Genes vinculados a esquizofrenia bloquean tratamiento con litio en bipolares

SÍDNEY.- Unos genes vinculados a la esquizofrenia determinan que los pacientes con bipolaridad respondan mal a los tratamientos con litio, según un estudio internacional liderado por una universidad australiana y publicado hoy.

«Descubrimos que los pacientes clínicamente diagnosticados con desórdenes bipolares que mostraban una respuesta pobre al tratamiento del litio tienen algo en común: un número alto de genes previamente identificados en la esquizofrenia», dijo Bernhard Baune, autor principal del estudio, publicado en la revista JAMA Psychiatry.

Desde la década de 1950, el litio ha sido utilizado para tratar los desórdenes bipolares debido a sus propiedades contra los episodios depresivos y maníacos, así como por su capacidad para reducir el riesgo de suicidio en los pacientes.

Pero un 30 por ciento de los pacientes con desórdenes bipolares responden parcialmente al tratamiento con litio, mientras que éste no es efectivo del todo en un 25 por ciento y además produce efectos secundarios, según un comunicado de la Universidad de Adelaida, que lideró la investigación.

Los investigadores del consorcio internacional sobre la genética del litio, dirigidos por Baune, de esa universidad, analizaron los genes de más de 2.500 pacientes con desórdenes bipolares sometidos a tratamientos con litio y descubrieron su vínculo con la esquizofrenia.

«Nuestro estudio demuestra es que si un paciente bipolar tiene una ‘alta carga genética’ de genes con riesgo de esquizofrenia, éstos tienen menos probabilidades de responder a tratamientos de estabilización del humor como el litio», indicó el experto en psiquiatría.

«Además identificamos nuevos genes dentro del sistema inmunológico que pueden tener un papel biológico clave en las vías subyacentes del litio y en sus efectos en las respuestas al tratamiento», agregó el científico en el comunicado.

Los investigadores consideran que este descubrimiento unido a otras variables clínicas y a biomarcadores ayudarán a predecir las respuestas a los tratamientos antes de cualquier intervención.