El score de calcio coronario es un poderoso predictor de eventos cardiovasculares. Actualmente existen algoritmos validados que permiten cuantificar este score en imágenes de tomografía computarizada (TC) realizadas por otro motivo y sin sincronización (gating) con el electrocardiograma. Esto ofrece la oportunidad de realizar un screening oportunista de enfermedad coronaria aterosclerótica en dichos pacientes.
Peng y coautores utilizaron un algoritmo de deep learning para cuantificar el score de calcio en pacientes a los que se hubiera realizado en su centro un TC de tórax no sincronizado entre los años 2014 y 2019; por cualquier indicación clínica. A continuación, evaluaron si estos hallazgos incidentales se asociaban con eventos cardiovasculares en el seguimiento, y si esta asociación se mantenía de forma independiente tras ajustar por factores de riesgo tradicionales.
Se evaluó la asociación entre tener un score de calcio ≥ 100, comparado con un score de 0, con mortalidad total (endpoint principal del estudio), y con endpoints secundarios relevantes como infarto de miocardio, ictus, y revascularización. Se utilizaron modelos de regresión de Cox para analizar estas asociaciones en términos de hazard ratio (HR), ajustando por confusores: edad, sexo, raza, etnia, comorbilidades, presión arterial sistólica, uso de medicación para la hipertensión arterial, niveles de lípidos, y tabaquismo.
Se incluyeron 5.678 adultos sin enfermedad coronaria clínica conocida (51% mujeres). De ellos, el 52% tenía un score de calcio > 0, y el 33% un score ≥ 100. Se debe destacar que de aquellos que tenían un score de calcio ≥ 100, solo un 26% estaban en tratamiento con estatinas preventivas. El seguimiento medio fue de 4,8 años (desviación estándar 2,7), y el grupo de CAC ≥ 100 presentó una mortalidad de 6,1 por 100 personas-año. Comparado con un score de 0 unidades, tener un score de calcio coronario ≥ 100 se asoció con un incremento del riesgo del 51% para muerte por cualquier causa en el análisis multivariante (HR ajustado 1,51; intervalo de confianza del 95% [IC 95%]: 1,28-1,79), del 57% para el endpoint combinado de muerte, infarto, o ictus (HR ajustado 1,57; IC 95%: 1,33-1,84), y del 69% para el combinado de muerte, infarto, ictus, o revascularización (HR ajustado 1,69; IC 95%: 1,45-1,98).
Ante estos resultados, los autores concluyen que un score de calcio ≥ 100 detectado utilizando un algoritmo de deep learning en imágenes de TC realizados por otras indicaciones clínicas se asocia de forma independiente con un mayor riesgo de muerte y de eventos cardiovasculares; y que esta estrategia ofrece una oportunidad prometedora para mejorar la prevención cardiovascular primaria en pacientes de alto riesgo.
Comentario
En su artículo de septiembre publicado en Journal of the American College of Cardiology, Allison Peng y el grupo de la Universidad de Stanford, reportan el riesgo cardiovascular aumentado que presentan los pacientes con calcificaciones coronarias halladas incidentalmente en TC realizadas para otra indicación. Como cabía esperar, las asociaciones observadas entre un score de calcio elevado y los eventos cardiovasculares en el seguimiento fueron fuertes, estadísticamente significativas e independientes después de ajustar por potenciales factores confusores.
Que la presencia de calcificaciones en las arterias coronarias (un marcador muy específico de aterosclerosis) se asocie a un riesgo cardiovascular aumentado, y que la ausencia de las mismas sea un factor protector, ha sido ampliamente descrito en la literatura, con publicaciones de alto impacto en cohortes internacionales como el Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA), Coronary Artery Calcium Consortium, Rotterdam Study, o muchas otras. Estas observaciones han resultado en el reconocimiento por parte de las guías de práctica clínica del score de calcio como una de las herramientas de mayor utilidad para la estratificación de riesgo cardiovascular en pacientes cuyo manejo no es claro tras utilizar un score clínico, ya sean las tablas SCORE-2 en Europa o las Pooled Cohort Equations en EE. UU. Los resultados del estudio son también consistentes con los de trabajos previos centrados específicamente en calcificaciones coronarias detectadas de forma incidental, realizados en cohortes más pequeñas y/o menos diversas.
Lo más novedoso del estudio de Peng y coautores es el hecho de que utilizasen un algoritmo de inteligencia artificial para reevaluar imágenes de miles de TC ya existentes en su sistema sanitario, es decir, para “ir a buscar” proactivamente esos pacientes de muy alto riesgo, muchos de los cuales no habían sido detectados como tales hasta el momento. El resultado de su búsqueda fue muy interesante: la prevalencia de un score de calcio ≥ 100 fue llamativamente alta (33%), y hasta un 74% de esos pacientes no estaban recibiendo una estatina.
Esta es una línea de trabajo en la que el grupo de Stanford está haciendo importantes contribuciones. Recientemente publicaban en Circulation los resultados del NOTIFY-1, un pequeño ensayo clínico en el que aleatorizaron a 173 pacientes con score de calcio ≥ 100 detectados de un modo similar a conocer su score y recibir tratamiento preventivo acorde con el mismo, o no conocer su score y recibir tratamiento preventivo habitual (que es lo que hubiese ocurrido de no haber utilizado el algoritmo). Observaron que el uso de estatinas preventivas aumentaba desde el 7% en el grupo convencional a un 51% en el grupo que recibía información sobre su score de calcio, una mejora que es de esperar tenga un impacto pronóstico dramático.
Los resultados de ambos estudios tienen importantes implicaciones, tanto en ámbitos donde el score de calcio coronario es más utilizado clínicamente (por ejemplo, en los EE. UU., donde la recomendación es IIa en las guías ACC/AHA), como en Europa, donde la implementación ha sido más tímida y las guías asignan una recomendación clase IIb. Cada día se realizan en España miles de TC y otros tests de imagen por motivos clínicos diversos que muestran incidentalmente la presencia de enfermedad aterosclerótica subclínica en arterias coronarias, carótidas, y otros árboles vasculares. Sin embargo, en la mayoría de centros a día de hoy no existen estrategias para la detección exhaustiva de estos pacientes, o rutas asistenciales para su tratamiento estandarizado una vez detectados. El estudio de Peng sugiere que esos hallazgos tienen gran valor pronóstico, y que tiene sentido buscar activamente esos pacientes para tratarlos a tiempo.
Limitaciones del estudio propiamente dicho incluyen su carácter unicéntrico, y el hecho de que los autores no reportasen análisis de mejora en discriminación/calibración, lo que deja un poco cojo el análisis. Limitaciones de la estrategia propuesta por los autores incluyen el hecho de que muchos de los pacientes en los que se realizan este tipo de TC presentarán comorbilidades importantes asociadas (cáncer, EPOC grave/muy grave, fibrosis pulmonar, otras). Sin embargo, el pronóstico de las mismas ha mejorado en los últimos años, muchos de estos pacientes fallecen por causas cardiovasculares, y su riesgo cardiovascular absoluto es muy alto. También cabe cuestionarse si la mayoría de los pacientes con score de calcio ≥ 100 no se habrían detectado como candidatos a estatinas utilizando un score clínico. Sin embargo, los datos de uso de estatinas en este estudio y los observados en NOTIFY-1 sugieren lo contrario. Además, hay una amplia literatura que sugiere que visualizar la presencia de lesiones coronarias en la pantalla resulta en una mayor motivación para el clínico a la hora de prescribir tratamientos preventivos y para los pacientes a la hora de adherirse a los mismos –el llamado seeing is believing–.
Existen diversas formas validadas de cuantificar el score de calcio en imágenes de TC torácicos, y es de esperar y desear que la disponibilidad de este tipo de algoritmos vaya aumentando en nuestros centros. El siguiente paso será crear las rutas asistenciales para que una vez detectados, estos pacientes reciban un tratamiento preventivo intensivo acorde con las guías de práctica clínica. Las guías de la Sociedad Europea de Cardiología recomiendan la consideración de la enfermedad coronaria subclínica extensa como un equivalente de muy alto riesgo en prevención primaria. Peng y colaboradores nos ofrecen una estrategia novedosa para implementar esas recomendaciones en más pacientes de alto riesgo.
Referencia
- Peng AW, Dudum R, Jain SS, Maron DJ, Patel BN, Khandwala N, Eng D, Chaudhari AS, Sandhu AT, Rodriguez F.
- J Am Coll Cardiol. 2023;82(12):1192-1202. doi: 10.1016/j.jacc.2023.06.040. PMID: 37704309.
