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115 - A Gómez - Julio 2019

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De la emocionalidad a la anhedonia, nuevos aportes y targets farmacológicos. Dra. Alejandra Gómez

Dra. Alejandra

Dra. Alejandra Gómez La Figura 4A muestra el modelo de red neuronal de toma de decisiones basadas en el esfuerzo normativo (A) (2). Algunos autores sostienen que se pueden obtener algunos datos neuroanatómicos como el volumen del estriado, para predecir la vulnerabilidad y gravedad de la anhedonia en pacientes adolescentes. Randy P Auerbach, Angela Pisoni (2017) (13) publican que la predicción neuroanatómica de anhedonia en adolescentes, sería posible ya que una investigación en adultos había confirmado que pacientes con este síntoma poseían una reducción del volumen del estriado dorsal. En este estudio publicado los autores investigaron si el volumen del estriado podía predecir la gravedad de anhedonia en adolescentes. Concluyeron que, en efecto, un volumen más pequeño en las regiones estriatales implicadas críticamente en el procesamiento de la recompensa se asocian con síntomas anhedónicos actuales y futuros entre las mujeres jóvenes sanas. Estas características anatómicas pueden conferir vulnerabilidad a anhedonia y, por lo tanto, pueden informar la identificación temprana de individuos en alto riesgo de enfermedad mental. El Profesor Dr. Zieher aportó para este trabajo (2018, comunicación personal) las ideas de una publicación de Husáin Masud 1* and Roiser Jonathan P. 2, (2018) (14) quienes proponen un enfoque transdiagnóstico para la apatía y la anhedonia, ambas sintomatologías comunes en diversos cuadros clínicos. Plantean mecanismos neurobiológicos comunes en ambos síntomas. Formulan que en las enfermedades neurológicas se presenta más frecuentemente apatía (amotivación) definida como una disminución de la motivación para el desarrollo físico y cognitivo o actividad emocional. Mientras que en las psiquiátricas la amotivación está más relacionada con el contexto de anhedonia encuadrada en los términos de Ribot, es decir como incapacidad para experimentar placer. Las ideas desarrolladas en este artículo confluyen y concuerdan con las desarrolladas por Michael T. Treadway y David H. Zald (2012) (2) en relación a los aspectos consumatorios y motivacionales de la anhedonia. Y también plantean como objetivo final utilizar estas investigaciones para desarrollar tratamientos personalizados, tanto farmacológicos como psicológicos para pacientes que sufren estos debilitantes síntomas. 4. Organización de redes cerebrales La comprensión del procesamiento de información de las redes cerebrales en su alta complejidad nos aporta otro modelo para comprender el funcionamiento normal y la fisiopatología de los trastornos psiquiátricos en general y específicamente en el punto que nos ocupa que es la anhedonia en la depresión. Se tiene en cuenta que el Sistema Nervioso Central es un sistema complejo (funciona en serie y en paralelo, lo que puede homologarse con un funcionamiento en sistema de redes), es dinámico (posee la capacidad de metaplasticidad) y es abierto (pues en él se produce cambios epigeneticos en relación al entorno). El Dr. Luis Zieher (2017) (12) plantea en su libro que la comprensión del funcionamiento de los sistemas de redes provee las bases fisiológicas el discernimiento del procesamiento de información y representaciones mentales. Los sistemas de redes además de poseer una extremada complejidad, se auto organizan permanente, cualidad que le aporta plasticidad al sistema. Responden a las llamadas dinámicas o inteligencia de enjambre (swam inteligence) que dan características a estos sistemas: son descentralizados, auto organizados, capaces de reaccionan al entorno de manera que tanto pueden adaptarse a él o modificarlo. Si hay baja cantidad de elementos se comporta en conjunto de modo “caótico” pero ante el aumento de densidad, se organizan en un “orden emergente del caos” para adaptarse a nuevas situaciones. Así la estructura debe integrarse, mantener optima comunicación entre sí, maximizar información y producir capacidad de cambio y adaptación. El sistema nervioso central se auto organiza con una base de estructura de niveles, en donde la interacción en un nivel origina nuevos elementos en otros niveles más altos, a esto se lo que se denomina “propiedad emergente”. En esta teoría de niveles, el autor describe, un nivel Genético-molecular, Fisiológico o cognoscitivo (en redes), Psicológico conductual y funciones nerviosas superiores integrativas (Ejecutivo; consciousness). 5. El conectoma El Dr. Luis Zieher (2017) (12) desarrolla en su libro la noción el Conectoma. Se denomina así a la descripción completa de las conexiones estructurales entre los elementos del sistema nervioso según un modelo de gráficas que muestran las interacciones e interconexiones de un sistema entre los nodos y sus márgenes tomado de (Bullmore, 2009). Según estos conceptos el sistema nervioso central propiedades topológicas cuantificables como modularidad, jerarquía, centralidad, nodos, y conectividad neuronal Por lo tanto, aplicando la teoría de las gráficas se puede comprender que las redes neuronales también se comportan interconectándose a través de nodos (en los mismos se sitúan los cuerpos neuronales y las regiones cerebrales, que funcionan como centros de convergencia) y de bordes (representados por los axones y las sinapsis). En los circuitos la conectividad es mayor entre los cercanos y menor entre los más alejados. Comportándose como “microcircuitos” que permiten minimizar el volumen cerebral (funcionamiento de pequeño mundo). Están caracterizados por una conectividad no aleatoria a corta distancia, con alta eficiencia y bajo costo, disponiéndose en forma de racimos. Así esta topología compleja permite la alta eficiencia de conectividad a los fines de segregar o integrar información. Con la apoyatura en el modelo de funcionamiento de redes se puede comprender el correlato clínico entre la conectividad cerebral de la depresión, incluyendo uno de los puntos que desarrolla este trabajo, la anhedonia, ya que también ha podido ser asociado con alteraciones topológicas del sistema de redes. Zieher (12) describe que en pacientes deprimidos, se ha detectado en el EEG de sueño una disminución general de la sincronización y una modificación en la organización de 12 // EDITORIAL SCIENS

Psicofarmacología 19:115, Marzo de 2019 las redes neuronales, con aumento de la centralidad nodal del caudado y de las regiones como hipocampo, corteza parietal inferior, corteza frontomedial y corteza parietal parietal (funcionamiento en default). También esta reducida la centralidad nodal en corteza occipital, frontoparietal y parietal. Refiere así mismo que en estudios con Con RMF según trabajos (TAg 2011) se observó desacoplamiento de los llamados “circuitos del odio,” giro frontal superior, ínsula y putamen. Zieher (12) desarrolla en su libro, tomando el desarrollo de Ivette Sheline y col. (2010), un novedoso enfoque de la conectividad en la depresión. Esta es la hipótesis del Nexus Dorsal. Se ha comprobado, a través del uso de técnica de neuroimágenes en reposo que la conectividad cerebral en depresión mayor (RMF) tiene una particular modalidad de funcionamiento en determinadas regiones o redes. Se han descripto tres modalidades de funcionamiento. Una de ellas está relacionada con la toma de decisiones y resolución de conflictos, la CCN (Central Control Network) en donde se han detectado alteraciones de aumento de conectividad efectiva en CPFDL y CCA. Otra red es la DMN (Default mode network), esta tiene un mayor funcionamiento en reposo y una disminución con tareas coordinadas a objetivos. Tiene valor su funcionamiento en actividades autorreferenciales e introspección. El tercer sistema de funcionamiento de red es la AN (Affective network) que evidencia conexiones a CCA, amígdala, límbico, hipotálamo. Y está relacionada con el procesamiento de la Figura 4 Estimación de ACC y amígdala de los costos y beneficios de las posibles opciones. Esta información se transmite a NAc, donde puede ser modulada por NAc DA. Tras la excitación, NAc envía señales GABAérgicas que transmiten a través de VP a VTA, lo que resulta en ráfagas de disparo. La figura (B) Muestra un Modelo teórico de cómo la DA mesolímbica puede ayudar a los organismos a superar los costos de respuesta adaptados de (Phillips et al., 2007). La línea negra continua representa el cálculo de costo / beneficio determinado por ACC bajo niveles normales de DA. La línea gris punteada muestra cómo los aumentos en DA estriatal resultan en un aumento en el valor neto percibido, a pesar de los crecientes costos de respuesta. Por el contrario, la línea gris continua muestra cómo este valor se reduce significativamente en condiciones de reducción del DA estriatal DA, especialmente a medida que aumentan los costos de respuesta (2). ACC = corteza cingulada anterior; Amyg = amígdala; DA = proyecciones de dopamina; GABA = proyecciones GABAérgicas; Glu = glutamato. Modificado de Michael T. Treadway y David H. Zald (2012). EDITORIAL SCIENS // 13

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