Trastorno por consumo de alcohol: una IA identificó redes cerebrales ligadas a problemas de memoria y movimiento

El consumo excesivo de alcohol deteriora la memoria, la atención y la coordinación de movimientos de millones de personas en el mundo.

Con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial, investigadores de los Estados Unidos, liderados por la Universidad de Stanford, descubrieron dos redes cerebrales que explican los déficits cognitivos y motores que están asociados al trastorno por consumo de alcohol.

El estudio fue realizado por Yixin Wang, Eva Müller-Oehring y Kilian Pohl junto con otros colegas. También colaboraron expertos del Centro de Ciencias de la Salud de SRI International, en Estados Unidos. Publicaron los resultados en la revista Translational Psychiatry.

La herramienta de inteligencia artificial que desarrollaron específicamente para la investigación analizó miles de conexiones cerebrales junto con pruebas cognitivas y motoras al mismo tiempo, algo que los métodos tradicionales no podían hacer.

Ese enfoque permitió identificar con precisión qué circuitos se ven afectados por el trastorno y podría orientar, en el futuro, tratamientos más personalizados para quienes lo padecen.

Cuando el alcohol altera los circuitos del cerebro

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), unos 400 millones de personas en el mundo viven con trastornos por consumo de alcohol, de las cuales 209 millones padecen dependencia al alcohol.

Los efectos de esa sustancia sobre el cerebro son amplios: deterioran la atención, la memoria de trabajo y la coordinación motora, pero los mecanismos exactos detrás de esos daños no estaban del todo claros.

Las investigaciones anteriores habían detectado alteraciones en la conectividad entre distintas regiones cerebrales, pero analizaban pocas redes a la vez. Ante esa limitación, el equipo de Stanford se propuso analizar el problema de otra manera: combinar la actividad cerebral medida por resonancia magnética con el rendimiento en pruebas cognitivas y motoras.

Lo que la IA detectó en el cerebro

Los investigadores trabajaron con 67 personas con diagnóstico del trastorno y 48 controles sanos. A todos se les realizó una resonancia magnética funcional en reposo —una técnica que mide la actividad cerebral cuando la persona no hace ninguna tarea— y 16 pruebas de memoria, atención y coordinación.

El sistema de inteligencia artificial analizó más de 6.105 conexiones entre regiones cerebrales al mismo tiempo, algo imposible de hacer con los métodos tradicionales. Eso le permitió detectar patrones que antes pasaban desapercibidos.

El modelo identificó 16 redes cerebrales, las agrupó en 14 unidades funcionales y logró distinguir a las personas con AUD de los controles con una precisión del 71,58%, un resultado estadísticamente por encima del azar y superior al de los enfoques convencionales.

Dos redes cerebrales resultaron clave: la Red de Atención Temporal —que conecta las zonas frontales y temporales del cerebro, responsables de la atención y el procesamiento de información— y la Red Sensorimotora —que enlaza las áreas que controlan el movimiento y la percepción sensorial.

El análisis mostró que la Red de Atención Temporal explicó completamente los problemas de memoria visual y de atención en las personas con AUD. También explicó las dificultades en el “cambio de set”, es decir, la capacidad de pasar de una tarea mental a otra, y el peor rendimiento en pruebas motoras.

La Red Sensorimotora actuó como mediadora paralela en las pruebas de control motor. Las personas con la afección mostraron mayor conectividad en esa red que los controles, lo que, paradójicamente, se asoció con peor rendimiento.

Los investigadores plantearon que ese aumento de conectividad podría ser un mecanismo de compensación del cerebro: ante el daño en otras redes, esta trabajaría con más intensidad para suplirlas, pero ese esfuerzo adicional terminaría por jugar en contra.

Para validar los resultados, el equipo los replicó en una muestra independiente de personas con VIH, con y sin el trastorno por consumo de alcohol. El modelo mantuvo su capacidad de distinción, lo que sugiere que las alteraciones cerebrales identificadas son propias del trastorno y no de otras condiciones asociadas.

Hacia tratamientos más precisos

Los investigadores propusieron que estas dos redes alteradas podrían convertirse en objetivos concretos para futuros tratamientos. Si los resultados se confirman con muestras más grandes, las firmas cerebrales individuales podrían indicar qué personas con AUD tienen más chances de responder a terapias específicas.

Entre las opciones que el estudio mencionó figuran la estimulación magnética transcraneal —una técnica no invasiva que usa campos magnéticos para activar o inhibir zonas del cerebro— y el llamado neurofeedback, que entrena a la persona para regular su propia actividad cerebral en tiempo real.

Reconocieron que el estudio tiene limitaciones. Por un lado, la muestra fue pequeña y se tomó una sola medición en el tiempo, lo que impidió analizar cómo evolucionan esas alteraciones cerebrales a lo largo de meses o años.

Los científicos creen que, en el futuro, sus resultados podrían ayudar a elegir el tratamiento más adecuado para cada persona con trastorno por consumo de alcohol según cómo funciona su propio cerebro. Queda camino por recorrer, pero saber exactamente qué circuitos fallan es el primer paso para repararlos.

Según el Instituto Nacional sobre el Abuso de Alcohol y Alcoholismo de Estados Unidos (NIAAA) y la OMS, hoy se recomienda combinar terapia psicológica, como la terapia cognitivo-conductual, con medicamentos aprobados como la naltrexona o el acamprosato, que ayudan a reducir el deseo de beber y a mantener la abstinencia.

Los grupos de apoyo mutuo, como Alcohólicos Anónimos, también son una herramienta reconocida que complementa el tratamiento profesional.