Biomarcadores que predicen el infarto agudo de miocardio en pacientes sin factores de riesgo modificables estándar (BeyondSMuRFs)

La enfermedad de las arterias coronarias (EAC) es la principal causa de mortalidad en todo el mundo. Cada año, millones de personas sufren su manifestación más adversa, un infarto agudo de miocardio (IAM). La mayoría de estos pacientes presentan al menos uno de los factores de riesgo modificables estándar (SMuRF). Estos incluyen el tabaquismo, la hipertensión, la dislipidemia y la diabetes mellitus (DM). Sin embargo, la evidencia científica emergente reconoce una proporción clínicamente significativa de pacientes que presentan un IAM potencialmente mortal sin SMuRF (pacientes sin SMuRF). Esta proporción de pacientes con SCA sin SMuRF parece estar aumentando durante las últimas dos décadas y recientemente se ha informado que alcanza el 20 % (del total de AMI). Hasta la fecha, no existen datos científicos capaces de destacar factores de riesgo-biomarcadores específicos responsables del desarrollo de pacientes con IAM sin SMuRF.

Al mismo tiempo, se ha demostrado que la aterogénesis, así como los procesos inflamatorios posteriores que pueden conducir al IAM, no solo están estrechamente relacionados con la dislipemia, la hipertensión, la DM y el tabaquismo, sino también con citoquinas y proteínas proinflamatorias (como la Lipoproteína a). [LPa], interleucina 6 [IL-6]) y otros indicadores de inflamación, como el receptor del activador del plasminógeno uroquinasa soluble (suPAR). Esto podría convertir a estos biomarcadores en factores de riesgo potenciales para la aparición de IAM. Además, las entidades clínicas, como diversas enfermedades autoinmunes y del colágeno (p. artritis reumatoide), así como síndromes psiquiátricos (como la depresión) se han asociado con un mayor riesgo de enfermedad aterosclerótica. Además, nuevas técnicas y mediciones en ecocardiografía transtorácica, como GLS (Global Longitudinal Peak sistólico de tensión) y trabajo miocárdico se han relacionado con la isquemia miocárdica "silenciosa" y, hay evidencia emergente que indica que podrían predecir eventos cardiovasculares futuros. Por lo tanto, los dos grupos de pacientes (con SMuRFs vs SMuRF-less) se compararán con respecto a sus huellas dactilares clínicas, de laboratorio básicas y avanzadas, y de imágenes para la evaluación de factores predictivos que conducen a IAM sin SMuRF. En base a lo anterior, el objetivo es analizar prospectivamente una cohorte de pacientes con IAM bien caracterizados. El fundamento del estudio es investigar las posibles correlaciones entre el perfil clínico, de laboratorio y de imágenes de los pacientes y el IAM sin SMuRF. Esto podría conducir al desarrollo de algoritmos de estratificación de riesgo predictivo para pacientes sin SMuRF y enfermedad arterial coronaria.

Se realizará una entrevista médica completa e integral en cada paciente elegible después de la revascularización. De esta entrevista se obtendrá la siguiente información demográfica y clínica: edad, sexo, datos de contacto, síntomas exactos e historial de la enfermedad, historial médico detallado, intervenciones diagnósticas y terapéuticas realizadas en el pasado y medicación recibida. Además, se registrarán los datos de laboratorio del paciente al ingreso y durante la hospitalización. Estos incluirán: hemograma completo, control bioquímico, control del mecanismo de coagulación, control hormonal, HbA1c, NTproBNP, HsTnT al ingreso, valor pico más alto de HsTnT y NTproBNP, y LPa, IL-6, niveles de suPAR al ingreso. Además, a cada paciente se le realizará un examen ecocardiográfico completo con un protocolo específico que incluye medidas modernas y especializadas como el Strain Longitudinal Global (GLS) del ventrículo izquierdo y del resto de las cavidades cardíacas, así como el cálculo no invasivo del trabajo miocárdico del ventrículo izquierdo (Trabajo Constructivo Global, Trabajo Desperdiciado Global, Índice de Trabajo Global, Eficiencia Laboral Global; Trabajo Miocárdico). Se utilizarán análisis univariados y multivariados con modelos de regresión lineal y logística para investigar los factores pronósticos independientes que contribuyen a la aparición de IAM sin SMuRF. La aplicación potencial en la práctica clínica diaria de un modelo-algoritmo predictivo clínico derivado, que posiblemente incluya biomarcadores clínicos, de laboratorio y ecocardiográficos, contribuirá al pronóstico temprano y la prevención personalizada de esta categoría particular de IAM.