El trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) es una afección del neurodesarrollo común, caracterizada por una heterogeneidad clínica considerable que se extiende más allá del manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales (DSM-5). Aunque los síntomas del TDAH se dividen en dominios de inatención e hiperactividad/impulsividad, esta clasificación conductual binaria no captura adecuadamente la complejidad de sus presentaciones. Esto restringe la identificación de subtipos más homogéneos desde un punto de vista neurobiológico, lo que es crucial para mejorar las estrategias de manejo clínico.

El doctor Qiyong Gong y la Dra. Ying Chen, ambos del West China Xiamen Hospital de la Universidad de Sichuan, tuvieron la autoría de correspondencia de esta investigación que tuvo como objetivo examinar si el modelado normativo de propiedades topológicas derivadas de redes de similitud de morfometría cerebral puede proporcionar marcadores de estratificación robustos para niños con TDAH.

Este estudio de casos y controles utilizó conjuntos de datos transversales sobre el neurodesarrollo recopilados en múltiples centros, junto con una evaluación cognitiva de seguimiento longitudinal para un subconjunto de participantes. La información se analizó de noviembre 2023 a enero 2025. Se construyeron redes de similitud morfométrica y se desarrollaron modelos normativos para tres métricas topológicas: centralidad de grado, eficiencia nodal y coeficiente de participación. Mediante un análisis de agrupamiento semisupervisado, se delimitaron los posibles biotipos y se examinaron sus perfiles clínicos. Las características neuroquímicas y funcionales de estos biotipos fueron analizadas usando bases de datos a gran escala (figura 1).

Figura 1. Resumen esquemático de los procedimientos analíticos que incluye los flujos de selección de participantes, la construcción de redes, el modelado normativo, la fusión multimodal y la identificación de biotipos.

En la cohorte de descubrimiento, participaron 446 niños con TDAH (edad media: 11,5 años) y 708 controles. Los análisis revelaron que el trastorno presentaba una organización atípica de los nodos en las tres métricas topológicas, con diferencias significativas respecto a los controles, principalmente en un componente multimétrico covariante en la corteza orbitofrontal. 

De estos análisis surgieron tres biotipos distintos: (1) severo-combinado con desregulación emocional, caracterizado por alteraciones generalizadas en la corteza prefrontal medial y el pálido. Este biotipo mostró los síntomas más severos y una alta desregulación emocional, con un perfil neuroquímico específico asociado a la serotonina y dopamina; (2) predominantemente hiperactivo/impulsivo, con alteraciones en el circuito de la corteza cingulada anterior y el pálido. Los niños de este grupo presentaron mayor hiperactividad y patrones neuroquímicos correlacionados con los sistemas de glutamato y cannabinoides; (3) predominantemente inatento, asociado a alteraciones en el giro frontal superior. Este biotipo mostró un perfil más inatento, con correlaciones destacadas con el sistema serotoninérgico.

Estos biotipos no solo presentaron perfiles clínicos y de desarrollo únicos, sino que también mostraron correlaciones neuroquímicas y funcionales discernibles. Los hallazgos fueron replicados en una cohorte de validación independiente, lo que demostró la robustez y generalización del modelo.

Las estrategias combinadas de modelado normativo y análisis discriminativo proporcionaron nuevas perspectivas tanto dimensionales como categóricas sobre la heterogeneidad del TDAH, permitiendo la identificación de tres biotipos distintos con perfiles clínico-neurales específicos. Este progreso en la comprensión de la complejidad neurobiológica de este trastorno establece una base sólida para la implementación de un manejo personalizado. Tal enfoque tiene el potencial de facilitar el diseño de intervenciones dirigidas a cada biotipo, basándose en perfiles individuales de disfunción dentro de las redes neuronales. 

En conclusión, este estudio presenta un modelo prometedor para abordar la variabilidad inherente al TDAH, lo que abre el camino a estrategias terapéuticas más efectivas y adaptadas a las necesidades de cada paciente.