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ABC: biomarcadores y clínica para el pronóstico en cardiopatía isquémica

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Actualmente no está generalmente aceptado ningún modelo para predecir el pronóstico de la cardiopatía isquémica crónica estable (CICE).

Este estudio evaluó y comparó el valor pronóstico de biomarcadores y variables clínicas para desarrollar un modelo de predicción basado en biomarcadores en pacientes con CICE.

En una cohorte de 13.164 pacientes de un estudio prospectivo y randomizado con pacientes con CICE se analizaron varios biomarcadores y variables clínicas candidatas y se utilizó una regresión de Cox para desarrollar un modelo predictivo basado en los marcadores más importantes. El objetivo primario fue la muerte cardiovascular (CV), pero también se exploró el rendimiento del modelo para otros objetivos clave. Se realizó una validación interna mediante bootstrap y externa en 1.547 pacientes de otro estudio.

Durante una mediana de seguimiento de 3,7 años hubo 591 casos de muerte CV. Los tres marcadores más importantes fueron el NT-proBNP, la troponina T ultrasensible (TnTus), y el LDL colesterol, siendo NT-proBNP y TnTus los que tuvieron mayor poder pronóstico que cualquier otro biomarcador o variable clínica.

El modelo de predicción final incluyó la edad (A, por age), biomarcadores (B) (NT-proBNP, TnTus y LDLc) y variables clínicas (C) (tabaquismo, diabetes y enfermedad arterial periférica). Este modelo “ABC-CHD” presentó un alta capacidad discriminadora para muerte CV (estadístico C 0.81 en la cohorte de derivación, 0.78 en la cohorte de validación), con una adecuada calibración en ambas cohortes.

Este modelo proporciona una herramienta robusta para la predicción de muerte CV en pacientes con CICE estable. Al estar basado en un pequeño número de biomarcadores comúnmente disponibles y factores clínicos, este puede ser ampliamente aplicado para complementar la valoración clínica y guiar el manejo basado en el riesgo CV.

Comentario

La cardiopatía isquémica crónica estable (CICE) es una enfermedad altamente prevalente en nuestro medio, con una morbimortalidad elevada y que genera un consumo de recursos económicos y materiales elevado. La revascularización en presencia de isquemia, el control de los factores de riesgo cardiovascular clásicos, en especial el LDLc, y la antiagregación plaquetaria son los pilares del manejo clínico actual de estos pacientes.

Sin embargo, en esta patología existe una amplia variabilidad clínica entre los pacientes y por tanto no todos deberían ser tratados con la misma agresividad, tanto farmacológica como intervencionista. El desarrollo de nuevos hipolipemiantes como PSCK9 o la controversia en el tiempo de doble antiagregación (o incluso de antiagregación simple a largo plazo con P2Y12) y una mayor prevalencia de pacientes con enfermedad multivaso nos presentan escenarios clínicos con múltiples opciones terapéuticas en las que conocer el riesgo con la mayor certeza posible nos permitirá aplicar una estrategia terapéutica más adecuada.

Los biomarcadores nos ofrecen una valoración pronóstica adecuada en situaciones agudas (como la TnTus en el infarto agudo de miocardio) o incluso para el seguimiento clínico o respuesta a tratamiento (NT-proBNP) pero su combinación en la CICE con variables clínicas puede predecir mejor el pronóstico.

Con esta hipótesis los investigadores de este estudio analizan en la cohorte del estudio STABILITY, con un seguimiento medio de 3,7 años, los factores de riesgo clínicos y varios biomarcadores para establecer un modelo de predicción de muerte cardiovascular.

Se identifican como variables clínicas predictoras la edad, el tabaquismo, la diabetes mellitus y la enfermedad arterial periférica y como biomarcadores predictores el NT-proBNP y la TnTus. Con estos factores se realiza un modelo que bastante preciso que permite establecer en aproximadamente un 80% el riesgo de muerte cardiovascular de los pacientes con CICE que posteriormente se valido en una cohorte externa.

Aunque el endpoint primario fue la muerte CV también se exploró la capacidad del modelo para la predicción de insuficiencia cardiaca, siendo aún más preciso (estadístico C 0,87), dato no sorprendente dado que los dos biomarcadores utilizados ya han demostrado su habilidad para predecir esta patología. Por otro lado, este mismo modelo no es tan adecuado para la predicción de infarto agudo de miocardio o ictus (estadístico C 0,65 para ambos).

Hay que tener en cuenta que este modelo se ha realizado en base a pacientes de un estudio en el que los pacientes debían ser de alto riesgo cardiovascular (al igual que la cohorte de validación) y por lo tanto habría que ser cautos al aplicarlo en todo el espectro de la CICE.

Este modelo, mediante el uso de biomarcadores junto a variables clínicas, nos permite establecer el riesgo de nuestros pacientes y por tanto elegir una mejor estrategia terapéutica que aplicar aunque, sin embargo, aún debe ser probado mediante ensayos clínicos de mayor tamaño para poder determinar si es una buena guía.

Referencia

Biomarker-Based Risk Model to Predict Cardiovascular Mortality in Patients With Stable Coronary Disease

  • Daniel Lindholm, Johan Lindbäck, Paul W. Armstrong, Andrzej Budaj, Christopher P. Cannon, Christopher B. Granger, Emil Hagström, Claes Held, Wolfgang Koenig, Ollie Östlund, Ralph A.H. Stewart, Joseph Soffer, Harvey D. White, Robbert J. de Winter, Philippe Gabriel Steg, Agneta Siegbahn, Marcus E. Kleber, Alexander Dressel, Tanja B. Grammer, Winfried März, Lars Wallentin.
  • Journal of the American College of Cardiology Aug 2017, 70 (7) 813-826; DOI: 10.1016/j.jacc.2017.06.030.

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