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Una fórmula para diagnosticar futuros riesgos cardiovasculares en personas sanas

El Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) ha diseñado un algoritmo, basado en variables fuera de lo tradicional, para establecer un diagnóstico precoz y personalizado en personas sanas de mediana edad

presión arterial
Una señora se toma la presión arterial en la carpa instalada por la Fundación Española del Corazón en la plaza Mayor de Madrid. EFE/Chema Moya

Investigadores del Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) han logrado diseñar un algoritmo que personaliza el riesgo cardiovascular de individuos de mediana edad y sanos, en función de su edad, tensión arterial, dieta y marcadores medibles en análisis de sangre y orina.

Esto es, una fórmula matemática basada en ciertas variables con las que los expertos podrán determinar si un paciente sano va a padecer o no aterosclerosis subclínica en un futuro.

La aterosclerosis es una acumulación de grasa, colesterol y otras sustancias en las paredes arteriales de manera que las estrecha e impide que la sangre rica en oxígeno llegue a los órganos con normalidad.

Detectar antes de que sea tarde

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), es una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo y, aunque su origen exacto se desconoce, se puede prevenir.

Ciertas características, trastornos o hábitos pueden elevar el riesgo de tener esta enfermedad.

Lo más habitual, indican los especialistas, es que la enfermedad aterosclerótica se detecte en estadios avanzados, cuando ya ha provocado eventos clínicos como infarto de miocardio o accidente cerebrovascular, entre otros.

El tratamiento de este tipo de patologías, explica el CNIC, resulta limitado cuando ha dado síntomas ya que en un elevado porcentaje los individuos afectados ven disminuida su calidad de vida.

Asimismo, supone un elevado coste económico para el sistema sanitario. De ahí la relevancia para los expertos de la detección precoz.

EN-PESA

Este estudio, publicado recientemente en ‘The Journal of American College of Cardiology’ (JACC), forma parte del proyecto colaborativo PESA-CNIC-SANTANDER, con el doctor Valentín Fuster como investigador principal.

Con él, los expertos tienen el objetivo de “revolucionar la práctica clínica en los próximos años, desde el diagnóstico hasta la prevención y el tratamiento”, asegura el doctor Enrique Lara Pezzi, director de la investigación y jefe de grupo de Regulación Molecular de la Insuficiencia Cardiaca del CNIC.

CNIC, investigación, aterosclerosis
Los investigadores han recogido datos de 4.000 voluntarios durante los últimos diez años/EFE/Javier Lizón

“Esto será gracias a una mejor cuantificación del riesgo -añade-, que podrá ser calculado de manera personalizada y muy precisa utilizando toda la información disponible del individuo”.

El algoritmo (también denominado EN-PESA), explican los especialistas, puede servir como una herramienta económica fácil para calcular el grado de aterosclerosis subclínica, especialmente en personas con un mayor riesgo.

Según los investigadores, “contribuirá a personalizar más el riesgo cardiovascular, lo que se traducirá en tratamientos y planes de seguimiento más personalizados”.

De esta forma, además, los gastos sanitarios pueden llegar a reducirse en gran medida, impidiendo el consumo de recursos sanitarios en situaciones prevenibles con un plan personalizado para el paciente, argumentan.

Una década dedicada a la investigación

Desde 2010, los investigadores han recogido y analizado parámetros relacionados con la caracterización de la aterosclerosis usando avanzadas técnicas de imagen, el estilo de vida, el perfil bioquímico y molecular, así como la condición médica de más de 4.000 empleados del Banco Santander que participaron voluntariamente en este proyecto.

Los parámetros incluyen la edad, presión arterial e información recogida de manera rutinaria en análisis de sangre y orina y en cuestionarios dietéticos“, explican desde el centro de investigación.

El algoritmo selecciona la información obtenida para identificar un pequeño conjunto de variables “fácilmente medibles en atención primaria“.

Estas variables, apunta el doctor Xavier Rosselló, investigador del CNIC y cardiólogo del Hospital Universitario Son Espases de Palma de Mallorca, “permiten predecir la extensión de aterosclerosis subclínica y la progresión de la enfermedad vascular en individuos de mediana edad, sanos”.

Este algoritmo utiliza un modelo de aprendizaje llamado Elastic Net, que permite utilizar de manera no sesgada un alto número de variables e identificar nuevos predictores más allá de los factores de riesgo tradicionales”, señala la doctora Fátima  Sánchez Cabo, jefa de la Unidad de Bioinformática del CNIC.

La información de estos predictores -precisa la doctora Sánchez Cabo- mejora la predicción y tiene en cuenta las características específicas de cada persona para personalizar su perfil de riesgo cardiovascular”.

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