Palabras clave
Trastornos de ansiedad
Trastornos depresivos
fMRI
EEG
Biomarcadores neurales
Cómo citar
Share
Resumen
Los trastornos de ansiedad y depresivos son condiciones psiquiátricas altamente prevalentes, asociadas con una discapacidad significativa en todo el mundo. La neuroimagen ha avanzado en la comprensión de sus sustratos neurales, especialmente mediante la resonancia magnética funcional (fMRI) y la electroencefalografía (EEG). Esta revisión integrativa sintetizó estudios publicados entre 2013 y 2025, recuperados de PubMed, Scopus, Web of Science y PsycINFO, incluyendo muestras clínicas adultas diagnosticadas con trastornos de ansiedad y/o depresivos. La evidencia indica de manera consistente una desregulación en los circuitos fronto-límbicos y en redes cerebrales de gran escala, involucrando especialmente la amígdala, la corteza prefrontal, la corteza cingulada anterior y la red de modo predeterminado. Los hallazgos de fMRI destacan alteraciones en la conectividad funcional y deficiencias en la regulación emocional, mientras que los estudios con EEG revelan anomalías en la actividad oscilatoria y en los potenciales relacionados con eventos vinculados al sesgo atencional y al control cognitivo. Aunque surgen marcadores neurales convergentes entre las modalidades, la heterogeneidad metodológica limita la reproducibilidad y la aplicación clínica. La integración multimodal de medidas neurales espaciales y temporales puede mejorar la confiabilidad de los biomarcadores y apoyar el desarrollo de enfoques de psiquiatría de precisión.
Referencias
Brown, O., & Eremenko, P. (2006). The value proposition for fractionated spacecraft. Acta Astronautica, 58(12), 645–657. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2006.02.002
Disner, S. G., Beevers, C. G., Haigh, E. A. P., & Beck, A. T. (2011). Neural mechanisms of the cognitive model of depression. Nature Reviews Neuroscience, 12(8), 467–477. https://doi.org/10.1038/nrn3027
Drysdale, A. T., Grosenick, L., Downar, J., Dunlop, K., Mansouri, F., Meng, Y., … Liston, C. (2017). Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression. Nature Medicine, 23(1), 28–38. https://doi.org/10.1038/nm.4246
Engel, A. K., & Fries, P. (2010). Beta-band oscillations—signalling the status quo? Current Opinion in Neurobiology, 20(2), 156–165. https://doi.org/10.1016/j.conb.2010.02.015
Etkin, A., & Wager, T. D. (2007). Functional neuroimaging of anxiety: A meta-analysis of emotional processing in PTSD, social anxiety disorder, and specific phobia. American Journal of Psychiatry, 164(10), 1476–1488. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2007.07030504
Fox, M. D., & Raichle, M. E. (2007). Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nature Reviews Neuroscience, 8(9), 700–711. https://doi.org/10.1038/nrn2201
Hamilton, J. P., Farmer, M., Fogelman, P., & Gotlib, I. H. (2015). Depressive rumination, the default-mode network, and the dark matter of clinical neuroscience. Biological Psychiatry, 78(4), 224–230. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2015.02.020
Insel, T., Cuthbert, B., Garvey, M., Heinssen, R., Pine, D., Quinn, K., … Wang, P. (2010). Research domain criteria (RDoC): Toward a new classification framework for research on mental disorders. American Journal of Psychiatry, 167(7), 748–751. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2010.09091379
Kaiser, R. H., Andrews-Hanna, J. R., Wager, T. D., & Pizzagalli, D. A. (2015). Large-scale network dysfunction in major depressive disorder: A meta-analysis of resting-state functional connectivity. JAMA Psychiatry, 72(6), 603–611. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2015.0071
Luck, S. J. (2014). An introduction to the event-related potential technique (2nd ed.). MIT Press.
Menon, V. (2011). Large-scale brain networks and psychopathology: A unifying triple network model. Trends in Cognitive Sciences, 15(10), 483–506. https://doi.org/10.1016/j.tics.2011.08.003
Moser, J. S., Moran, T. P., Schroder, H. S., Donnellan, M. B., & Yeung, N. (2013). On the relationship between anxiety and error monitoring: A meta-analysis and conceptual framework. Biological Psychology, 93(1), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2012.12.001
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Poldrack, R. A., Baker, C. I., Durnez, J., Gorgolewski, K. J., Matthews, P. M., Munafo, M. R., … Yarkoni, T. (2017). Scanning the horizon: Towards transparent and reproducible neuroimaging research. Nature Reviews Neuroscience, 18(2), 115–126. https://doi.org/10.1038/nrn.2016.167
Polich, J. (2007). Updating P300: An integrative theory of P3a and P3b. Clinical Neurophysiology, 118(10), 2128–2148. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2007.04.019
Sheline, Y. I., Price, J. L., Yan, Z., & Mintun, M. A. (2010). Resting-state functional MRI in depression unmasks increased connectivity between networks via the dorsal nexus. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(24), 11020–11025. https://doi.org/10.1073/pnas.1000446107
Thibodeau, R., Jorgensen, R. S., & Kim, S. (2006). Depression, anxiety, and resting frontal EEG asymmetry: A meta-analytic review. Biological Psychology, 71(1), 1–13. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2005.01.005
World Health Organization. (2023). Depression and other common mental disorders: Global health estimates. World Health Organization.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Derechos de autor 2026 Marina CORRÊA FREITAS, Fabrício Veloso (Author)