La predicción del riesgo de arritmias ventriculares y muerte súbita (MS) en la miocardiopatía dilatada no isquémica (MCD) no está bien definida. El objetivo de este estudio fue desarrollar un algoritmo de estratificación de riesgo de eventos arrítmicos en MCD.
Se trata de un estudio de cohortes retrospectivo de pacientes consecutivos con MCD de 2 centros de referencia, a los que se realizó una resonancia magnética cardiaca (RMC) con realce tardío de gadolinio (RTG). La definición de MCD se realizó de acuerdo con las guías actuales, incluyéndose pacientes con miocardiopatía no dilatada hipoquinética y excluyéndose aquellos con enfermedad coronaria. Se adquirió un protocolo habitual de RMC (1.5 o 3T, Siemens o Philips) con administración de contraste de gadolinio y secuencias de RTG a los 10-15 minutos. El análisis de los volúmenes ventriculares y la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) se realizó de acuerdo con las guías actuales, por parte de operadores expertos y acreditados en RMC. El RTG se valoró de forma visual (presencia/ausencia, patrón y distribución) y semicuantitativa (número de segmentos). El evento arrítmico combinado incluyó: terapias apropiadas de desfibrilador automático implantable (DAI), taquicardia ventricular monomorfa sostenida (TVMS), paro cardiaco recuperado (PCr) y MS.
Se incluyeron 1.165 pacientes con una mediana de edad de 58 años y 66% de hombres. La FEVI mediana fue del 39% y el 42% de pacientes presentaba RTG. Durante una mediana de seguimiento de 36 meses, ocurrieron 74 (6%) eventos arrítmicos: 33 descargas apropiadas del DAI, 26 TVMS, 8 PCr y 7 MS. El 89% de los eventos ocurrió en pacientes con RTG.
El RTG (HR 9,7; IC 95%: 4,6-20,4; p < 0,001) y la FEVI (HR 0,96; IC 95%: 0,93-0,98; p < 0,001) resultaron ser los únicos predictores independientes del evento arrítmico. El RTG mostró una asociación potente, siendo un predictor consistente en todos los estratos de FEVI (≤ 20%, 21%-35% y > 35%), aunque de forma más significativa en los estratos con mayor FEVI (HR 3, 10 y 39 respectivamente). Diferentes patrones de RTG (epicárdico, transmural y la combinación de intramiocárdico septal y de pared libre) se asociaron a un mayor riesgo, en comparación con otras distribuciones con menor riesgo (septal aislado, puntos de inserción de ventrículo derecho y otros).
Se desarrolló un algoritmo para la estratificación del riesgo arrítmico con la combinación del RTG y los 3 estratos de FEVI. Se identificaron 4 grupos de riesgo: riesgo bajo (RTG- y FEVI > 20%), riesgo intermedio-bajo (patrón RTG de bajo riesgo y FEVI > 35%), riesgo intermedio-alto (patrón de RTG de alto riesgo y FEVI > 35% o FEVI ≤ 20%) y riesgo alto (RTG+ y FEVI ≤ 35%). El algoritmo resultó superior al punto de corte de FEVI 35% para predecir el endpoint arrítmico (estadístico C de Harrell 0,8 frente a 0,69; área bajo la curva 0,82 frente a 0,7; p < 0,001), con una reclasificacióm del riesgo arrítmico en el 34% de los pacientes. El punto de corte óptimo para una estratificación dicotómica fue un riesgo ≥ a intermedio-alto. El algoritmo también demostró un buen valor predictivo para la MS/PCr (estadístico C de Harrell 0,84; área bajo la curva 0,86), siendo igualmente el RTG y la FEVI los predictores independientes de este evento más duro.
En resumen, en una gran cohorte de pacientes con MCD, se identificó el RTG como un predictor significativo, consistente y potente de eventos arrítmicos. Un nuevo algoritmo que integra el RTG y la FEVI mejoró significativamente la estratificación del riesgo arrítmico en estos pacientes, con implicaciones relevantes para la implantación profiláctica de DAI.
Comentario
La predicción del riesgo arrítmico en pacientes con miocardiopatía dilatada no isquémica sigue siendo un reto a día de hoy. Es bien conocido que el punto de corte de FEVI 35% no es ni suficientemente sensible ni específico para esta población, siendo el estudio DANISH uno de los muchos que ha enfatizado esta problemática. En este sentido, la fibrosis miocárdica analizada por RMC mediante RTG se ha asociado de forma consistente a un peor pronóstico en MCD y específicamente a un mayor riesgo de arritmias ventriculares. Cabe destacar que esta asociación se mantiene incluso en pacientes sin disfunción ventricular grave y, por tanto, sin indicación para implante de DAI en prevención primaria. Asimismo, se han descrito ciertos patrones de RTG asociados a mayor riesgo.
La gran novedad de este artículo, y por tanto su gran interés científico, radica en el desarrollo de un algoritmo para la predicción de arritmias ventriculares que combina la FEVI y el RTG. Por una parte, se trata de un algoritmo simple, lo que facilita su uso en la práctica clínica diaria sin requerir análisis complejos ni parámetros adicionales. Por otra, presenta una capacidad predictiva muy remarcable y claramente superior al punto de corte de FEVI 35% utilizado en la actualidad. Es muy relevante destacar que el algoritmo reclasifica el riesgo arrítmico hasta en una tercera parte de los pacientes. De manera que su aplicación podría evitar el implante de un DAI en pacientes con FEVI < 35% pero de bajo riesgo y que nunca tendrán eventos (con el consiguiente ahorro económico y de complicaciones posteriores) y a la vez indicar un DAI en pacientes de riesgo alto pero con FEVI > 35% que no cumplen criterios según las guías actuales (con la consiguiente disminución del riesgo de eventos arrítmicos en el seguimiento y mejoría pronóstica). De confirmarse en futuros estudios prospectivos, podría ser un primer paso para la estratificación individualizada del riesgo arrítmico en pacientes con MCD, es decir, una herramienta para ayudar al manejo personalizado en esta patología.
El estudio tiene varias limitaciones. La primera es que se trata de un trabajo retrospectivo, por lo que los hallazgos tendrían que replicarse en un futuro ensayo prospectivo aleatorizado para poder implementarse en la práctica clínica habitual con suficiente grado de evidencia. Sin embargo, como se ha comentado previamente, múltiples estudios han demostrado consistentemente la asociación entre RTG y arritmias ventriculares, por lo que parece razonable introducir actualmente este parámetro al menos en casos con indicación limítrofe para implante de DAI. Asimismo, el algoritmo propuesto debería validarse en una cohorte externa para confirmar su capacidad predictiva y aplicabilidad.
Otra limitación importante del estudio es que el RTG no fue valorado de forma cuantitativa. Existe evidencia que la cuantificación del RTG (en porcentaje de masa miocárdica, por ejemplo) aporta un valor predictivo adicional a la simple presencia del mismo. Por ejemplo, la masa fibrosada estratificada es un mejor predictor de muerte súbita en la miocardiopatía hipertrófica (MCH) que la conocida calculadora de la Sociedad Europea de Cardiología (ESC). Por tanto, es posible que un algoritmo combinando estratos de FEVI y estratos de masa fibrosada mejorara el rendimiento del algoritmo descrito en el trabajo.
Finalmente, una última limitación es la ausencia de información genética. Es conocida que ciertos genotipos dentro del espectro de la MCD se asocian a un mayor riesgo arrítmico (ej: LMNA, FLNC, RBM20), siendo diferentes los criterios para implante de DAI profiláctico en estas subpoblaciones. Se ha publicado incluso un modelo de riesgo para predecir arritmias ventriculares en pacientes portadores de variantes en LMNA, de forma similar a la calculadora de MCH de la ESC. Por tanto, el algoritmo propuesto en este trabajo podría no ser aplicable a todos los pacientes con MCD, por lo que sería muy interesante en el futuro incorporar datos de genética en un nuevo algoritmo.
Referencia
- Andrea Di Marco, Pamela Frances Brown, Joshua Bradley, Gaetano Nucifora, Eduard Claver, Fernando de Frutos, Paolo Domenico Dallaglio, Josep Comin-Colet, Ignasi Anguera, Christopher A. Miller, Matthias Schmitt.
- J Am Coll Cardiol 2021;77:2890-905.
