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¿Qué nos aporta el análisis de la inflamación coronaria en la práctica clínica?

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El índice de atenuación grasa (FAI) fue descrito por primera vez en 2017, tras demostrarse que la liberación de moléculas inflamatorias por la pared vascular inducía cambios fenotípicos de la grasa perivascular. De esta forma, se inhibe la adipogénesis y se estimula la lipolisis, dando lugar a un aumento del contenido acuoso en el tejido graso. Estos cambios se traducen en un aumento de la atenuación radiológica de la grasa que puede analizarse en los estudios convencionales de tomografía computarizada (TC) cardiaca, sin aumentar el tiempo de exploración ni la dosis de radiación.

Varios estudios han evaluado la utilidad diagnóstica y pronóstica de este parámetro en distintos escenarios clínicos. El estudio de mayor tamaño realizado hasta la fecha en cohortes de vida real es el CRISP-CT (Oikonomou et al., 2018), que demostró que el FAI mapping de la grasa perivascular coronaria mejoraba la predicción de eventos coronarios adversos frente a los factores de riesgo clásicos, el score de calcio coronario (CCS) y la extensión de placas coronarias medidas por TC. Además, estableció un punto de corte del FAI perivascular coronario por encima del cual aumentaba la mortalidad cardiaca, >-70 unidades Hounsfield (UH).

Sin embargo, la interpretación de un valor concreto del FAI está determinado por factores técnicos, por ejemplo, el voltaje del tubo, medios de contraste, etc., características anatómicas locales de la arteria coronaria analizada y factores biológicos como la edad, sexo y obesidad del paciente. Estas condiciones limitan el valor clínico de este parámetro y por ello surge la necesidad de desarrollar medidas estandarizadas para cuantificar el grado de inflamación coronaria y permitir su integración efectiva en la práctica clínica.

Este nuevo estudio publicado por el grupo de trabajo de Oikonomou y colaboradores, utiliza la población incluida en el estudio CRISP-CT (ahora parte del estudio ORFAN) para desarrollar una medida estandarizada del FAI y una nueva herramienta de predicción y clasificación del riesgo cardiovascular. Se trata de una población de 3.912 pacientes dividida en dos cohortes independientes, una europea de derivación (n = 1.872) y una americana de validación (n = 2.040). Se realizó una angiografía coronaria mediante tomografía computarizada por indicación clínica, teniendo la mayoría de los pacientes una probabilidad pretest de enfermedad coronaria baja-intermedia. En la cohorte europea también se realizó estudio del calcio coronario.

En esta ocasión, las imágenes adquiridas se transmitieron electrónicamente al sistema CARi-HEART ®, una herramienta medica basada en inteligencia artificial. Se cuantificó el FAI perivascular en los segmentos proximales de las tres arterias coronarias principales, excluyendo el tronco común izquierdo, de acuerdo con los protocolos previamente validados. El análisis fue supervisado por tres analistas entrenados de la Universidad de Oxford.

A continuación, los valores obtenidos del FAI fueron ponderados según los parámetros técnicos, anatómicos y biológicos, para obtener un nuevo parámetro denominado FAI score de cada una de las arterias coronarias analizadas.

Por último, estimaban el CARi-HEART® risk, un modelo de predicción del riesgo cardiovascular individual a 8 años que incluye los siguientes parámetros: FAI score coronario, la carga de aterosclerosis según el índice modificado de Duke y los factores de riesgo cardiovascular (hipertensión, dislipemia, diabetes y tabaquismo).

Los autores del estudio analizaron el valor pronóstico del FAI score de cada arteria coronaria para la predicción de eventos cardiacos fatales. Para ello, realizaron un análisis univariado y multivariado según el modelo de regresión de Cox, incluyendo los factores de riesgo de cada paciente. El FAI score resultó estadísticamente significativo en las tres arterias (FAI-score coronaria derecha cohorte americana hazard ratio [HR] 1,17 [1,13-1,21], p < 0,001 y cohorte europea HR 1,06 [1,04-1,08], p < 0,001; FAI-score descendente anterior cohorte americana HR 1,11 [1,07-1,15], p < 0,001 y cohorte europea HR 1,07 [1,05-1,09], p < 0,001; FAI-score circunfleja cohorte americana HR 1,19 [1,14-1,25], p < 0,001 y cohorte europea HR 1,08 [1,04-1,12], p < 0,001). Así mismo, calcularon normogramas y percentiles por edad del FAI score de cada arteria, demostrando que este aumenta con la edad.

Por otro lado, los autores validaron el modelo de predicción CARi-HEART® risk. Utilizaron la cohorte americana para la validación interna, con una excelente discriminación para predecir mortalidad cardiaca a 8 años (AUC 0,80 [intervalo de confianza del 95%: 0,805-0,814]). El valor predictivo negativo de un CARi-HEART risk > 10% para un evento cardiaco fatal fue del 99,3%.

Se realizó, también, una comparativa de este modelo de predicción frente al modelo clínico tradicional basado en edad, género y factores de riesgo. Objetivaron una mejoría en la discriminación del riesgo (Δ [AUC] 0,085, p = 0,01 en la cohorte americana y 0,149, p < 0,001 en la cohorte europea) que persistía tras incluir el índice modificado de Duke (carga aterosclerótica coronaria). Cerca de un tercio de los pacientes fueron reclasificados en ambas cohortes, un 15,6% hacia una categoría de riesgo mayor y un 16,9% a una categoría de riesgo inferior.

Por último, se realizó una comparativa del CARi-Heart® risk con el score de calcio coronario (CCS) en la cohorte europea. El nuevo modelo superó significativamente el valor predictivo de CCS para mortalidad cardiaca.

Comentario

En los últimos años, la angiografía coronaria por TC se ha establecido como prueba diagnóstica de primera línea para el despistaje de enfermedad coronaria en individuos de bajo-intermedio riesgo. En general, se derivan para estudio invasivo aquellos pacientes sintomáticos que muestran lesiones estenóticas significativas. Sin embargo, sabemos que el 50% de los infartos se producen en pacientes sin lesiones coronarias obstructivas.

El FAI perivascular permite identificar estos individuos de mayor riesgo pudiendo instaurar de forma precoz medidas preventivas. Además, es capaz de identificar pacientes vulnerables con enfermedad coronaria establecida o hacer un seguimiento de los efectos terapéuticos en prevención secundaria.

Varios estudios han evidenciado su capacidad para predecir eventos cardiovasculares fatales, incluida mortalidad total, superando a las actuales escalas de riesgo y a otros parámetros de imagen como la calcificación coronaria, la extensión de la enfermedad o la presencia de características asociadas a alto riesgo (remodelado positivo, microcalcificación o placas de baja atenuación).

Sin embargo, existen aspectos discordantes en relación con este índice.  En el estudio CRISP-CT, el FAI perivascular >-70 HU resultó significativo en la coronaria derecha y descendente anterior pero no en la arteria circunfleja (los autores lo relacionan con la menor probabilidad de eventos en dicho vaso) sin encontrar diferencias por subgrupos. En otro estudio publicado recientemente por Susan Beng et al., (estudio retrospectivo unicéntrico, n = 492), objetivaron que el FAI perivascular de la coronaria derecha se asociaba a un aumento significativo de eventos cardiovasculares, no así el obtenido en la descendente anterior y en el tronco común izquierdo. Tras el análisis multivariado incluyendo el resultado del calcio score, el FAI de la coronaria derecha no resultó ser un factor predictor independiente. Por otro lado, sugerían que el valor diagnóstico del FAI en la coronaria derecha podría estar sesgado por el sexo.

Este nuevo trabajo del grupo de Oikonomou, resalta la complejidad de la interpretación del FAI que está condicionado por varios factores técnicos, biológicos y anatómicos, por lo que no consideran que su aplicación clínica pueda limitarse a un valor concreto. Proponen una medida ponderada, más estandarizada, el FAI score, calculado a través de un programa informático basado en inteligencia artificial. Este sistema integra los datos obtenidos y realiza un proceso matemático en base a la información almacenada en grandes bases de datos internacionales que están en continua renovación, para otorgar un FAI score individualizado en función de la edad, género y otros factores condicionantes.

Lo autores validan esta medida y comprueban que se trata de un predictor de riesgo independiente en las tres arterias coronarias principales. Así mismo, desarrollan normogramas y percentiles del FAI score para cada una de las arterias.

Por otro lado, proponen y validan un modelo de predicción de eventos fatales a 8 años que incluye el FAI score, los factores de riesgo clásicos y la carga aterosclerótica determinada por la angiografía coronaria. Este nuevo modelo consigue mejorar la estratificación del riesgo cardiovascular individual, en comparación con las escalas clínicas tradicionales.

En conclusión, las principales ventajas de este parámetro es que se obtiene a partir de las imágenes convencionales de la TC coronaria, sin aumentar el tiempo exploratorio ni la exposición a radiación. Tampoco está limitado por la presencia de calcificación coronaria. Aporta información pronóstica adicional a los parámetros disponibles en la actualidad y sobre todo es capaz de discriminar entre los individuos “sanos” aquellos que están en riesgo de sufrir un evento en los próximos años.

Dra. Esther González: "El análisis del FAI perivascular no aumenta tiempo exploratorio ni exposición a radiación. Aporta información pronóstica adicional y es capaz de discriminar entre individuos “sanos”, aquellos con riesgo de sufrir un evento". #BlogSEC Tuitéalo

La principal desventaja es que, pese a ser una medida relativamente fácil de obtener, su valor diagnóstico está condicionado a un procesado computacional complejo y poco accesible. Por lo que, es probable, que para su estandarización sea necesario externalizar el análisis, del mismo modo que ocurre con la reserva fraccional de flujo por TC.  Este aspecto podría limitar su aplicación clínica en la mayoría de los centros.

Referencia

Standardized measurement of coronary inflammation using cardiovascular computed tomography: integration in clinical care as a prognostic medical device

  • Evangelos K. Oikonomou, Alexios S. Antonopoulos, David Schottlander, Mohammad Marwan, Chris Mathers, Pete Tomlins, Muhammad Siddique, Laura V. Klüner, Cheerag Shirodaria, Michail C. Mavrogiannis, Sheena Thomas, Agostina Fava, John Deanfield, Keith M. Channon, Stefan Neubauer, Milind Y. Desai, Stephan Achenbach and Charalambos Antoniades.
  • Cardiovascular Research. 2021; 117: 2677–2690.

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