El riesgo familiar de depresión se asocia con P300 reducido y potencial positivo tardío para estímulos afectivos y desaceleración cardíaca prolongada para estímulos desagradables.

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 6432 (2023) Citar este artículo

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A pesar de la evidencia de procesamiento afectivo anormal como un correlato clave de la depresión, los mecanismos de atención específicos que subyacen al procesamiento de las emociones en el riesgo familiar de depresión aún no se han investigado en un solo estudio. Para ello, se evaluó la amplitud del complejo P300 y potencial positivo tardío (LPP) y la desaceleración cardíaca durante la visualización pasiva de imágenes afectivas en 32 individuos con antecedentes familiares de depresión (sin síntomas depresivos) y en 30 controles (sin síntomas depresivos). síntomas y antecedentes familiares de depresión). Los individuos con riesgo familiar de depresión revelaron amplitudes reducidas de P300-LPP en respuesta a estímulos placenteros y desagradables en relación con los controles, y amplitudes comparables de P300-LPP en respuesta a estímulos placenteros y neutrales. Los controles, pero no los individuos con riesgo familiar de depresión, informaron desaceleración cardíaca durante la visualización de estímulos agradables frente a neutrales y desagradables en la ventana de tiempo de 0 a 3 s. Además, solo las personas con riesgo familiar de depresión mostraron una desaceleración cardíaca prolongada en respuesta a estímulos desagradables frente a estímulos neutrales. En general, el presente estudio proporciona nuevos conocimientos sobre la caracterización de los procesos atencionales relacionados con las emociones en el riesgo familiar de depresión como posibles factores de vulnerabilidad para el desarrollo del trastorno.

La depresión es una de las condiciones psicopatológicas más severas y comunes, que afecta a más de 280 millones de personas en todo el mundo1. Se caracteriza por síntomas como el afecto negativo sostenido y la anhedonia que impactan negativamente en la vida de las personas con deficiencias en el funcionamiento ocupacional y psicosocial, y un mayor riesgo de suicidio2.

Dada su relevancia, la comprensión de los mecanismos psicofisiológicos involucrados en el riesgo de desarrollar depresión, como el riesgo familiar de depresión, es necesaria para comprender cómo la depresión es hereditaria, para identificarla de manera temprana y para desarrollar programas de prevención novedosos y efectivos3. Cabe señalar que, hasta la fecha, el factor de riesgo más fiable para el desarrollo del trastorno depresivo mayor (TDM) es tener antecedentes familiares del trastorno4,5. De hecho, la heredabilidad estimada de la depresión es de alrededor del 37%6. Sin embargo, a pesar de los avances en el conocimiento de la psicobiología del TDM, ningún mecanismo establecido puede explicar el riesgo de desarrollar TDM7,8.

Estudios previos que investigaron los factores de vulnerabilidad para desarrollar MDD han identificado algunos rasgos de personalidad9,10,11,12,13, respuesta neuronal embotada a las recompensas14,15,16,17, control vagal reducido del corazón y niveles más altos de rumiación18,19 y disfuncional sesgos cognitivos20,21. Específicamente, se ha demostrado que los procesos cognitivos influyen en gran medida en el desarrollo de MDD y síntomas relacionados con MDD22,23. En los modelos cognitivos de depresión, los esquemas autorreferenciales afectan negativamente la atención, lo que lleva a un déficit en los recursos cognitivos disponibles para procesar la información relevante. Los individuos suelen mostrar una mayor tendencia a orientar y mantener la atención hacia señales afectivas y destacadas que neutrales24,25. Según los modelos cognitivos, las personas con depresión se caracterizan por una atención sesgada a los estímulos congruentes con el estado de ánimo, procesando así la información negativa y filtrando la información positiva22,26,27, aunque se observaron algunas inconsistencias28,29.

Pero, de nuevo, recientemente se argumentó que evitar las posibles recompensas y, por lo tanto, desviar la atención de la información positiva, ayudaría a explicar los mecanismos subyacentes a los estados depresivos30,31. Este punto de vista está de acuerdo con la hipótesis de que los sesgos de atención lejos de la información positiva son parte de la fisiopatología esencial de la depresión, lo que lleva a la devaluación de la recompensa32,33. Además, las deficiencias en el procesamiento de la recompensa se han asociado con un afecto positivo desregulado en la depresión34 y síntomas depresivos centrales, como la anhedonia y el retraimiento social35. Los sesgos atencionales que se alejan de la información positiva también juegan un papel clave en la matriz del Sistema de Valencia Positiva dentro de los constructos Research Domain Criteria (RDoC), una iniciativa lanzada para identificar las características afectivas, cognitivas y neurofisiológicas que caracterizan los trastornos mentales36. Es de destacar que se ha demostrado que una motivación relacionada con el enfoque deteriorada en los Sistemas de Valencia Positiva caracteriza la depresión unipolar37.

Es importante destacar que se ha ampliado la hipótesis de un procesamiento reducido de la información positiva como característica clave de la depresión, y se ha considerado que la reactividad embotada a todos los estímulos emocionales (tanto agradables como desagradables) es uno de los factores más importantes de la depresión38,39,40. Estos hallazgos se han considerado al formular una teoría llamada insensibilidad al contexto emocional (ECI)41. En el ECI, se cree que las personas con depresión se caracterizan por una disminución de la reactividad a los estímulos emocionales en contextos de valencia tanto positiva como negativa41.

Siguiendo la visión de la iniciativa RDoC de identificar constructos que reflejen los mecanismos centrales de la psicopatología, se ha recomendado el uso de medidas psicofisiológicas ya que juegan un papel clave en la comprensión del procesamiento atencional de los estímulos afectivos en individuos con riesgo de desarrollar depresión42. El uso de potenciales relacionados con eventos (ERP) ha sido ampliamente reconocido para estudiar el procesamiento de la información en tiempo real durante la exposición a estímulos emocionales estandarizados43,44. En particular, en relación con los estímulos neutrales, los estímulos emocionales de alta excitación generalmente provocan amplitudes más grandes de P300 y potencial positivo tardío (LPP) en las regiones centroparietales en la ventana de tiempo de 300–700 ms. Se ha demostrado que el P300 y el LPP en respuesta a la información afectiva reflejan la asignación atencional afectiva, la representación de estímulos y la evaluación45.

Es de destacar que el P300 y el LPP se han examinado en gran medida en la depresión como un posible correlato del procesamiento afectivo disfuncional de contenido agradable y/o desagradable. Sin embargo, hasta donde sabemos, se ha encontrado una mayor amplitud de LPP en respuesta a estímulos desagradables en personas con depresión en un único estudio46. Por el contrario, se ha informado una LPP reducida en respuesta a estímulos amenazantes tanto en MDD47,48 como en hijos de madres con antecedentes de depresión49. Además, las amplitudes reducidas de P300 y LPP en respuesta a estímulos agradables se han documentado ampliamente en la depresión y el riesgo de depresión17,32,50,51,52 y para predecir síntomas de depresión53. En general, los hallazgos en P300 y LPP en respuesta a la información afectiva parecen sugerir que tanto el MDD como el riesgo de desarrollar MDD se caracterizan por una atención afectiva reducida a los estímulos agradables y desagradables.

Sin embargo, hasta la fecha, solo hay evidencia inicial que sugiere que las amplitudes reducidas de P300 y LPP en respuesta a estímulos emocionales pueden caracterizar el riesgo familiar de depresión. De hecho, un estudio informó que los niños sin depresión de por vida, pero con antecedentes maternos de depresión, se caracterizaron por una amplitud de LPP reducida a caras agradables y desagradables en relación con las neutras49. Este hallazgo está en línea con la teoría ECI40, lo que sugiere que el procesamiento atenuado de los estímulos afectivos también puede representar un indicador de riesgo familiar de depresión. Al mismo tiempo, Kayser et al.54 informaron que los individuos con riesgo familiar de depresión o antecedentes de TDM de por vida mostraban una respuesta electrofisiológica reducida a los estímulos desagradables frente a los estímulos neutrales. Estos hallazgos prometedores sobre el procesamiento emocional en el riesgo familiar de depresión resaltan la necesidad de más estudios en este contexto para una mejor comprensión de la naturaleza de la relación entre la atención a los estímulos afectivos y el riesgo de depresión.

La depresión también se ha asociado con procesos atencionales deteriorados durante etapas posteriores de elaboración de información afectiva. En particular, se ha argumentado que la atención sostenida a la información desagradable está asociada con el afecto negativo55 y refleja un posible factor de vulnerabilidad para la depresión56. Sin embargo, el conocimiento de las etapas posteriores de los procesos atencionales en personas con riesgo de depresión aún se encuentra en una etapa temprana, y la mayoría de los estudios utilizan tareas conductuales como la tarea de Stroop emocional y la tarea de prueba de puntos57,58. El uso de esas tareas hace que sea difícil discernir entre los procesos de orientación y mantenimiento de la atención, sin poder caracterizar las etapas posteriores del procesamiento de la atención59,60. En general, esto destaca la necesidad de utilizar diferentes metodologías destinadas a desentrañar los procesos atencionales entre las etapas anteriores y posteriores del procesamiento emocional para aclarar la naturaleza de la disfunción atencional en el riesgo de depresión57.

Una medida psicofisiológica indicativa de los procesos atencionales relacionados con las emociones es la desaceleración cardíaca. Específicamente, se ha demostrado que los cambios en la frecuencia cardíaca durante los estados emocionales experimentados reflejan procesos (psico)fisiológicos específicos en respuesta a las demandas ambientales. De hecho, durante la visualización de estímulos emocionales de alta excitación, la respuesta cardíaca es inicialmente desaceleradora, lo que indica una mejor orientación y atención. Más adelante en el proceso, la respuesta cardíaca se acelera, lo que indica una preparación motora24. En tareas pasivas, una mayor desaceleración cardíaca ha sido considerada como un índice de la intención de notar y detectar estímulos externos y disposición para acciones efectivas61, mientras que la aceleración cardíaca ha sido sugerida como reflejo de un rechazo a los estímulos ambientales62. Es de destacar que, mientras que la actividad cortical indica principalmente el reconocimiento y la memoria de los estímulos emocionales44, la frecuencia cardíaca refleja la transición de los procesos atencionales a la preparación motora25,61.

Hasta donde sabemos, solo dos estudios han investigado si la desaceleración cardíaca puede reflejar un procesamiento emocional alterado en la disforia15,63. Cabe destacar que, en ambos estudios, solo las personas con disforia mostraron una atención prolongada/sostenida a los estímulos desagradables en las últimas etapas del procesamiento afectivo (3-6 s posteriores al estímulo), lo que sugiere una ingesta sostenida de información desagradable15,63. Los hallazgos de estos estudios son consistentes con la literatura sobre el procesamiento afectivo anormal en la depresión, que se ha asociado con alteraciones en procesos posteriores de reactividad autonómica a la emoción64. Además, los hallazgos sobre la desaceleración cardíaca durante el procesamiento emocional en la disforia parecen sugerir dificultades para desviar la atención de la información desagradable que caracteriza el riesgo de depresión.

A la luz de estas consideraciones, los procesos atencionales específicos que subyacen al procesamiento emocional en el riesgo familiar de depresión aún no se han investigado en un solo estudio. Para abordar esta brecha, se evaluaron el complejo P300-LPP y la desaceleración cardíaca durante una tarea de visualización pasiva que incluía estímulos agradables, neutros y desagradables en adultos jóvenes con alto riesgo de desarrollar depresión clínicamente significativa, es decir, personas que tenían una familia. antecedentes de depresión (pero no informó síntomas depresivos actuales). Con base en la hipótesis de procesamiento alterado de estímulos placenteros o hedónicos en la depresión y el modelo ECI sobre el procesamiento deficiente de información placentera y desagradable32,39, se esperaba que los individuos con riesgo familiar de depresión se caracterizaran por una amplitud P300-LPP reducida en respuesta a estímulos agradables y desagradables, en relación con los controles (hipótesis entre grupos). Además, a diferencia de los controles (sin síntomas depresivos ni antecedentes familiares de depresión) de los que se esperaba que mostraran una mayor amplitud de P300-LPP en respuesta a estímulos agradables y desagradables frente a los neutros, se planteó la hipótesis de que el grupo con riesgo familiar de depresión mostraría amplitud comparable de P300-LPP en respuesta a estímulos afectivos (es decir, agradables y desagradables) y neutrales (hipótesis dentro del grupo). En segundo lugar, según los hallazgos recientes sobre la desaceleración cardíaca en personas con disforia15,63, también se esperaba que las personas con riesgo familiar de depresión se caracterizaran por una mayor desaceleración de la frecuencia cardíaca en respuesta a estímulos desagradables frente a estímulos neutrales durante las últimas etapas del procesamiento afectivo, en comparación con a los controles.

Se encontró un efecto principal estadísticamente significativo de Categoría para las calificaciones de valencia y excitación (valencia: Χ(2)2 = 671.66, p < .001, ΔAIC = − 259; excitación: Χ(2)2 = 376.05, p < .001 , ΔAIC = − 162). Las imágenes desagradables se calificaron como significativamente más desagradables y excitantes que las imágenes agradables y neutras (todas p < 0,01). Además, las imágenes placenteras se calificaron como significativamente más placenteras y excitantes que las imágenes neutras (p < .001). No surgió ningún efecto estadísticamente significativo de la interacción Grupo o Grupo × Categoría. Las estadísticas descriptivas de las medidas de autoinforme se informan en la Tabla 1.

Las formas de onda y la topografía del cuero cabelludo para cada categoría emocional en el grupo de control y el grupo con riesgo familiar de depresión se muestran en las Figs. 1 y 2

Formas de onda ERP de gran promedio registradas en Fz, Cz y Pz en imágenes agradables, neutras y desagradables en el grupo con y sin riesgo familiar de depresión. El marco de color representa la ventana de tiempo de 400 a 600 ms.

Topografía del cuero cabelludo de imágenes agradables, neutras y desagradables en el complejo P300-LPP (400-600 ms) en el grupo con y sin riesgo familiar de depresión.

Los efectos principales significativos de Categoría (F2, 1560 = 73.57, p < .001, ΔAIC = − 150) y Grupo (F1, 60 = 5.41, p = .02, ΔAIC = − 39) fueron calificados adicionalmente por el grupo significativo × Interacción de categorías (F2, 1560 = 24,25, p < 0,004, ΔAIC = − 24,8). Ambos grupos mostraron una mayor amplitud de P300-LPP en respuesta a estímulos desagradables que neutrales (ps < 0,01). Sin embargo, como se muestra en la Fig. 3, mientras que el grupo de control mostró una mayor positividad en respuesta a imágenes agradables que neutras (p < 0,001), la amplitud de P300-LPP no mostró diferencias estadísticamente significativas entre estímulos agradables y neutros en el grupo con familiar. riesgo de depresión (p = 0,14). Además, surgieron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos en la amplitud de P300-LPP en respuesta a imágenes agradables y desagradables. En relación con el grupo de control, el grupo con riesgo familiar de depresión se caracterizó por una menor positividad en respuesta tanto a imágenes agradables (p = 0,02) como desagradables (p = 0,01). Por el contrario, no surgieron diferencias estadísticamente significativas entre los dos grupos con respecto a la amplitud de P300-LPP en respuesta a estímulos neutros.

Diagrama de caja de los picos del complejo P300-LPP (promediados sobre canales) para cada categoría emocional en el grupo con y sin riesgo familiar de depresión. En cada casilla, la marca central es la mediana y los bordes de la casilla son los percentiles 25 y 75. *p < 0,05; **p < 0,01; *** p < .001.

El efecto principal significativo del Área (F2, 1560 = 388.51, p < .001, ΔAIC = − 607) mostró una mayor amplitud de P300-LPP en las áreas parietal que en las áreas central y frontal (ps < .001), y menor positividad en la zona frontal que la central (p < .001).

Los efectos estadísticamente significativos de Categoría (F2, 1560 = 41,31, p < 0,001, ΔAIC = − 209), Área (F2, 1560 = 13,97, p < 0,001, ΔAIC = − 256) y la interacción Grupo × Área (F2 , 1560 = 4.49, p = .01, ΔAIC = − 309) fueron calificados además por la interacción significativa Categoría × Grupo × Área (F4, 1560 = 3.53, p = .01, ΔAIC = − 329). La latencia del complejo P300-LPP fue mayor para las imágenes placenteras y desagradables que para las neutras en el área central en ambos grupos (ps < .03), y en el área parietal para el grupo con riesgo familiar de depresión solamente (ps < .03). Además, solo los individuos con riesgo familiar para la depresión mostraron una latencia del complejo P300-LPP más prolongada en el área parietal que en las áreas frontal y central para imágenes placenteras (ps < .001). No surgieron otras diferencias estadísticamente significativas.

El LMM mostró un efecto estadísticamente significativo de Categoría, F(2, 1940) = 101.13, p < .001, ΔAIC = − 241, Tiempo, F(1, 10) = 7.26, p = .02, ΔAIC = − 39.1, Interacción Categoría × Tiempo, F(1, 1940) = 22.28, p < .001, ΔAIC = − 38.8, y Interacción Categoría × Grupo, F(2, 1940) = 15.14, p < .001, ΔAIC = − 26.4, que fueron calificadas además por una interacción significativa de Grupo × Categoría × Tiempo, F(2, 1940) = 7.38, p < .001, ΔAIC = − 59.8. Como se muestra en la Fig. 4a, b, en la ventana de tiempo de 0 a 3 s, la desaceleración de la frecuencia cardíaca fue mayor durante la visualización de imágenes agradables que neutras y desagradables en el grupo de control, mientras que no surgieron diferencias estadísticamente significativas entre las tres categorías emocionales con respecto a la desaceleración de la frecuencia cardiaca en el grupo con riesgo familiar de depresión. En ambos grupos, la desaceleración de la frecuencia cardíaca fue mayor durante la visualización de imágenes agradables en los 3 a 6 s que en la ventana de tiempo de 0 a 3 s en ambos grupos (todas p < 0,01).

Cambio promedio de la frecuencia cardíaca durante la visualización de imágenes agradables, neutras y desagradables en el grupo sin (a) y con (b) riesgo familiar de depresión. Las unidades son cambios de latidos por minuto (bpm) desde la línea de base de 2 s. Las barras de error representan ± error estándar de la media (SEM). **p < 0,01; *** p < .001.

Es de destacar que en el grupo con riesgo familiar de depresión, pero no en el grupo de control, la desaceleración de la frecuencia cardíaca fue mayor durante la visualización de imágenes desagradables que neutras en la ventana de tiempo de 3 a 6 s (p < 0,001; Fig. 4) . En relación con esto, también se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre los dos grupos, mostrando el grupo con riesgo familiar de depresión una mayor desaceleración de la frecuencia cardíaca durante la visualización de imágenes desagradables en la ventana de tiempo de 3 a 6 s en comparación con el grupo de control (p = .02).

Hasta donde sabemos, el presente estudio representa el primer intento de investigar el procesamiento emocional en individuos con riesgo familiar de depresión mediante el uso de medidas psicofisiológicas tanto centrales como periféricas. Específicamente, el complejo P300-LPP y la desaceleración de la frecuencia cardíaca se investigaron en individuos con riesgo familiar de depresión versus sin riesgo familiar durante la visualización pasiva de imágenes afectivas. Con base en hallazgos previos sobre el procesamiento alterado de información positiva en la depresión y con base en el modelo ECI, se planteó la hipótesis de que, en comparación con los controles, las personas con riesgo familiar de depresión mostrarían amplitudes reducidas de P300-LPP en respuesta a estímulos agradables y desagradables en relación con los controles. y amplitudes comparables de P300-LPP en respuesta a estímulos agradables, desagradables y neutrales (p. ej., 32,39). Además, se esperaba que las personas con riesgo familiar de depresión mostraran una mayor desaceleración de la frecuencia cardíaca en respuesta a estímulos desagradables que neutrales en relación con los controles15,63.

De acuerdo con nuestra hipótesis, los individuos con riesgo familiar de depresión mostraron amplitudes reducidas de P300-LPP en respuesta a estímulos placenteros y desagradables en relación con los controles, y amplitudes comparables de P300-LPP solo en respuesta a estímulos placenteros y neutrales. Cabe destacar que las amplitudes de P300-LPP en respuesta a estímulos agradables fueron menores en el grupo con riesgo familiar de depresión que en el grupo de control. Este resultado es consistente con hallazgos previos sobre la depresión clínica, lo que indica que una reducción en la positividad cortical sostenida a la información gratificante puede ser un correlato de la asignación atencional afectiva anormal a los estímulos placenteros y hedónicos65. Además, este hallazgo sugiere que la atención afectiva reducida hacia los estímulos positivos/gratificantes no es solo una característica de los individuos con síntomas clínicos de depresión15,38,62,65 o depresión subclínica15, sino también de aquellos con riesgo familiar de depresión sin síntomas depresivos actuales. Con respecto al marco RDoC, estos hallazgos respaldan la hipótesis propuesta de una hipoactivación del Sistema de Valencia Positivo como un mecanismo clave que subyace al estado de ánimo deprimido37,66.

Vale la pena señalar que, aparte de las amplitudes de P300-LPP en respuesta a estímulos agradables, la positividad cortical tardía en respuesta a estímulos desagradables también se redujo en individuos con riesgo familiar de depresión en relación con los controles. Además, las personas con riesgo familiar de depresión mostraron una latencia más prolongada del complejo P300-LPP en respuesta a estímulos emocionales (agradables y desagradables) frente a estímulos neutrales que sugerían dificultades en el procesamiento emocional. Se puede plantear la hipótesis de que la capacidad de procesamiento reducida de contenidos agradables y desagradables es una característica clave que caracteriza particularmente a las personas con riesgo familiar de depresión. Es de destacar que este hallazgo respalda las predicciones del modelo ECI sobre el procesamiento de información tanto agradable como desagradable38,40. Sin embargo, los individuos con riesgo familiar de depresión mostraron una mayor amplitud de P300-LPP en respuesta a estímulos desagradables que neutrales. Se necesitan estudios confirmatorios más amplios que comparen el procesamiento emocional en individuos con y sin síntomas de depresión y riesgo familiar de depresión para investigar más a fondo si la atención afectiva reducida a la información desagradable es una característica peculiar que caracteriza el riesgo familiar de depresión.

Con respecto a la desaceleración cardíaca, el patrón de cambios en la frecuencia cardíaca en individuos con riesgo familiar de depresión frente a los controles difería en función de la condición emocional. Solo los controles informaron de desaceleración cardíaca durante la visualización de estímulos agradables frente a neutrales y desagradables en la ventana de tiempo de 0 a 3 s. Este hallazgo parece sugerir una orientación tardía de la atención hacia contenidos placenteros que caracterizan el riesgo familiar de depresión. Además, este resultado está de acuerdo con los estudios que informan una asignación de atención afectiva comprometida a la información agradable durante las primeras etapas de procesamiento en personas con riesgo de depresión15. Es importante destacar que el hecho de que ambos grupos mostraran la desaceleración típica de la frecuencia cardíaca durante la visualización de estímulos agradables frente a los neutros en la ventana de tiempo de 3 a 6 s67 sugiere que el procesamiento del contenido agradable se retrasa en individuos con riesgo familiar de depresión, con una asignación de atención defectuosa. /orientando durante etapas anteriores y conservando la atención sostenida durante etapas posteriores15.

Es de destacar que solo las personas con riesgo familiar de depresión mostraron una desaceleración cardíaca sostenida en respuesta a estímulos desagradables que neutrales (ventana de tiempo de 3 a 6 s). Este hallazgo es consistente con la hipótesis de que el riesgo de depresión se caracteriza por una desconexión deficiente de la información desagradable en etapas posteriores de los procesos de atención15,63. Los déficits en la inhibición y modulación del procesamiento de información desagradable se han relacionado con la regulación emocional desadaptativa y las dificultades para recuperarse del afecto negativo23,34. Estos déficits se han relacionado con pensamientos autocentrados, repetitivos y desadaptativos que conducen a la rumiación68 que, a su vez, se ha descrito recientemente como un indicador temprano de vulnerabilidad a la depresión18. El resultado en las etapas posteriores del procesamiento emocional parece estar en contraste con una predicción del modelo ECI sobre la reactividad reducida a los estímulos desagradables. Sin embargo, la desaceleración cardíaca sostenida se ha asociado tanto con la ingesta sensorial de estímulos desagradables como con la inhibición de la preparación para las acciones, lo que refleja la baja activación del sistema motivacional de Valencia Negativa41. Estudios futuros deberían evaluar más a fondo las diferencias en la atención afectiva frente a la motivación para la acción en individuos con riesgo de desarrollar depresión y sus relaciones con la regulación emocional y la rumiación como posibles factores de vulnerabilidad en esta población.

Cabe señalar que no se observó desaceleración cardíaca en respuesta a imágenes desagradables en las primeras etapas de procesamiento (0-3 s) en ambos grupos15. Este hallazgo contrasta con los que informaron una marcada desaceleración en las etapas iniciales del procesamiento de imágenes en respuesta a contenido desagradable67. Se ha sugerido que la ausencia de desaceleración cardíaca en respuesta a estímulos desagradables dependería de un sesgo relacionado con la edad, ya que los adultos más jóvenes perciben las imágenes desagradables como menos negativas69. Por lo tanto, teniendo en cuenta que en el presente estudio los participantes eran adultos jóvenes, los controles pueden no haber percibido imágenes desagradables lo suficientemente negativas y aversivas como para desencadenar una orientación mejorada.

Con respecto a las medidas subjetivas, en el presente estudio, las calificaciones de autoinforme de excitación y valencia no difirieron entre los dos grupos. Este hallazgo es consistente con estudios previos sobre depresión subclínica15,16,70,71 y clínica72. En conjunto, estos resultados sugieren que las diferencias de grupo en las amplitudes de P300-LPP y la desaceleración de la frecuencia cardíaca no pueden depender de las calificaciones subjetivas de valencia y excitación. Además, estos hallazgos indicarían que los ERP y la desaceleración cardíaca son medidas más sensibles que las calificaciones subjetivas para evaluar la vulnerabilidad a la depresión. Específicamente, en comparación con las calificaciones subjetivas de valencia y activación, estas medidas psicofisiológicas pueden evaluar el procesamiento emocional inconsciente que puede reflejar los patrones anormales de los procesos de atención afectiva en personas con riesgo de desarrollar depresión.

Desde una perspectiva clínica, el presente estudio sugiere que la reducción de la asignación atencional afectiva hacia el contenido agradable y desagradable y las dificultades para desvincular la atención de la información desagradable pueden ser un correlato del riesgo familiar de depresión. Por lo tanto, los hallazgos sobre la disposición afectiva anormal y los procesos de atención en individuos con riesgo familiar de depresión pueden informar los programas preventivos. En consecuencia, las intervenciones dirigidas específicamente a aumentar la motivación para la acción, como el tratamiento de activación conductual73, pueden utilizarse para prevenir los síntomas depresivos en personas de riesgo. También podrían adoptarse procedimientos de modificación del sesgo de atención para orientar la atención hacia la información agradable y alejarla de los estímulos desagradables74.

Los hallazgos actuales deben interpretarse a la luz de algunas limitaciones metodológicas. En primer lugar, el presente estudio se ha realizado como una primera prueba de hipótesis y debe considerarse para diseñar estudios confirmatorios más amplios. En segundo lugar, aunque los grupos no diferían en términos de distribución por sexo, los participantes en el presente estudio eran predominantemente mujeres. Los resultados presentados pueden ser más generalizables para las mujeres que para los hombres. En tercer lugar, solo un estudio longitudinal podrá establecer si los resultados actuales de ERP y de desaceleración cardíaca reflejan un patrón psicofisiológico anormal que caracteriza el riesgo familiar de depresión.

En general, los resultados del estudio actual mostraron que el riesgo familiar de depresión se caracteriza por un perfil neuronal de atención afectiva atenuada a la información positiva y por un perfil de frecuencia cardíaca de orientación retrasada hacia contenidos agradables y atención sostenida hacia información desagradable. Estos patrones de procesamiento emocional de los estímulos afectivos pueden ser específicos del riesgo familiar y pueden representar un indicador temprano para identificar a aquellos individuos en riesgo de depresión.

Un total de 62 estudiantes de la Universidad de Padua, Italia, participaron voluntariamente en el estudio. Diecisiete de los 62 participantes también habían participado en un estudio previo sobre procesamiento emocional en la disforia15. La muestra inscrita estaba médicamente sana y libre de medicación psicotrópica (p. ej., medicación antidepresiva) y/o drogas de abuso, según se evaluó con una entrevista ad-hoc.

Dado que el presente estudio es el primero en investigar procesos atencionales específicos que subyacen al procesamiento emocional en el riesgo familiar de depresión, no hubo un tamaño del efecto relacionado para elegir para el análisis de poder formal. El presente estudio se ha realizado como una primera prueba de hipótesis y debe usarse para diseñar estudios confirmatorios más amplios. Al principio, nuestro objetivo era reclutar a unos 60 estudiantes. En la práctica, pudimos recopilar datos de 62 participantes al final del año académico.

Para identificar a los participantes con riesgo familiar de depresión sin síntomas depresivos, se administró el Family History Screen (FHS)75 para evaluar la presencia de TDM actual o pasado y/u otras condiciones psicopatológicas en familiares de primer grado. Además, también se administró el módulo A de la Entrevista clínica estructurada para la versión clínica del DSM-5 (SCID 5-CV)76,77 para evaluar los síntomas depresivos actuales y pasados. Además, se empleó el Inventario de Depresión de Beck-II (BDI-II)78,79 para evaluar la gravedad de los síntomas depresivos. Según la evaluación psicológica, 32 participantes que puntuaron igual o menos de 12 en el BDI-II, sin cumplir los criterios diagnósticos de episodio de depresión mayor, trastorno depresivo persistente o trastorno bipolar y tenían al menos un familiar de primer grado con un historial de MDD (es decir, padre y/o hermano) se asignó al grupo con riesgo familiar de depresión (las características demográficas y clínicas se informan en la Tabla 2). En ese grupo, entre los familiares biológicos con síntomas de TDM, 11,2% de los participantes señalaron a su padre, 48,1% a su madre, 25,9% a su hermano, 14,81% informaron más de dos familiares con síntomas de TDM; además, el 63,6% de los participantes informó que uno de sus familiares biológicos experimentó ambos síntomas de TDM incluidos en la ESF.

Treinta participantes que obtuvieron una puntuación igual o inferior a 12 en el BDI-II, sin cumplir los criterios diagnósticos de un episodio de depresión mayor, trastorno depresivo persistente o trastorno bipolar y no tenían un familiar de primer grado con antecedentes de MDD fueron asignados al grupo. grupo de control (las características demográficas y clínicas se informan en la Tabla 2). Como se muestra en la Tabla 2, los dos grupos no difirieron en términos de distribución por sexo, edad, años de educación, horas de sueño, consumo de cigarrillos por día, episodios de depresión actuales y pasados y puntajes BDI-II.

Los participantes fueron compensados con 13 € por su participación. Todos los participantes entendieron y firmaron los formularios de consentimiento informado. El estudio se realizó de conformidad con la Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial sobre investigación en seres humanos y fue aprobado por el Comité Ético de Investigación Psicológica, Área 17, Universidad de Padua (prot. n.º 3712).

Los datos que respaldan los hallazgos de este estudio están disponibles previa solicitud al autor correspondiente, TM. Los datos no están disponibles públicamente debido a información que podría comprometer la privacidad de los participantes de la investigación.

La versión italiana de la FHS75 se administró como una entrevista estructurada confiable para evaluar la presencia de condiciones psiquiátricas familiares en parientes biológicos (es decir, padres biológicos, hermanos). La FHS evalúa información sobre 15 trastornos psiquiátricos de por vida e intentos de suicidio. En particular, al principio, se pidió a los participantes que hicieran preguntas generales sobre las características psicopatológicas, el tratamiento y el deterioro de sus familiares biológicos, seguidas de preguntas más específicas sobre las características psicopatológicas durante toda la vida de todos los miembros de la familia. En el presente estudio, una respuesta afirmativa a la pregunta "¿Alguno de sus padres o hermano alguna vez tuvo un período de sentirse triste, triste o deprimido la mayor parte del tiempo durante al menos dos semanas? (Responda informando al miembro de su familia que experimentó estos sentimientos sin incluir tiempo de enfermedad física o luto después de una muerte)" y/o a la pregunta "¿Alguno de sus padres o hermano alguna vez tuvo un período (al menos dos semanas) de sentirse bastante cansado, tener menos energía, o despreocupación por sus actividades habituales? (Por favor responda reportando el miembro de su familia que experimentó estos sentimientos sin incluir tiempo de enfermedad física o duelo después de una muerte)” se consideró como indicativo de un familiar de primer grado con antecedentes de MDD. La FHS mostró alta sensibilidad80 y validez para depresión mayor, trastornos de ansiedad, trastorno por uso de sustancias e intentos de suicidio75.

La versión italiana del módulo de episodios del estado de ánimo (módulo A) del SCID-5-CV77 se administró como una herramienta confiable para excluir a las personas con depresión mayor, trastorno depresivo persistente o trastorno bipolar. El módulo fue administrado por un psicólogo capacitado que tenía experiencia previa en la administración de entrevistas clínicas estructuradas.

La versión italiana del BDI-II79 se administró como un cuestionario de autoinforme confiable que evalúa la gravedad de los síntomas depresivos en las últimas dos semanas. El BDI-II incluye 21 ítems, cada uno con una escala Likert de cuatro puntos y puntuaciones que van de 0 a 63, donde las puntuaciones más altas indican mayores síntomas depresivos. En la versión italiana, se ha informado una puntuación de 12 como la puntuación de corte óptima para discriminar entre individuos con y sin síntomas depresivos79. Para este estudio, el Alfa de Cronbach fue α = .91, lo que indica una alta consistencia interna.

La tarea utilizada en este estudio es la misma utilizada previamente en nuestro laboratorio15,81. Se presentaron a los participantes veinticuatro agradables (es decir, parejas eróticas, deportes), 24 neutrales (es decir, rostros neutrales, objetos domésticos) y 24 desagradables (es decir, atacar a humanos y animales) imágenes en color (600 × 800 píxeles). Se eligieron imágenes agradables y desagradables altamente excitantes seleccionadas del Sistema Internacional de Imágenes Afectivas82 para inducir cambios psicofisiológicos notables24,83. Las imágenes agradables y desagradables se emparejaron para las calificaciones normativas de excitación y fueron significativamente más altas que las imágenes neutrales (p < 0,001).

Las imágenes se presentaron durante 6000 ms cada una en una secuencia semialeatoria (es decir, no se tuvo que mostrar consecutivamente más de un estímulo en la misma condición emocional). Cada imagen estaba precedida por un intervalo gris de 3000 ms con una cruz de fijación blanca colocada en el centro de la pantalla. Los participantes tenían que mirar la cruz de fijación central. Un intervalo entre pruebas variable (ITI) de 6000 a 8000 ms, incluida una cruz de fijación blanca idéntica a la línea de base de 3 s, siguió a cada imagen.

Los participantes debían evitar el consumo de alcohol el día anterior a la cita y de cafeína y nicotina el mismo día de la cita. El día de la sesión experimental, previa lectura y firma del consentimiento informado, se les administró a los participantes la entrevista anamnésica ad-hoc, el módulo A del SCID-5-CV, el FHS y el BDI-II. Luego, los participantes se sentaron en una silla cómoda en una habitación con poca luz y sonido atenuado. Después de colocar los electrodos y un período de reposo de 3 minutos, se proporcionaron seis ensayos de práctica que incluían dos imágenes agradables, dos neutras y dos desagradables. Luego, se presentó la tarea de visualización pasiva emocional. Al final de la tarea, se volvieron a mostrar 36 imágenes (12 para cada categoría emocional), y se obtuvieron calificaciones de valencia y activación emocional a través de una versión computarizada de las escalas de valencia y activación de 9 puntos del Self-Assessment Manikin (SAM )84. El procedimiento duró unos 90 min.

El aparato y el registro fisiológico son similares a los descritos en estudios previos realizados en nuestro laboratorio15,81. Las medidas fisiológicas se registraron de manera estandarizada usando una computadora con el software eego™ y un amplificador eego (ANT Neuro, Enschede, Países Bajos). El electroencefalograma (EEG) se registró mediante un gorro elástico con 32 electrodos de estaño dispuestos según el Sistema 10-20 (Fp1, Fpz, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, FC5, FC1, FC2, FC6, T7, C3, Cz, C4, T8, CP5, CP1, CP2, CP6, P7, P3, Pz, P4, P8, POz, O1, Oz, O2 y M1 y M2 [mastoides]), referenciado en línea a CPz. Se registraron electrooculogramas verticales y horizontales (EOG) utilizando un montaje bipolar. Se colocaron electrodos en el supra y suborbitario del ojo derecho y en el canto externo de los ojos. La impedancia del electrodo se mantuvo por debajo de 10 kΩ. Las señales de EEG y EOG se amplificaron, se filtraron con paso de banda (0,3–40 Hz) y se digitalizaron a 1000 Hz.

El electrocardiograma (ECG) se registró utilizando electrodos de superficie Ag/AgCl que se colocaron en el tórax del participante en una configuración de derivación II modificada. La señal de ECG se amplificó, se filtró por paso de banda (0,3 a 100 Hz) y se almacenó en una computadora Core 2 Quad. El ECG se muestreó a 1000 Hz y la impedancia del electrodo se mantuvo por debajo de 5 kΩ.

Para disminuir el tiempo de cálculo, los datos del EEG se submuestrearon a 500 Hz. Además, EEGLAB toolbox85 volvió a referenciar los datos fuera de línea a un montaje de mastoides vinculado. El procesamiento posterior se llevó a cabo en Brainstorm86. El EEG se filtró fuera de línea con un filtro de paso de banda de 0,3 a 30 Hz y se corrigió manualmente para detectar artefactos de parpadeo mediante un análisis de componentes independientes. Luego, el EEG se segmentó en 6000 épocas, desde 3000 ms antes hasta 3000 ms después del inicio del estímulo. Cada época se corrigió con respecto a la línea de base restando el voltaje medio previo al estímulo entre −250 ms y −50 ms. Luego, las épocas de EEG se inspeccionaron visualmente en busca de movimientos oculares y otros artefactos, y se excluyó cada porción de datos que contenía artefactos residuales que excedían ± 70 μV (pico a pico). El rechazo del artefacto condujo a una aceptación promedio ± SD de 21,9 ± 2,2 ensayos placenteros, 21,4 ± 2,4 ensayos neutrales y 21,7 ± 2,8 ensayos desagradables en el grupo con riesgo familiar de depresión, y 21,4 ± 2,4 ensayos placenteros, 22,0 ± 2,5 ensayos neutrales , y 21,8 ± 2,4 pruebas desagradables en el grupo de control. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre grupos y entre condiciones emocionales en la tasa de aceptación promedio (todos ps > .20). En el presente estudio, se utilizaron hallazgos previos para guiar la selección tanto de la ventana de tiempo como de los electrodos, ya que se considera un enfoque adecuado en un diseño de estudio bien establecido, como la tarea de visualización pasiva con estímulos afectivos43,87. De acuerdo con la literatura43,87,88,89 y la inspección visual de las formas de onda de los ERP de promedio general, los picos se calcularon en la ventana de tiempo de 400 a 600 ms para el complejo P300-LPP en F3, Fz, F4, C3, Cz, C4 , P3, Pz, P4.

El ECG se analizó fuera de línea 2000 ms antes del inicio de la imagen (línea de base) y durante 6000 ms de presentación de la imagen utilizando el software Biopac Acqknowledge 5.0 (Biopac Systems Inc., EE. UU.). Se aplicó un disparador digital que detecta ondas R a la señal de ECG para obtener intervalos RR, correspondientes a la inversa de la frecuencia cardíaca. Luego se inspeccionaron visualmente los datos y se excluyeron seis participantes del grupo con riesgo familiar de depresión debido a artefactos extendidos en la señal del ECG. Los datos se redujeron fuera de línea en intervalos de medio segundo de acuerdo con el criterio de la media armónica (Graham, 1980), utilizando el software Matlab KARDIA (MathWorks Inc., Natick, MA, EE. UU.). La desaceleración de la frecuencia cardíaca se obtuvo restando cada valor de la frecuencia cardíaca del medido durante el período de referencia.

Las calificaciones de autoinforme de valencia y excitación se analizaron mediante modelos lineales de efectos mixtos (LMM) separados, intersección aleatoria individual y categoría (es decir, agradable, neutral, desagradable) y grupo (es decir, individuos con y sin riesgo familiar de depresión) como factores fijos .

Se realizaron LMM con interceptación aleatoria individual tanto en picos complejos P300-LPP medios como en latencias complejas P300-LPP con Categoría, Grupo, Área (frontal [F3, Fz, F4], central [C3, Cz, C4] y parietal [P3 , Pz, P4]), Lateralidad (izquierda [F3, C3, P3], línea media [Fz, Cz, Pz], derecha [F4, C4, P4]) y su interacción como factores fijos.

También se realizó un LMM con intervalos individuales y de medio segundo como intersecciones aleatorias en los datos de desaceleración de la frecuencia cardíaca, con Categoría, Grupo y Tiempo (0–3 s, 3–6 s) como factores fijos.

En todos los LMM, la fuerza de la evidencia de los parámetros dentro de los modelos se estimó como la diferencia en el criterio de información de Akaike (AIC) entre el modelo con y el modelo sin el parámetro (ΔAIC)90. Los grados de libertad del denominador se estimaron mediante los métodos de Satterthwaite y Kenward-Roger91. Se emplearon pruebas post-hoc de Bonferroni HSD para examinar más a fondo los efectos significativos (p < 0,05).

Los conjuntos de datos analizados durante el estudio actual no están disponibles públicamente debido a preocupaciones éticas, pero están disponibles del autor correspondiente a solicitudes razonables.

Instituto de Métrica y Evaluación de la Salud. Intercambio mundial de datos de salud (GHDx). http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool?params=gbd-api-2019-permalink/d780dffbe8a381b25e1416884959e88b (2021).

Briley, M. & Lépine, JP La creciente carga de la depresión. Neuropsiquiatría. Dis. Tratar. 7, 3 (2011).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Hasler, G., Drevets, WC, Manji, HK y Charney, DS Descubriendo endofenotipos para la depresión mayor. Neuropsicofarmacología 29, 1765–1781 (2004).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Gotlib, IH, Joormann, J. & Foland-Ross, LC Comprender el riesgo familiar de depresión: una perspectiva de 25 años. Perspectiva. psicol. ciencia 9, 94–108 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Goodman, SH et al. Depresión materna y psicopatología infantil: una revisión metaanalítica. clin. Niño Fam. psicol. Rev. 14, 1–27 (2011).

Artículo PubMed Google Académico

Sullivan, PF, Neale, MC y Kendler, KS Epidemiología genética de la depresión mayor: revisión y metanálisis. Soy. J. Psiquiatría 157, 1552–1562 (2000).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Otte, C. et al. Trastorno depresivo mayor. Nat. Dis. rev. Remilgado. 2, 16065 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Penner-Goeke, S. & Binder, EB Epigenética y depresión. Diálogos Clin. Neurosci. 21, 397–405 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Malinowski, AS, Veselka, L. & Atkinson, BE Una investigación de los factores de vulnerabilidad para la depresión. pers. individuo Diferir de. 107, 126–130 (2017).

Artículo Google Académico

Takahashi, Y., Yamagata, S., Ritchie, SJ, Barker, ED y Ando, J. Vías etiológicas de los síntomas depresivos y de ansiedad vinculados a los rasgos de personalidad: un estudio longitudinal genéticamente informativo. J. Afecto. Desorden. 291, 261–269 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Sedlinská, T. et al. El síndrome de depresión masculina se caracteriza por rasgos de personalidad del Grupo B pronunciados. J. Afecto. Desorden. 292, 725–732 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Duberstein, PR, Pálsson, SP, Waern, M. & Skoog, I. Personalidad y riesgo de depresión en una cohorte de nacimiento de personas de 70 años seguidas durante 15 años. psicol. Medicina. 38, 663–671 (2008).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Klein, DN, Kotov, R. & Bufferd, SJ Personalidad y depresión: Modelos explicativos y revisión de la evidencia. año Reverendo Clin. psicol. 7, 269–295 (2011).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Weinberg, A., Liu, H., Hajcak, G. y Shankman, SA La respuesta neuronal embotada a las recompensas como factor de vulnerabilidad para la depresión: resultados de un estudio familiar. J. anormal. psicol. 124, 878–889 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Moretta, T., Dal Bò, E., Dell'Acqua, C., Messerotti Benvenuti, S. & Palomba, D. Desenredar el procesamiento emocional en la disforia: un estudio de ERP y desaceleración cardíaca. Comportamiento Res. El r. 147, 103985 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Messerotti Benvenuti, S., Buodo, G., Mennella, R., Dal Bò, E. & Palomba, D. Motivación apetitiva y aversiva en la depresión: la dinámica temporal de las asimetrías provocadas por la tarea en las oscilaciones alfa. ciencia Rep. 9, 17129 (2019).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Dell'Acqua, C. et al. Respuestas electrocorticales reducidas a imágenes placenteras en la depresión: un breve informe sobre análisis delta en el dominio del tiempo y en el tiempo-frecuencia. Biol. psicol. 170, 108302 (2022).

Artículo PubMed Google Académico

Moretta, T. & Messerotti Benvenuti, S. Indicadores tempranos de vulnerabilidad a la depresión: el papel de la rumia y la variabilidad del ritmo cardíaco. J. Afecto. Desorden. 312, 217–224 (2022).

Artículo PubMed Google Académico

Carnevali, L., Thayer, JF, Brosschot, JF y Ottaviani, C. La variabilidad de la frecuencia cardíaca media el vínculo entre la rumia y los síntomas depresivos: un estudio longitudinal. En t. J. Psicofisiología. 131, 131–138 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Murrough, JW, Iacoviello, B., Neumeister, A., Charney, DS & Iosifescu, DV Disfunción cognitiva en la depresión: neurocircuitos y nuevas estrategias terapéuticas. Neurobiol. Aprender. Mem. 96, 553–563 (2011).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Nieto, I., Robles, E. & Vazquez, C. Sesgos cognitivos autoinformados en la depresión: un metanálisis. clin. psicol. Rev. 82, 101934 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Beck, AT Depression: Clinical, Experimental and Theoretical Aspects (Hoeber Medical Division, 1967).

Google Académico

LeMoult, J. & Gotlib, IH Depresión: Una perspectiva cognitiva. clin. psicol. Rev. 69, 51–66 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Bradley, MM, Codispoti, M., Cuthbert, BN & Lang, PJ Emoción y motivación I: reacciones defensivas y apetitivas en el procesamiento de imágenes. Emoción 1, 276–298 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Lang, PJ, Bradley, MM & Cuthbert, BN Atención motivada: afecto, activación y acción. En Atención y orientación: Procesos sensoriales y motivacionales (eds Lang, PJ et al.) 97–135 (Lawrence Erlbaum Associates Publishers, 1997).

Google Académico

Disner, SG, Beevers, CG, Haigh, EAP & Beck, AT Mecanismos neurales del modelo cognitivo de la depresión. Nat. Rev. Neurosci. 12, 467–477 (2011).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Kellough, JL, Beevers, CG, Ellis, AJ y Wells, TT Evolución temporal de la atención selectiva en adultos jóvenes clínicamente deprimidos: un estudio de seguimiento ocular. Comportamiento Res. El r. 46, 1238–1243 (2008).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Gotlib, IH, McLachlan, AL & Katz, AN Sesgos en la atención visual en personas deprimidas y no deprimidas. Cog. emoción 2, 185–200 (1988).

Artículo Google Académico

McCabe, SB & Gotlib, IH Atención selectiva y depresión clínica: Desempeño en una tarea de despliegue de atención. J. anormal. psicol. 104, 241–245 (1995).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Shane, MS & Peterson, JB Una evaluación del procesamiento atencional temprano y tardío de información positiva y negativa en la disforia. Cog. emoción 21, 789–815 (2007).

Artículo Google Académico

Winer, ES & Salem, T. Devaluación de la recompensa: Evidencia metaanalítica de sonda puntual de evitación de información positiva en personas deprimidas. psicol. Toro. 142, 18–78 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Klawohn , J. , Burani , K. , Bruchnak , A. , Santopetro , N. & Hajcak , G. Las respuestas neuronales reducidas a la recompensa y las imágenes placenteras se relacionan independientemente con la depresión . psicol. Medicina. Rev. 51, 741–749 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Pizzagalli, DA, Iosifescu, D., Hallett, LA, Ratner, KG y Fava, M. Capacidad hedónica reducida en el trastorno depresivo mayor: evidencia de una tarea de recompensa probabilística. J. psiquiatra. Res. 43, 76–87 (2008).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Gotlib, IH & Joormann, J. Cognición y depresión: estado actual y direcciones futuras. año Reverendo Clin. psicol. 6, 285–312 (2010).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Forbes, EE & Dahl, RE Sistemas neuronales de afecto positivo: ¿relevancia para comprender la depresión infantil y adolescente?. desarrollo psicopatol. 17, 827–850 (2005).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Craske, MG La iniciativa R-DoC: ciencia y práctica. Deprimir. Ansiedad 29, 253–256 (2012).

Artículo PubMed Google Académico

Nusslock, R., Walden, K. y Harmon-Jones, E. Actividad cortical frontal asimétrica asociada con riesgo diferencial de síntomas de trastornos del estado de ánimo y ansiedad: una perspectiva RDoC. En t. J. Psicofisiología. 98, 249–261 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Bylsma, LM, Morris, BH & Rottenberg, J. Un metanálisis de la reactividad emocional en el trastorno depresivo mayor. clin. psicol. Rev. 28, 676–691 (2008).

Artículo PubMed Google Académico

Hill, KE, South, SC, Egan, RP y Foti, D. Reactividad emocional anormal en la depresión: modelos teóricos contrastantes utilizando datos neurofisiológicos. Biol. psicol. 141, 35–43 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Rottenberg, J. & Hindash, AC Evidencia emergente de insensibilidad al contexto emocional en la depresión. actual Opinión psicol. 4, 1–5 (2015).

Artículo Google Académico

Rottenberg, J., Gross, JJ & Gotlib, IH Insensibilidad al contexto emocional en el trastorno depresivo mayor. J. anormal. psicol. 114, 627–639 (2005).

Artículo PubMed Google Académico

Shankman, SA & Gorka, SM Investigación en psicopatología en la era RDoC: preguntas sin respuesta y la importancia de la unidad de análisis psicofisiológica. En t. J. Psicofisiología. 98, 330–337 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Cuthbert, BN, Schupp, H., Bradley, MM, Birbaumer, N. & Lang, PJ Potenciales cerebrales en el procesamiento de imágenes afectivas: covariación con activación autonómica e informe afectivo. Biol. psicol. 52, 95–111 (2000).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Palomba, D., Angrilli, A. & Mini, A. Potenciales evocados visuales, respuestas de frecuencia cardiaca y memoria ante estímulos emocionales pictóricos. En t. J. Psicofisiología. 27, 55–67 (1997).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Lang, PJ & Bradley, MM La emoción y el cerebro motivacional. Biol. psicol. 84, 437–450 (2010).

Artículo PubMed Google Académico

Benau, EM et al. Aumento de la sensibilidad neuronal a los estímulos relevantes en el trastorno depresivo mayor. Psicofisiología 56, e13345 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Foti, D., Olvet, DM, Klein, DN y Hajcak, G. Respuesta electrocortical reducida a rostros amenazantes en el trastorno depresivo mayor. Deprimir. Ansiedad 27, 813–820 (2010).

Artículo PubMed Google Académico

MacNamara, A., Kotov, R. y Hajcak, G. Predictores diagnósticos y basados en síntomas del procesamiento emocional en el trastorno de ansiedad generalizada y el trastorno depresivo mayor: un estudio potencial relacionado con eventos. Cog. El r. Res. 40, 275–289 (2016).

Artículo Google Académico

Kujawa, A., Hajcak, G., Torpey, D., Kim, J. & Klein, DN Reactividad electrocortical a rostros emocionales en niños pequeños y asociaciones con depresión materna y paterna. J. Psicología infantil. Psiquiatría 53, 207–215 (2012).

Artículo PubMed Google Académico

Grunewald, M. et al. LPP atenuado a los estímulos faciales emocionales asociados con la depresión autoinformada y por los padres en niños y adolescentes. J. anormal. Psicología infantil. 47, 109–118 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Proudfit, GH, Bress, JN, Foti, D., Kujawa, A. & Klein, DN Depresión y potenciales relacionados con eventos: Desconexión emocional e insensibilidad a la recompensa. actual Opinión psicol. 4, 110–113 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Moretta, T. & Buodo, G. Atención motivada a estímulos relacionados con sitios de redes sociales: un estudio de reactividad de señal. J. Comportamiento. Adicto. 10, 314–326 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Sandre, A., Bagot, RC & Weinberg, A. La respuesta neuronal embotada a las imágenes apetitivas predice prospectivamente síntomas de depresión, y no de ansiedad, durante la transición a la universidad. Biol. psicol. 145, 31–41 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Kayser, J. et al. Atención motivada y riesgo familiar de depresión: los patrones de generadores neuronales en el cuero cabelludo provocados por imágenes aversivas lateralizadas revelan una respuesta emocional embotada. Neuroimagen Clin. 14, 692–707 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Compton, RJ La capacidad de desconectar la atención predice el afecto negativo. Cog. emoción 14, 401–415 (2000).

Artículo Google Académico

Mogg, K. & Bradley, BP Sesgo atencional en el trastorno de ansiedad generalizada versus trastorno depresivo. Cog. El r. Res. 29, 29–45 (2005).

Artículo Google Académico

LeMoult, J. & Gotlib, IH Depresión: Una perspectiva cognitiva. clin. psicol. Rev. 69, 51–66 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Peckham, AD, McHugh, RK y Otto, MW Un metanálisis de la magnitud de la atención sesgada en la depresión. Deprimir. Ansiedad 27, 1135–1142 (2010).

Artículo PubMed Google Académico

Grafton, B. y MacLeod, C. Sondeo mejorado del sesgo atencional: la independencia de la selectividad relacionada con la ansiedad en el compromiso atencional con y la desconexión de la información negativa. Cog. emoción 28, 1287–1302 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Mogg, K., Millar, N. & Bradley, BP Sesgos en los movimientos oculares hacia expresiones faciales amenazantes en el trastorno de ansiedad generalizada y el trastorno depresivo. J. anormal. psicol. 109, 695–704 (2000).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Lacey, JI & Lacey, BC Sobre las respuestas y el comportamiento de la frecuencia cardíaca: una respuesta a Elliott. J. Pers. Soc. psicol. 30, 1–18 (1974).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Bradley, MM Atención selectiva natural: Orientación y emoción. Psicofisiología 46, 1–11 (2009).

Artículo PubMed Google Académico

Messerotti Benvenuti, S., Buodo, G., Dal Bò, E. & Palomba, D. Atención y afecto en la disforia: información sobre la modulación del reflejo de sobresalto y la desaceleración cardíaca. Comportamiento Res. El r. 131, 103626 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

De Zorzi, L., Ranfaing, S., Honoré, J. & Sequeira, H. Reactividad autonómica a la emoción: ¿un marcador de síntomas subclínicos de ansiedad y depresión?. Psicofisiología 58, e13774 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Proudfit, GH La positividad de la recompensa: desde la investigación básica sobre la recompensa hasta un biomarcador para la depresión. Psicofisiología 52, 449–459 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Insel, T. et al. Criterios de dominio de investigación (RDoC): Hacia un nuevo marco de clasificación para la investigación de los trastornos mentales. Soy. J. Psiquiatría 167, 748–751 (2010).

Artículo PubMed Google Académico

Bradley, MM, Codispoti, M., Sabatinelli, D. & Lang, PJ Emoción y motivación II: Diferencias sexuales en el procesamiento de imágenes. Emoción 1, 300–319 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Nolen-Hoeksema, S., Wisco, BE y Lyubomirsky, S. Repensar la rumia. Perspectiva. psicol. ciencia 3, 400–424 (2008).

Artículo PubMed Google Académico

Grühn, D. & Scheibe, S. Diferencias relacionadas con la edad en las calificaciones de valencia y excitación de las imágenes del Sistema Internacional de Imágenes Afectivas (IAPS): ¿Las calificaciones se vuelven más extremas con la edad? Comportamiento Res. Métodos 40, 512–521 (2008).

Artículo PubMed Google Académico

Messerotti Benvenuti, S., Buodo, G., Mennella, R. & Palomba, D. Los síntomas somáticos, pero no cognitivo-afectivos, se asocian con una menor variabilidad de la frecuencia cardíaca en personas con disforia. Frente. psicol. 06, 599 (2015).

Artículo Google Académico

Sloan, DM & Sandt, AR Estado de ánimo depresivo y respuesta emocional. Biol. psicol. 84, 368–374 (2010).

Artículo PubMed Google Académico

Dichter, GS, Tomarken, AJ, Shelton, RC y Sutton, SK Modulación de sobresalto de inicio temprano y tardío en la depresión unipolar. Psicofisiología 41, 433–440 (2004).

Artículo PubMed Google Académico

Jacobson, NS, Martell, CR y Dimidjian, S. Tratamiento de activación conductual para la depresión: regreso a las raíces contextuales. clin. psicol. ciencia Practica 8, 255–270 (2001).

Artículo Google Académico

Jonassen, R. et al. Efectos de la modificación del sesgo atencional sobre los síntomas residuales en la depresión: un ensayo controlado aleatorio. BMC Psiquiatría 19, 141 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Weissman, MM Evaluación breve de antecedentes psiquiátricos familiares: la evaluación de antecedentes familiares. Arco. Psiquiatría general 57, 675–682 (2000).

Artículo CAS PubMed Google Académico

En primer lugar, M., Williams, J., Karg, R. y Spitzer, R. Entrevista clínica estructurada para los trastornos del DSM-5, versión clínica (SCID-5-CV) (Am. Psychiatr. Assoc, 2016).

Google Académico

Primero, M., Williams, J., Karg, R. & Spitzer, R. Entrevista clínica estructurada para los trastornos del DSM-5: versión clínica (edición en italiano de Fossati A, Borroni S) (Raffaello Cortina, 2017).

Google Académico

Beck, AT, Steer, RA & Brown, GK Manual para el Inventario de Depresión de Beck-II (TX Psychol. Corp, 1996).

Google Académico

Ghisi, M., Flebus, G., Montano, A., Sanavio, E. & Sica, C. Beck Depression Inventory-Second Edition. Adaptación italiana: Manual (OS Organizaciones Especiales, 2006).

Google Académico

Milne, BJ et al. La validez de la pantalla de antecedentes familiares para evaluar los antecedentes familiares de trastornos mentales. Soy. J.Med. Gineta. Parte B Neuropsiquiatría. Gineta. 150B, 41–49 (2009).

Artículo CAS Google Académico

Dell'Acqua, C., Dal Bò, E., Moretta, T., Palomba, D. & Messerotti Benvenuti, S. El análisis de tiempo-frecuencia de EEG revela una tendencia embotada a acercarse y un mayor procesamiento de estímulos desagradables en la disforia. ciencia Rep. 12, 8161 (2022).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bradley, MM & Lang, PJ Sistema internacional de imágenes afectivas. En Encyclopedia of Personality and Individual Differences (eds Zeigler-Hill, V. & Shackelford, TK) 1–4 (Springer, Berlín, 2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-28099-8_42-1.

Capítulo Google Académico

Weinberg, A. & Hajcak, G. Más allá del bien y del mal: el curso temporal de la actividad neuronal provocada por el contenido de una imagen específica. Emoción 10, 767–782 (2010).

Artículo PubMed Google Académico

Bradley, MM & Lang, PJ Midiendo la emoción: El maniquí de autoevaluación y el diferencial semántico. J. Comportamiento. El r. Exp. Psiquiatría 25, 49–59 (1994).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Delorme, A. & Makeig, S. EEGLAB: una caja de herramientas de código abierto para el análisis de la dinámica de EEG de prueba única, incluido el análisis de componentes independientes. J. Neurosci. Métodos https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2003.10.009 (2004).

Artículo PubMed Google Académico

Tadel, F., Baillet, S., Mosher, JC, Pantazis, D. y Leahy, RM Brainstorm: una aplicación fácil de usar para el análisis de MEG/EEG. computar Intel. Neurosci. 2011, 1–13 (2011).

Artículo Google Académico

Luck, SJ Una introducción a la técnica de potencial relacionado con eventos 2ª ed. (La prensa del MIT, 2014).

Google Académico

Schupp, H. et al. Procesos cerebrales en la percepción emocional: Atención motivada. Cog. emoción 18, 593–611 (2004).

Artículo Google Académico

Schupp, H. et al. Atención visual selectiva a la emoción. J. Neurosci. 27, 1082–1089 (2007).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Wagenmakers, EJ & Farrell, S. Selección del modelo AIC usando pesos de Akaike. Psicón. Toro. Rev. 11, 192–196 (2004).

Artículo PubMed Google Académico

Kuznetsova, A., Brockhoff, PB & Christensen, RHB Paquete lmerTest: Pruebas en modelos lineales de efectos mixtos. Estado J. suave 82, 1–26 (2017).

Artículo Google Académico

Descargar referencias

El estudio fue apoyado por la Universidad de Padua bajo el programa de Becas STARS 2019 (Acrónimo y título del proyecto: A-CAOS-BIRD - Asimetrías y conectividad en oscilaciones alfa: hacia biomarcadores de riesgo intergeneracional para la depresión).

Departamento de Psicología General, Universidad de Padua, Via Venezia, 8, 35131, Padua, Italia

Tania Moretta y Simone Messerotti Bienvenida

Centro de Neurociencia de Padua (PNC), Universidad de Padua, Padua, Italia

Simone Messerotti Bienvenida

Unidad de Psicología Hospitalaria, Hospital Universitario de Padua, Padua, Italia

Simone Messerotti Bienvenida

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TM y SMB concibieron y diseñaron el estudio; TM realizó el estudio y analizó los datos; TM y SMB visualizaron e interpretaron los resultados; TM escribió el primer borrador; ambos autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Tania Moretta.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Moretta, T., Messerotti Benvenuti, S. El riesgo familiar de depresión se asocia con P300 reducido y potencial positivo tardío a estímulos afectivos y desaceleración cardíaca prolongada a estímulos desagradables. Informe científico 13, 6432 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-33534-z

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Recibido: 11 Octubre 2022

Aceptado: 14 abril 2023

Publicado: 20 abril 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-33534-z

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