Por qué es difícil conectar la neurociencia con los psicodélicos

En los últimos años, los psicodélicos se han abierto camino desde las ceremonias espirituales y los festivales de música hasta los ensayos clínicos para el tratamiento de la adicción, el TEPT y la depresión. Oregón y Washington DC. ya han tomado medidas para despenalizar ciertos psicodélicos, y la ketamina y psilocibina clínicas apareciendo en los EE.UU.

“Es un poco del Salvaje Oeste”, dice Sam Freesun Friedman, científico senior de aprendizaje automático en el MIT y el Instituto Broad de la Universidad de Harvard.

Pero los psicodélicos siguen siendo ilegales en gran medida en los EE. UU., en parte debido a lo impredecibles que son. Reacciones a diferentes psicodélicos varían ampliamente: Algunos usuarios experimentan una curación o una euforia abrumadora, mientras que otros terminan con un trauma o terror cicatricial. Estas razones, entre otras, dificultan que estos medicamentos sean aprobados por las agencias gubernamentales y lleguen a los consultorios médicos.

Esta semana, Freesun e investigadores de SUNY Downstate Health Sciences University y McGill University publicaron un artículo en el diario Avances de la ciencia proponiendo un método único para comprender mejor la interacción entre las drogas alucinógenas, el cerebro de las personas y diferentes tipos de experiencias psicodélicas. Hicieron esto mediante el uso de inteligencia artificial para observar relatos de experiencias psicodélicas de la vida real y compararlos con la forma en que la química del cerebro humano interactúa con las drogas a nivel molecular. Sin embargo, mientras que los métodos y los objetivos de los investigadores avanzan en la comprensión de cómo los psicodélicos pueden ayudar o dañar a las personas, los datos que utilizan podrían no ser confiables.

Para recopilar descripciones de personas reales sobre viajes psicodélicos, el equipo utilizó un sitio web sin fines de lucro llamado Erowid que tiene más de 40,000 anécdotas anónimas enviadas por usuarios de personas que toman drogas psicoactivas. Para el primer conjunto de datos, los investigadores extrajeron casi 7000 narraciones escritas de Erowid sobre 27 drogas, entre ellas LSD, ketamina, MDMA (también conocida como molly o éxtasis) y psilocibina (el compuesto activo de las setas mágicas). Luego usaron una herramienta de procesamiento de lenguaje natural para buscar similitudes en la redacción descriptiva tanto en experiencias con la misma droga como entre diferentes drogas, dice Freesun.

Para el segundo conjunto de datos, los autores aprovecharon investigaciones anteriores sobre cómo cada psicodélico interactúa con el cerebro humano a nivel molecular. Específicamente, observaron las afinidades de unión, que cuantifican qué tan bien se adhiere una molécula de un fármaco a un receptor de neurotransmisor en particular. Luego utilizaron una forma de aprendizaje automático para encontrar conexiones y patrones entre los receptores de neurotransmisores asociados con cada droga y las sensaciones que las personas describían mientras tomaban la sustancia.

Con base en este análisis, Freesun y sus colaboradores encontraron ocho categorías de combinaciones de experiencia de receptor que, según él, pueden considerarse como los Cinco Grandes rasgos de personalidad para las experiencias psicodélicas. Así como algunos podrían calificar la personalidad de un individuo según la apertura a la experiencia, la escrupulosidad, la extroversión, la amabilidad y el neuroticismo, los investigadores muestran cómo cada droga o viaje podría clasificarse en el espectro de factores tales como conceptual versus terapéutico, euforia versus terror y relajación versus náusea.

[Related: What happens when psychedelics make you see God]

Las implicaciones de estos hallazgos prevén un futuro en el que los científicos podrían alterar químicamente un fármaco para obtener los efectos experimentales deseados para los pacientes. Por ejemplo, este enfoque podría ser útil para mantener los efectos terapéuticos de una droga psicoactiva y minimizar la experiencia aterradora que generalmente se asocia con ella, dice Freesun.

“Creo que encontrar una forma basada en datos de estructurar esas experiencias para maximizar el beneficio terapéutico es algo que nos entusiasma a todos”, agrega.

Pero los cimientos sobre los que se construyó el estudio son defectuosos, dice Bryan Roth, profesor de farmacología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Carolina del Norte y director del Programa de Detección de Drogas Psicoactivas del Instituto Nacional de Salud Mental (NIMH-PDSP). Si bien Roth cree que los métodos del artículo plantean una “idea interesante”, dice que tanto los datos biológicos como los de Erowid no son confiables, junto con las conclusiones del artículo.

Para empezar, Roth dice que Erowid no verifica la composición química de las drogas descritas en cada narración. “En un gran número de casos, las drogas que se compran en la calle no son las drogas que la persona creía comprar, sobre todo cuando se trata de compuestos psicodélicos y alucinógenos”, explica. Como ejemplo, Roth señala cómo dos cadetes de la Academia Militar de EE. UU. recientemente sobredosis de cocaína que en realidad estaba mezclada con fentanilo .

Esto, según Roth, presenta un problema al tratar de establecer conexiones entre los datos narrativos y cómo se comporta cada droga en el cerebro; un estudio podría estar usando palabras de alguien que tomó MDMA mal etiquetada y asociándola con los efectos de la MDMA pura real. Erowid mismo incluso tiene un laboratorio independiente que estudia muestras de drogas compradas en la calle. En 2021 analizó 747 muestras de drogas vendidas como MDMA—una cuarta parte de esas muestras contenían otros compuestos o nada de MDMA.

Freesun está de acuerdo en que las drogas callejeras pueden tener impurezas o estar mal etiquetadas, pero dice que no hay razón para creer que las inexactitudes son lo suficientemente frecuentes como para poner en duda los hallazgos del artículo. Su equipo verificó los datos narrativos estratificándolos por género y edad para ver si eso distorsionaba los hallazgos. Llegaron a la conclusión de que los resultados de las subcategorías seguían siendo muy coherentes con el conjunto de datos en su conjunto.

La segunda crítica golpea un poco más cerca de casa para Roth. los Avances de la ciencia el documento cita un 2010 Más uno publicación por Thomas Ray como una de las dos fuentes principales para sus enfrentamientos de afinidades vinculantes. El artículo de Ray se basó en datos de detección del NIMH-PDSP, el laboratorio que dirige Roth, pero dice que la información no es lo suficientemente sólida como para ser analizada para futuras investigaciones de fármacos.

“Lo que decimos [other scientists] es decir, si quieren publicar los datos, necesitamos replicarlos al menos tres veces para asegurarnos de que los valores sean correctos”, explica Roth. Señala que le dijo a Ray que NIMH-PDSP no tenía los recursos para replicar los datos para probar su precisión. Roth mismo había seleccionado varios valores incorrectos y, por lo tanto, no creía que las afinidades vinculantes deberían aceptarse como un hecho.

“Él lo publicó de todos modos”, dice. Freesun responde que su equipo no estaba al tanto de la conversación de Roth y Ray, pero señala que más de 200 otros papeles citar ese mismo conjunto de datos.

Pero incluso si el conjunto de datos de afinidades de unión fuera confiable, es la métrica incorrecta para usar en el nuevo estudio, dice Roth. Las afinidades de unión no muestran qué tan bien un fármaco activa un receptor de neurotransmisor, explica, por lo que un compuesto podría clasificarse como de baja afinidad con un receptor pero aún así tener una potencia muy alta. Por otro lado, un compuesto psicodélico podría tener una alta afinidad con cierto receptor pero terminar bloqueándolo, dice Freesun.

[Related: The tasty chemicals flavoring the edible cannabis boom]

Freesun también está de acuerdo en que las afinidades de unión no cuentan toda la historia, y que usar datos con una representación más directa de cómo un compuesto psicodélico interactúa con los receptores sería un gran avance para futuras investigaciones. Sin embargo, afirma que los hallazgos del artículo siguen siendo relevantes y que las herramientas estadísticas y de inteligencia artificial que utilizó su equipo se eligieron a propósito para filtrar el “ruido” o las inconsistencias en los datos para encontrar patrones.

“El estudio está motivado por la pregunta de qué podemos encontrar a pesar de [the noise]”, escribe Freesun en un correo electrónico. “La gran cantidad de hallazgos confirmatorios… nos convenció de que se puede encontrar una señal en medio del ruido”.

Heaven32: