en día, sin la información de las ciencias ómicas, los médicos ya lidian con una gran cantidad de información y se necesita del uso de expedientes electrónicos que ayuden a encontrar interacciones medicamentosas cuando se está recetando, pues en ocasiones podemos tener un paciente con varias enfermedades que tome más de cinco medicamentos y no hay médico, por bueno que sea, que se pueda acordar en todo momento de todas las interacciones o reacciones secundarias de los tratamientos”, detalla Humberto Nicolini.

Un paso más cerca de conocer el cerebro

Para Humberto Nicolini, la humanidad está mucho más cerca que hace 100 años, incluso que hace 20 años, de comprender el cerebro. Y aunque todavía falta mucho camino por recorrer, la capacidad que dan las tecnologías de la computación para estudiar masivamente la información de procesos complejos como los cerebrales le hace pensar que esta es una época interesante para el cerebro.

“Nos da mucho gusto poder sacar un concepto nuevo. En ciencia siempre estamos buscando contribuir con algo, esa es la labor del científico, aportar algo nuevo al conocimiento general y creo que una de las cosas que resultan más difíciles es tratar de unir la investigación con algo que a la gente le resulte útil e interesante, como un nuevo procedimiento de laboratorio. Lo que estamos haciendo con la gestaltómica no es inventar una palabra, sino plantear una propuesta que eventualmente esperamos que dé resultados”.

Fuente: CONACYT.