El trastorno de la personalidad obsesivo compulsiva (TPOC) es una afección mental que suele manifestarse durante la adolescencia o al inicio de la adultez. Se estima que entre un 1,9% y un 7,8% de la población general se ve afectada por este trastorno complejo, caracterizado por un perfeccionismo extremo, una necesidad desmedida de orden y una rigidez normativa que puede afectar la flexibilidad mental, la eficiencia diaria y, en última instancia, la calidad de vida.
A pesar de su prevalencia, las bases neurales del TPOC han sido objeto de escaso estudio en comparación con el trastorno obsesivo-compulsivo (TOC). En este contexto, cobra especial relevancia el reciente artículo titulado “Gray and white matter alterations in Obsessive-Compulsive Personality Disorder: a data fusion machine learning approach”, publicado en la revista Frontiers in Human Neuroscience. Este trabajo cuenta con la participación de investigadores como Wenceslao Peñate, Rosario J. Marrero, Teresa Olivares y Ascensión Fumero, del Departamento de Psicología Clínica, Psicobiología y Metodología y el Instituto Universitario de Neurociencia (IUNE) de la Universidad de La Laguna, junto con colegas de la Universidad de Trento en Italia y Francisco Rivero de la Universidad Europea de Canarias.
Nuevas Perspectivas sobre el TPOC
El objetivo primordial del estudio fue identificar los mecanismos neurobiológicos que sustentan el TPOC para establecer intervenciones terapéuticas más precisas. Investigaciones anteriores han señalado alteraciones en diversas áreas cerebrales en individuos diagnosticados con este trastorno, como el cuerpo estriado y el córtex prefrontal. Además, estas investigaciones sugieren que tanto el TPOC como el TOC comparten ciertas bases neurológicas, aunque presentan características distintas que pueden explicar las diferencias entre ambos trastornos; por ejemplo, el TPOC se manifiesta a través de patrones rígidos en la personalidad sin las compulsiones típicas del TOC.
En esta nueva investigación se realizaron análisis de imágenes cerebrales correspondientes a 30 individuos diagnosticados con TPOC en Tenerife, así como a un grupo control similar. Para ello, se empleó una técnica de aprendizaje automático conocida como análisis de componentes independientes en paralelo (Parallel ICA), que permite analizar simultáneamente diferentes tipos de imágenes cerebrales e identificar redes neuronales activas durante el reposo.
Hallazgos Relevantes para Futuras Intervenciones
Los resultados revelaron alteraciones en varias regiones cerebrales vinculadas a la red neuronal por defecto (RND) en personas afectadas por el TPOC. En particular, se identificaron diferencias significativas en dos redes de materia gris (GM-05 y GM-23) y una red de materia blanca (WM-25) entre los grupos estudiados.
Los investigadores destacan que estos hallazgos son significativos ya que la RND está relacionada con el procesamiento interno de pensamientos y la regulación emocional. Un funcionamiento anómalo en cualquiera de sus regiones podría limitar la flexibilidad mental necesaria para manejar emociones adecuadamente y complicar los tratamientos terapéuticos.
Las conclusiones del estudio abren nuevas posibilidades para identificar biomarcadores que faciliten un diagnóstico más preciso del TPOC. El equipo investigador sugiere que estos descubrimientos podrían impulsar el desarrollo de técnicas de neuroestimulación dirigidas a las áreas cerebrales identificadas como disfuncionales, buscando así mejorar la eficacia de los tratamientos existentes y explorar nuevas vías terapéuticas para este trastorno relacionado con alteraciones en redes neuronales clave.
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