El objetivo de este estudio fue evaluar prospectivamente el uso clínico de la simulación digital específica para paciente de reemplazo valvular aórtico transcatéter (TAVI) en válvula aórtica bicúspide. La simulación digital de TAVI en BAV podría predecir resultados clínicos importantes, como regurgitación paravalvular y alteraciones en la conducción.
Entre mayo de 2018 y abril de 2019, a todos los pacientes remitidos para TAVI con BAV se les realizó una tomografía computarizada (TC) multidetector y una simulación digital con una válvula autoexpandible (THV) utilizando la tecnología TAVIguide.
Se incluyeron nueve pacientes en el estudio. La clasificación de Sievers fue tipo 0 en 2 pacientes y tipo 1 en 7 pacientes. Las simulaciones cambiaron la estrategia de tratamiento en 8 pacientes (89%). Las simulaciones sugirieron regurgitación paravalvular moderada-grave en 3 pacientes, que se derivaron a valoración para cirugía. Los 6 pacientes restantes se sometieron a TAVI con una válvula autoexpandible. En 5 de estos pacientes (83%) el tamaño de la válvula o la profundidad de implantación se alteró para minimizar la regurgitación paravalvular o la alteración en la conducción. En un paciente la simulación sugirió alteraciones significativas de la conducción tras TAVI y se le implantó un marcapasos antes del procedimiento, quedando marcapasos-dependiente, con un bloqueo auriculoventricular de tercer grado.
La simulación digital de TAVI en BAV puede ser utilizada para identificar aquellos pacientes en los que el TAVI puede estar asociado con resultados clínicos desfavorables. La simulación digital específica para un paciente podría ser útil para guiar el tamaño y posicionamiento de la prótesis para unos mejores resultados clínicos.
Comentario
El tratamiento de la estenosis aórtica mediante TAVI se ha demostrado como más eficaz a la cirugía de reemplazo valvular incluso en pacientes de bajo riesgo quirúrgico. Esta evidencia se basa en varios ensayos clínicos en los que se excluían a los pacientes válvulas bicúspides.
La estenosis aórtica sobre válvula bicúspide supone hasta un 40% de los pacientes de más de 70 años e incluso un mayor porcentaje en sujetos más jóvenes. Su tratamiento percutáneo presenta ciertas dificultades técnicas. Por ejemplo, la coaptación de los velos es superior al anillo aórtico en la mayoría de las ocasiones, por lo que se discute si el implante debe ser ajustado al anillo o algo superior. Asimismo, la distribución del calcio es muy variable y frecuentemente excéntrica lo que hace difícil, con los métodos tradicionales, predecir una potencial insuficiencia perivalvular significativa o riesgos de infraexpansión o rotura del anillo. Por ello, el TAVI supone un reto en el caso de válvulas bicúspides.
Ante esta situación, los autores del artículo aplican técnicas de simulación por ordenador para intentar predecir insuficiencia perivalvular y alteraciones en la conducción. Basados en imágenes de TC, realizan un modelo tridimensional al que se asignan, a cada tejido, las características físicas correspondientes y se realiza una simulación del implante con diferentes tamaños de prótesis a diferentes alturas. Mediante un software informático específico se predice la existencia y gravedad de insuficiencia aórtica y la presión que se ejercería sobre el tejido circundante, para determinar la probabilidad de afectación del sistema de conducción.
Se incluyeron 9 pacientes en los que la simulación cambió la estrategia de tratamiento en 8, derivándose a 3 de ellos a cirugía por alta probabilidad de insuficiencia perivalvular y de los 6 restantes, en uno se indicó implante de marcapasos por alta probabilidad de bloqueo auriculoventricular y en 5 de ellos se cambió el tamaño y profundidad de implante de la prótesis.
Este estudio, de prueba de concepto, nos muestra la gran potencialidad de los sistemas de simulación in-silico para predecir los resultados de intervenciones en cardiopatía estructural, en especial en TAVI con anatomías complejas como la válvula bicúspide, suponiendo una herramienta no invasiva que permite predecir malos resultados y elegir la mejor técnica posible.
En el editorial acompañante, se muestra esta técnica como la punta del iceberg en cuanto a la simulación de procedimientos de intervencionismo estructural y que combinado con algoritmos de machine learning se podrían realizar miles de simulaciones en cada paciente combinando múltiples variables y técnicas de forma que sea posible predecir complicaciones raras como la ruptura del anillo u oclusión coronaria y se destaca la necesidad de mantener bases de datos rigurosas y con datos crudos de múltiples orígenes (clínicos, pruebas de imagen, laboratorio, periprocedimientales) para poder desarrollar algoritmos de deep learning a partir de ellos.
Como inconveniente a esta técnica es el uso de software propietario y desconocemos la carga de trabajo de preprocesamiento para poder obtener resultados y ya en la discusión se remarca que hubo limitaciones financieras para realizar la simulación en más pacientes.
Este estudio es la muestra de cómo la tecnología de simulación in-silico de procedimientos intervencionistas en cardiopatías estructurales es una promesa con visos de convertirse en una herramienta de gran ayuda para la mejora de los resultados clínicos.
Referencia
- Cameron Dowling, Sami Firoozi, Stephen J. Brecker.
- J Am Coll Cardiol Intv. 2020 Jan, 13 (2) 184-192.
