Un equipo de investigadores de la Universidad de la Ciudad de Yokohama, en Japón, publicó evidencia directa en humanos de cómo la ketamina podría reparar conexiones cerebrales dañadas, ofreciendo una explicación biológica más concreta de su efecto antidepresivo rápido.

Un trazador diseñado para ver el cerebro en acción

El equipo, liderado por el profesor Takuya Takahashi, combinó datos de tres ensayos clínicos registrados que incluyeron a 34 personas con depresión resistente al tratamiento y 49 participantes sanos como grupo de control. La innovación central del estudio fue el uso de un trazador de tomografía por emisión de positrones (PET) llamado [11C]K-2, capaz de visualizar cambios en los receptores AMPA —proteínas clave en la comunicación entre neuronas— en el cerebro de una persona viva mientras recibe el tratamiento.

Los resultados sugieren que la ketamina no solo alivia síntomas de forma transitoria, sino que podría inducir cambios estructurales medibles en las sinapsis, aportando una base neurobiológica a la llamada teoría de la «reparación sináptica» en la depresión.

Contexto: resultados dispares en el uso real

El hallazgo se suma a un cuerpo creciente pero heterogéneo de evidencia sobre la ketamina. Un estudio del Institute of Living en Hartford, Connecticut, con 50 pacientes que recibieron esketamina (Spravato) en entornos clínicos reales, mostró mejoras sostenidas durante 16 semanas con efectos secundarios leves y transitorios. En paralelo, un ensayo con 233 pacientes en Shandong, China, que combinó psicoterapia con infusiones de esketamina, reportó que un 63% de los pacientes mostró una reducción significativa de síntomas al mes, cifra que bajó a 58% a los tres meses.

Qué aporta esta investigación

A diferencia de esos estudios de resultados clínicos, el trabajo japonés se centra en el mecanismo: ofrece una de las primeras miradas directas, en humanos vivos, de cómo el fármaco altera físicamente la maquinaria sináptica del cerebro. Los autores esperan que esta técnica de imagen ayude a identificar biomarcadores que permitan predecir qué pacientes responderán mejor al tratamiento.

Fuente: ScienceDaily