La depresión ha sido una característica de la experiencia humana desde los inicios de la historia registrada, y podemos suponer que antes de eso. Nuestra conceptualización actual del trastorno –TDM– surgió del movimiento neokraepeliniano. El esquema del diagnóstico fue formulado por primera vez por un grupo de psiquiatras investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis en la década de 1970, y al diagnóstico se le dio autoridad con la publicación del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (3ª ed.; DSM- III) en 1980. Los criterios para el TDM tenían como objetivo proporcionar un enfoque ateórico al diagnóstico, uno que contrastara con el enfoque psicoanalítico que había prevalecido a mediados del siglo XX. Fue neokraepeliniano en el sentido de que regresaba a la perspectiva observacional favorecida por Emil Kraepelin, enumerando los síntomas asociados con el trastorno sin basarlos en ninguna suposición etiológica.

El diagnóstico de TDM fue criticado desde el principio. La atención inicial se centró en la forma en que el diagnóstico combinaba diferentes formas de depresión, eludiendo el antiguo diagnóstico de melancolía. Esto, dijo Shorter (2007) , fue "una catástrofe nosológica de la que el campo no se ha recuperado'. También ha habido críticas dirigidas a la amplitud del diagnóstico y a que capta demasiado de la variación normal del estado de ánimo, patologizando respuestas comprensibles a las tribulaciones de la vida.

Mucha gente está de acuerdo en que los criterios de diagnóstico para la depresión y los trastornos relacionados son defectuosos y proponen diferentes ideas sobre cómo se podrían mejorar los diagnósticos. Sin embargo, se plantea la pregunta: ¿puede alguna categorización de la enfermedad mental explicar adecuadamente la variedad de presentaciones del malestar mental? Uno de los primeros críticos del enfoque kraepeliniano fue Karl Jaspers, un psiquiatra alemán que se formó en la Universidad de Heidelberg.

Karl Jaspers

Jaspers publicó la primera edición del libro por el que es más conocido, Psicopatología general, en 1913, a la edad de 30 años: tras lo cual abandonó la psiquiatría para seguir la carrera de filósofo. Lo escribió cuando era estudiante de psiquiatría en la Universidad de Heidelberg, en un departamento de psiquiatría que todavía estaba esclavo de Kraepelin.

Jaspers, sin embargo, se mostró escéptico sobre el enfoque nosológico de Kraepelin y pensó que la psiquiatría primero necesitaba comprender mejor sus fundamentos conceptuales. Desarrolló una psicopatología descriptiva que se centró en las experiencias informadas por los pacientes. También desarrolló un marco sobre cómo los psiquiatras llegan a conocer la naturaleza de las dificultades de salud mental de un paciente. Su enfoque se basaba en la noción de que la psiquiatría trabaja en la interfaz entre las ciencias y las humanidades. Si bien Jaspers creía que los procesos biológicos eran importantes para la generación de enfermedades mentales, creía que las personas no eran divisibles en sus partes constituyentes, como exigen las explicaciones científicas. Las personas son siempre enteras y complejas, argumentó, y nunca están completamente capturadas por ningún método único de conocimiento.

Jaspers introdujo la distinción entre comprensión y explicación en la forma en que los psiquiatras llegan a conocer a sus pacientes. Por un lado, el psiquiatra comprende las dificultades del paciente a través de su sentido intuitivo de las conexiones entre las experiencias psicológicas del paciente y sus circunstancias psicosociales. El psiquiatra hace esto empatizando con la situación del paciente, ayudado por su experiencia de haber visto a muchos pacientes que han tenido experiencias similares. Pueden entender, por ejemplo, por qué el estado de ánimo de un paciente está bajo después de haber sufrido la ruptura de una relación, y por qué se sintió tan angustiado al ver a su expareja iniciar una relación con otra persona. Jaspers denominó esto verstehen, traducido como "comprensión".

Los psiquiatras también aportan conocimiento científico a la interacción con sus pacientes. Los resultados de la investigación ayudan a explicar sus síntomas: Jaspers se refirió a este conocimiento como erklären, o, "explicación". El psiquiatra podría comprender mejor las experiencias de sus pacientes a través de su conocimiento de investigaciones que muestran que la depresión surge debido al funcionamiento aberrante del sistema serotoninérgico, o debido a la hiperactividad de la amígdala y la corteza prefrontal medial, o porque el paciente tiene un estilo de personalidad neurótico. Estos hallazgos de la investigación se han generado mediante el estudio de grupos de pacientes y, para ello, los pacientes deben clasificarse según los criterios de diagnóstico que cumplan.

Jaspers trabajaba en una época en la que las teorías biológicas eran dominantes: Kraepelin creía que las enfermedades mentales surgían de procesos biológicos y su nosología era, en parte, un esfuerzo por proporcionar la base para descubrirlas. Si bien Jaspers también creía que los procesos biológicos eran importantes, pensaba que tales explicaciones no logran captar la complejidad de las experiencias de nuestros pacientes individuales. Las dos formas que tenemos de conocer a nuestros pacientes (comprender y explicar) abordan al paciente desde perspectivas diferentes, sin llegar nunca a encontrarse entre sí. "La situación", dijo Jaspers (1959), "es análoga a la exploración de un continente desconocido desde direcciones opuestas, donde los exploradores nunca se encuentran debido al país impenetrable que interviene".

Eso no quiere decir que la brecha entre ambos no pueda reducirse mejorando nuestras explicaciones. Si bien se argumenta que la comprensión se aplica intuitivamente y a todo el paciente, aportamos muchos aspectos de nuestro conocimiento a esta comprensión, incluida información básica sobre la cultura, la historia, los procesos socioeconómicos, etc. (Ghaemi, 2013). Nuestro conocimiento de los procesos biológicos también puede contribuir a nuestra comprensión y, con marcos más coherentes, mejorar nuestra capacidad para comprender a nuestros pacientes.

Nosología

Jaspers creía que los esquemas nosológicos tienen alguna función (permitirnos recopilar datos estadísticos, por ejemplo), pero argumentó que cualquier esquema que intentara ubicar la complejidad de los pacientes individuales en cuadros de diagnóstico claros terminaría fracasando. "La clasificación es siempre contradictoria en teoría y nunca concuerda del todo con los hechos" (Jaspers, 1959).

Los beneficios que pueden derivarse de la clasificación de los fenómenos naturales quedaron demostrados por la clasificación de Linneo de animales y plantas. El éxito de su taxonomía se debió a un hecho sobre la naturaleza que desconocía en el momento en que la desarrolló. Es la descendencia por selección natural la que da forma al flujo descendente de familias, géneros y especies. Sus contemporáneos compararon la nosología de Kraepelin con la taxonomía de Linneo; aunque, como señaló Jaspers (1959), '[las enfermedades mentales] no son como las plantas que podemos clasificar en un herbario. Más bien lo más incierto es qué es una “planta” –una enfermedad”.

Si bien se celebra la clasificación de Linneo de los reinos vegetal y animal, su taxonomía para su tercer reino, los minerales, no ha envejecido tan bien. Su clasificación de minerales en rocas, menas y depósitos se desarrolló de manera similar a su taxonomía de animales y plantas. Sin embargo, al no estar sujeta a la selección natural, su taxonomía mineral ahora tiene poco sentido. En cambio, damos sentido al mundo geológico a través de un sistema de clasificación muy diferente: a través de la tabla periódica de Mendeleev. Hacking (2013) sugiere que algún día llegaremos a comprender las enfermedades mentales por medios que actualmente desconocemos, y similares a la relación entre la tabla periódica y la taxonomía de Linneo.

Un enfoque de red

Jaspers entendió que los síntomas de depresión y ansiedad estaban presentes en diferentes combinaciones en cada individuo, a medida que sus distintas personalidades interactuaban con sus circunstancias sociales particulares. Esta es una perspectiva que ha sido respaldada por las teorías de redes de los trastornos mentales (Borsboom, 2017). Este enfoque considera los síntomas como fines en sí mismos y no como manifestaciones de trastornos subyacentes. Las relaciones entre los síntomas se observan en las personas a lo largo del tiempo y, al examinar sus cursos temporales, se pueden hacer inferencias sobre el efecto causal que un síntoma tiene sobre otro. Se puede observar, por ejemplo, que la presencia de insomnio provoca la aparición tardía de fatiga.

El enfoque de red cambia radicalmente nuestro enfoque habitual de los trastornos mentales, donde se cree que los síntomas son las manifestaciones observables de los trastornos que describimos en nuestros sistemas nosológicos. Las teorías de redes sugieren que no existen trastornos latentes subyacentes a los síntomas. Si bien los síntomas se agrupan en patrones que no son aleatorios, no se agrupan de una manera que respalde nuestros criterios de diagnóstico. Los síntomas relacionados con el estado de ánimo se agrupan con los síntomas relacionados con la ansiedad, y su categorización, por ejemplo, en TDM y trastorno de ansiedad social, es artificial y no un reflejo de categorías naturales.

La brecha entre las presentaciones sintomáticas de los pacientes y nuestros sistemas nosológicos proporciona una de las razones por las que la explicación jasperiana no llega a comprenderse. Nuestras categorías de diagnóstico, que son necesarias para la investigación, no coinciden con las presentaciones complejas de nuestros pacientes y tienen el efecto de reducir nuestras perspectivas sobre las dificultades de los pacientes (Ghaemi, 2013). Si no hay trastornos latentes subyacentes a las presentaciones sintomáticas de nuestros pacientes –si los síntomas son todo lo que hay– entonces ¿cómo explicamos lo que les sucede?

El cerebro predictivo

Una teoría reciente de la función cerebral, cuando se aplica a la interocepción, proporciona un marco que tiene la capacidad de reducir la brecha entre comprensión y explicación propuesta por Jaspers. Es una teoría que se basa en la neurociencia teórica y el principio de energía libre desarrollado por Karl Friston. Al igual que Jaspers, Friston es un psiquiatra que se ha forjado su reputación fuera de la disciplina: en su caso, en la neurociencia computacional, inicialmente aplicada a datos de imágenes cerebrales, y más recientemente en el desarrollo de modelos matemáticos de sistemas vivos.

El principio de la energía libre postula que el cerebro funciona para minimizar la energía libre a fin de mantener un organismo dentro de sus límites fisiológicos viables (Friston, 2010). La energía libre es una cantidad tomada del aprendizaje automático y la termodinámica estadística y, para nuestros propósitos, se puede decir que se aproxima al grado de incertidumbre informativa en un sistema. Minimizar la energía libre se opone a la tendencia de los sistemas vivos a decaer o aumentar su entropía según la segunda ley de la termodinámica. La explicación del procesamiento predictivo de la función cerebral desarrolla este principio para explicar cómo se produce esa minimización de la energía libre.

El procesamiento predictivo sugiere que el principal modo de operación del cerebro es generar predicciones sobre la forma sensorial del mundo a medida que actuamos sobre él. El cerebro predice las señales sensoriales que recibirá, que compara con las señales reales, creando un "error de predicción" que es la diferencia entre ellas. Los modelos del cerebro deben coincidir lo más posible con las señales sensoriales entrantes (sus modelos deben representar el mundo con precisión) y, para ello, el cerebro minimiza los errores de predicción. Esto tiene el efecto de minimizar la cantidad de energía libre variacional, preservando así la integridad del sistema.

Una forma que tiene el cerebro de minimizar los errores de predicción es actualizar sus modelos mediante inferencia perceptiva: ahora se ve que lo que parecía un palo se mueve y el modelo se actualiza para tener en cuenta que es una serpiente. Una segunda forma de minimizar los errores de predicción es mediante la acción, donde actuamos sobre el mundo para cumplir nuestras predicciones. La inferencia activa complementa la inferencia perceptiva al proponer que las predicciones sensoriales incluyen aquellas que pertenecen a la propiocepción y la interocepción, y que los errores de predicción en estos dominios pueden minimizarse mediante acciones que cambien los datos sensoriales. La inferencia perceptiva y la inferencia activa operan en conjunto para maximizar la evidencia del modelo (el término inferencia activa se usa a menudo para describir el marco completo).

La acción motora procede, según la inferencia activa, mediante la generación de predicciones sobre sensaciones propioceptivas, y luego la acción cumple esas predicciones. Se supone que la interocepción, que se refiere a los procesos mediante los cuales sentimos, integramos y regulamos señales desde nuestro interior, procede de manera análoga. El cerebro hace predicciones sobre los efectos de la contracción del músculo liso y la actividad neuroendócrina en las variables interoceptivas, ajustando la actividad para minimizar los errores de predicción. De esta manera, el cerebro controla parámetros fisiológicos básicos, como la temperatura corporal y la osmolalidad, y también procesos más complejos, como la excitación, el sueño, el apetito y las emociones.

El marco de procesamiento predictivo es jerárquico: las predicciones se codifican en términos amplios en niveles superiores y adquieren mayor especificidad a medida que descienden, y los errores de predicción que se codifican en niveles bajos ascienden en la dirección inversa. La mayoría de los errores de predicción interoceptiva se resuelven sin participación de la conciencia: los modelos generativos hacen predicciones firmes sobre parámetros como la temperatura corporal y la osmolalidad plasmática que deben mantenerse dentro de bandas estrechas, y sus correspondientes errores de predicción se solucionan en niveles bajos de la jerarquía neuronal mediante arcos reflejos. Solo surgen a la conciencia como experiencias afectivas cuando los errores de predicción no pueden resolverse en niveles inferiores y requieren comportamientos para minimizarlos: una sensación de sed que lleva a beber agua, o una sensación de ansiedad que crea una disposición a huir.

Para entender cómo se procesan los errores de predicción es necesario introducir otro componente del procesamiento predictivo: el concepto de precisión. La precisión se refiere a qué tan confiable se cree que es un error de predicción (es la inversa de su varianza). Nuestra ponderación de los errores de predicción (el grado en que permitimos que los errores de predicción actualicen los modelos generativos) está influenciada por nuestra estimación de su precisión y por cuánta confianza tenemos en nuestros modelos predictivos. Cuando la confianza en nuestros modelos es alta, los errores de predicción se suprimen en gran medida, y solo se atienden los errores de predicción estrechamente definidos y altamente precisos que son relevantes para el modelo, como ocurre con las variables fisiológicas estrictamente controladas que se procesan mediante arcos reflejos.

Cuando la confianza en nuestros modelos es menor, como puede ocurrir en entornos sociales ambiguos e inciertos, los errores de predicción aumentan (incluso si no tienen una alta precisión), y al no poder explicarse en niveles inferiores, los errores de predicción entran en la conciencia como experiencias afectivas que engendran cambios de conducta para resolverlas. Como lo expresa Freud (1957) , el afecto es "una medida de la demanda de trabajo que se le hace a la mente como consecuencia de su conexión con el cuerpo".

La ponderación de precisión de los errores de predicción (y el equilibrio entre el error de predicción de arriba hacia abajo y el error de predicción de abajo hacia arriba) se mantiene mediante sistemas neuromoduladores. Nuestros principales neuromoduladores son las monoaminas (dopamina, serotonina, noradrenalina, etc.) que actúan para ajustar el equilibrio excitador-inhibidor promulgado por las neuronas glutamatérgicas y GABAérgicas. Estos neuromoduladores surgen de los núcleos del tronco encefálico y del mesencéfalo, y están bajo el control de arriba hacia abajo de redes corticales que coordinan la ponderación de precisión en beneficio de la alostasis general.

Síntomas de depresión como error de predicción ponderado con precisión

Los afectos corporales, como el hambre, la sed y el dolor, y las emociones, como el miedo, la ira y la alegría, se llevan a la conciencia mediante cambios dinámicos a corto plazo en una ponderación de precisión. Los estados de ánimo, que son estados afectivos más duraderos, se establecen mediante promedios a largo plazo de ponderación de precisión. El establecimiento de puntos de ajuste revisados ​​para la ponderación de precisión (que determinan el estado de ánimo) refleja cambios en la confianza del modelo. Se dice que la depresión surge cuando los modelos de nivel inferior reflejan un aumento de la incertidumbre y los modelos de nivel superior codifican una certeza sobre esa incertidumbre (Clark et al., 2018).

La incertidumbre anticipada se refleja en errores de predicción interoceptivos ponderados. La confianza de orden superior en esta incertidumbre se refuerza a sí misma: los errores de predicción ponderados de baja precisión no actualizan los modelos y hay una baja expectativa de recompensa, con errores de predicción relacionados con la recompensa que se atenúan y no actualizan las expectativas. (Clark et al., 2018). El cerebro queda "bloqueado" (Barrett et al., 2016): la persona deprimida deja de explorar el mundo y se preocupa cada vez más internamente.

La confianza alterada en los modelos generativos se expresa en cambios en la sinapsis, donde los neuromoduladores que pesan la precisión ejercen su influencia. Es por ello que Friston (2023) describe enfermedades mentales como la depresión como sinaptopatías. Pero describir la depresión de esta manera no significa ponerse del lado de la influencia de la biología contra los efectos sociales. El marco de inferencia activa proporciona una forma de vincular los determinantes sociales con la función cerebral. La pobreza y la marginación crean inestabilidad, que se refleja en modelos generativos que codifican la incertidumbre a nivel sináptico mediante cambios en la ponderación de precisión de los errores de predicción (Badcock et al., 2017). A veces se comenta que los determinantes sociales causan depresión como si viajaran a través de un éter o miasma: pero, en última instancia, deben afectar la función cerebral para causar depresión, y el modelo de inferencia activa describe un marco mecanicista mediante el cual esto podría ocurrir.

El marco ayuda a explicar las diferencias individuales en los tipos de síntomas que se experimentan. El patrón de síntomas depende de cómo se ven afectados los modelos generativos: de cómo las experiencias previas de una persona interactúan con sus circunstancias sociales para influir en los modelos generativos y los errores de predicción que se manifiestan en los síntomas de la depresión. El aumento de la incertidumbre y la ponderación de los errores de predicción interoceptiva se asocian con síntomas relacionados con la ansiedad que surgen de la reactividad autonómica, junto con la sensibilidad al dolor, los síntomas gastrointestinales y la fatiga. La relación con la fatiga y el sueño se rompe en la depresión: o la fatiga no conduce a un sueño reparador (hay insomnio) o el sueño excesivo no resuelve la fatiga.

La reducción de las expectativas de recompensa conlleva síntomas como anhedonia, desesperanza, retraimiento social, reducción del apetito y falta de interés sexual. La rigidez del modelo (el cerebro encerrado) explica la falta de concentración y la preocupación interna, que se manifiesta como rumia. El patrón de síntomas variará según cómo se alteren los modelos predictivos y proporciona un marco para comprender cómo los patrones sintomáticos pueden ser tan diversos. Si bien los síntomas pueden variar, el mal funcionamiento social es omnipresente. Desde esta perspectiva, la depresión puede verse como un trastorno de la alostasis: como una incapacidad para gestionar el cuerpo en aras de su adaptación al entorno social (Badcock et al., 2017; Barrett et al., 2016).

Conclusión

El marco de inferencia activa de Friston proporciona un medio para reducir la brecha entre explicación y comprensión de Jaspers. Proporciona una explicación plausible de cómo surgen los síntomas en el contexto de la relación del cerebro con el cuerpo y el entorno psicosocial. Establece un camino para una nueva nosología, donde la atención se centra en los síntomas que se agrupan, pero en patrones que no son consistentes con nuestra clasificación actual. Se han desarrollado dos nuevos marcos para dar cuenta mejor de la psicopatología: los Criterios de dominio de investigación (RDoC) y la Taxonomía jerárquica de la psicopatología (HiTOP). Todavía tienen que adoptarse en gran medida en entornos clínicos y, como herramientas de investigación, carecen de marcos empíricos coherentes. Quizás el marco de inferencia activa pueda utilizarse para informar una coherencia más basada en principios.

Queda mucho trabajo por hacer para crear un sistema nosológico clínicamente útil. La explicación de la depresión mediante inferencia activa puede parecer abstrusa. Se deriva de un formalismo matemático con respecto a los sistemas biológicos, que luego se ha aplicado secundariamente para explicar los fenómenos clínicos. Las experiencias interoceptivas y afectivas no se prestan fácilmente a la investigación empírica, pero el marco de inferencia activa debe presentar hipótesis empíricamente comprobables que puedan ser refutadas.

No obstante, la inferencia activa proporciona un modelo convincente de la función cerebral y de cómo ésta se ve afectada por la depresión. La psiquiatría, dice Jaspers, "se ve obligada a utilizar métodos que han sido perfeccionados en otros lugares para mejorar el estatus de su materia, que es única e irremplazable para nuestra aprehensión del mundo y de la humanidad". Nuestro tema es importante: necesitamos explicar mejor la depresión para poder mejorar nuestros tratamientos y, al comprender la naturaleza de las experiencias de las personas con depresión, aprendemos más sobre lo que es ser humano.

El autor: Christopher G Davey, Department of Psychiatry, The University of Melbourne, Australia.