Dado el incremento de la prevalencia y el gran problema de salud pública que conlleva la insuficiencia cardiaca con fracción de eyección conservada (IC-FEc), junto con la alta mortalidad y morbilidad del proceso, es preciso abordar el proceso de la investigación para poder aportar tratamientos efectivos. Esto, es particularmente complejo en una enfermedad que es sistémica y multiorgánica, por lo que es necesario nuevos abordajes en el proceso de investigación.
En este white paper se dibujan las líneas de lo que debería ser la investigación en materia de IC-FEc en un futuro no lejano para poder lograr procesos diagnósticos unificados y perfilar mejor los tratamientos disponibles, finalizando con una propuesta de esquemas de investigación para abordar esta patología.
Como paso inicial se realiza un resumen de la situación actual que conocemos de la IC-FEc, dado que se trata de una enfermedad con una supervivencia estimada a 5 años de un 35%, junto con una reducción importante de la calidad de vida, sin lograr hasta el momento un tratamiento óptimo, probablemente fundamentada en la amplia heterogeneidad de esta entidad. Para empezar, no disponemos de un criterio común para poder definir esta enfermedad, además de la gran cantidad de situaciones que la pueden imitar, como son la obesidad, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), anemia, etc. Además, al ser una enfermedad multisistémica, existen cambios fisiopatológicos en el tejido cardiaco (aumento de presiones de llenado así como reducción en la reserva sistólica en esfuerzo), pulmonar (hipertensión pulmonar), vascular sistémica (rigidez arterial), muscular esquelético (sarcopenia), renal (albuminuria, reducción de filtrado, congestión venosa renal), tejido adiposo (obesidad).
En relación a la investigación básica, un problema principal es la ausencia de modelos animales, dado que al tratarse de una enfermedad asociada al envejecimiento y las comorbilidades, replicar en laboratorio con animales con expectativas vitales cortas es muy complejo, además, este tipo de investigación básica conlleva el objetivo de una diana terapéutica concreta, por lo que replicar una enfermedad multisistémica es técnicamente complejo. Además, también existe el problema de la falta de datos histológicos, por lo que se propone, dada la baja realización de biopsias, la obtención de muestras histológicas a partir de cadáveres y la creación de un “biobanco” internacional para poder progresar más rápidamente en el entendimiento y la diferenciación de subtipos de esta enfermedad.
En cuanto a la investigación clínica, se postulan nuevos modelos de investigación para poder lograr resultados, siendo este el punto crítico del artículo de posicionamiento:
- Enrichment: seleccionar subgrupos en base a datos subrogados medibles y conocidos como pronósticos sobre la enfermedad, a fin de poder delimitar la población en base a este tipo de criterio
- Adaptativos: consistiría en evitar los parámetros rígidos durante un ensayo clínico. Es decir, diseñar ensayos clínicos que, a lo largo de la evolución y en función de los resultados preliminares, permitiese “adaptar” los criterios de inclusión y exclusión u otros parámetros básicos del estudio para permitir, a lo largo de la evolución del estudio, progresar en perfilar el tipo de paciente que más se beneficie, y permitiendo demostrarlo en el propio ensayo sin necesidad de tener que repetir otro ensayo con una población seleccionada.
- Paraguas: en este tipo de ensayo se realizaría una inclusión de los pacientes bajo el diagnóstico, permitiéndose una selección de distintas terapias en paralelo. Es decir, una vez incluido en estudio un paciente con IC-FEc, se podría realizar una derivación del paciente en función de sus características a distintas terapias en función del beneficio teórico esperado, a fin de maximizar los resultados.
- Basket: se basa en selección un objetivo subyacente y no la propia enfermedad. El problema de este tipo de ensayo es conseguir delimitar correctamente el objetivo, especialmente en este tipo de patología dada la heterogeneidad que presenta. Propuestas a este respecto se basa en distintas vías, como puede ser el eje renina angiotensina.
- Machine learning: consiste en el uso de inteligencia artificial para detectar, a partir de una serie de macrodatos, patrones de comportamiento y predictores de respuesta a distintos tratamientos.
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Tratamiento de los pacientes con insuficiencia cardiaca y fracción de eyección preservada
Comentario
Como podemos comprobar, a pesar de que se trata de una enfermedad muy frecuente en nuestras consultas y en nuestras plantas de hospitalización, aún es mucho lo que desconocemos, por lo que es fundamental un cambio en nuestros patrones, tanto de entender la enfermedad, como de la labor de investigación que se puede realizar. Con este tipo de documento, se abren las puertas a realizar cambios significativos en materia de investigación para tratar de atajar el problema social y sanitario que supone esta enfermedad. Supone, pues, un cambio en la práctica, siendo capaces de definir subgrupos específicos, y testar tratamientos que puedan ser beneficiosos.
A este respecto, cabe un llamamiento a la investigación básica, así como la posibilidad de crear un banco de muestras de biopsias cardiacas de pacientes IC-FEc (incluso a partir de cadáveres) para poder avanzar en el conocimiento de esta enfermedad, sus patrones y su forma de afectación cardiaca.
Desde el punto de vista clínico, resulta fundamental abandonar la concepción actual de un diagnóstico amplio y el manejo actual del paciente con IC-FEc, para intentar realizar subgrupos acordes a la situación real de los pacientes. Del mismo modo que no tratamos igual un infarto agudo de miocardio (IAM) con fibrilación auricular (FA) que sin FA, no podemos perseverar en manejar la IC-FEc como una entidad única. Así pues, queda bastante claro algunos perfiles, como puede ser los cardiorrenales o las hipertensiones pulmonares asociadas, pero aún nos queda camino por recorrer para poder definir bien los subgrupos y ser capaces de, a partir de nuevos esquemas de investigación como los propuestos, poder encontrar terapias adecuadas a un problema tan grave como el que se espera se desarrolle en los próximos años.
Referencia
- Sanjiv J. Shah, Barry A. Borlaug, Dalane W. Kitzman, Andrew D. McCulloch, Burns C. Blaxall, Rajiv Agarwal, Julio A. Chirinos, Sheila Collins, Rahul C. Deo, Mark T. Gladwin, Henk Granzier, Scott L. Hummel, David A. Kass, Margaret M. Redfield, Flora Sam, Thomas J. Wang, Patrice Desvigne-Nickens, Bishow B. Adhikari.
- Circulation. 2020;141:1001-1026.
