Los resultados de un nuevo estudio publicado en PLOS Biology por un grupo internacional de investigadores que utilizan grandes conjuntos de datos de Estados Unidos y Dinamarca sugieren una posible relación entre la exposición a la contaminación ambiental y el aumento de la prevalencia de trastornos psiquiátricos.

Los investigadores están estudiando cada vez más los efectos de la influencia medioambiental sobre las patologías psiquiátricas y neurológicas, motivada por la evidencia emergente de eventos como el smog que asfixió a Nueva Delhi hace dos años alcanzando niveles de récord en contaminación

El equipo ha descubierto ahora que la mala calidad del aire se asocia a tasas más altas de trastorno bipolar y depresión mayor tanto en las poblaciones estadounidenses como danesas. La tendencia parece aún más fuerte en Dinamarca, donde la exposición al aire contaminado durante los primeros diez años de vida de una persona también predice un aumento de más del doble en la esquizofrenia y los trastornos de la personalidad.

El estudio muestra que vivir en áreas contaminadas, especialmente al principio de la vida, es predictivo de trastornos mentales tanto en Estados Unidos como en Dinamarca. El entorno físico, en particular la calidad del aire, garantiza más investigación para comprender mejor cómo nuestro entorno está contribuyendo a los trastornos neurológicos y psiquiátricos.

Para cuantificar la exposición a la contaminación del aire entre individuos de Estados Unidos, el equipo de la Universidad de Chicago utilizó las mediciones de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos de 87 mediciones de calidad del aire. Para las personas en Dinamarca se usó un registro nacional de contaminación que rastreó un número menor de contaminantes con una resolución espacial mucho más alta.

Una asociación causal de la contaminación del aire con enfermedades mentales es una posibilidad intrigante. A pesar de los análisis que implican grandes conjuntos de datos, la evidencia disponible tiene deficiencias sustanciales y una larga serie de posibles sesgos pueden invalidar las asociaciones observadas. Se necesitan más análisis por parte de múltiples investigadores, incluidos los contrarios".