GENECARD - el Uso de Marcadores Genéticos, Epigenéticos, Metabolómicos, Proteómicos y Microbióticos, Análisis de Biomarcadores de Imagen y Voz, y Datos Clínicos Pre e Intraoperatorios - para Predecir Complicaciones Tempranas Después de la Cirugía Cardíaca. (GENECARD)

Estudio de cohorte observacional, prospectivo, traslacional y unicéntrico diseñado para identificar marcadores que predigan complicaciones postoperatorias tempranas en pacientes adultos sometidos a cirugía cardíaca electiva. El estudio analizará datos genéticos, epigenéticos, transcriptómicos, proteómicos, metabolómicos, del microbioma, de imagen, de voz y clínicos detallados recogidos antes, durante y después de la cirugía. Se reclutarán aproximadamente 2.000-3.000 participantes entre 2026 y 2029.

Objetivos del Estudio

El objetivo principal es determinar si marcadores biológicos y clínicos seleccionados pueden predecir complicaciones postoperatorias tempranas, incluyendo:

Fibrilación auricular de nuevo inicio (NOAF), Lesión renal aguda (AKI), Delirio postoperatorio (POD), Vasoplejía, Sangrado postoperatorio, Mortalidad a 30 días.

El estudio utilizará definiciones clínicas actuales: NOAF según las guías ESC, AKI según los criterios KDIGO y POD según el DSM-V, así como escalas validadas de delirio como CAM-ICU o DOSS. El sangrado postoperatorio se definirá como drenaje >1000 mL en 24 horas o necesidad de reexploración quirúrgica.

Los resultados secundarios incluyen mortalidad hospitalaria, mortalidad a 30 días, duración de la ventilación mecánica, estancia en UCI y estancia hospitalaria total postoperatoria.

Participantes

Los participantes elegibles son hombres y mujeres adultos sometidos a cirugía cardíaca electiva que proporcionen consentimiento informado. Los criterios de exclusión son edad <18 años, falta de consentimiento y trasplante previo o planificado de órganos o médula ósea.

Recolección de Datos y Muestras

El estudio recogerá un amplio conjunto de datos y materiales biológicos, incluyendo:

Datos clínicos: historial médico detallado, factores epidemiológicos, historial de enfermedades, parámetros del examen físico, datos clínicos perioperatorios y datos de complicaciones postoperatorias.

Análisis genético: secuenciación dirigida de SNPs seleccionados asociados con los resultados primarios utilizando matrices basadas en PCR o NGS/WGS. Se recogerá ADN de PBMCs de todos los participantes, con posible secuenciación adicional pendiente de financiación externa. Se utilizará una cohorte de replicación de 525 pacientes del estudio INFLACOR para análisis confirmatorios.

Perfil epigenético: perfil de marcadores epigenéticos a nivel genómico a partir de PBMCs en subgrupos emparejados de casos y controles (aproximadamente n=300 por grupo) para participantes que desarrollen resultados primarios. Se analizará la metilación del ADN para desarrollar un índice de riesgo epigenético e integrarlo con datos genéticos y clínicos.

Transcriptómica: RNA-seq de PBMCs recogidos antes de la cirugía, así como perfil de ARN de cadena corta (scRNA) a partir de muestras de orina recogidas pre y postoperatoriamente para identificar marcadores tempranos de AKI.

Proteómica y metabolómica: análisis no dirigidos y dirigidos de plasma recogido preoperatoriamente y en dos momentos postoperatorios (6 horas y día 3 postoperatorio). Estos análisis tienen como objetivo identificar y validar biomarcadores tempranos de complicaciones primarias.

Diagnósticos de laboratorio: medición seriada de marcadores de laboratorio seleccionados relevantes para complicaciones tempranas, como creatinina sérica, NGAL, cistatina C y biomarcadores novedosos (por ejemplo, KIM) utilizando ELISA.

Microbiota y microbioma: análisis de secuenciación metabolómica y metagenómica en muestras de heces fraccionadas para caracterizar la composición bacteriana intestinal, vesículas extracelulares y perfiles de metabolitos, utilizando GC-MS y LC-MS/MS.

Datos de imagen: imágenes preoperatorias de rutina que incluyen ecocardiografía transtorácica (TTE) y angiografía coronaria.

Biomarcadores de voz y video: para participantes que desarrollen POD, se analizarán datos continuos de video, audio y sensores adquiridos en la cabecera para identificar biomarcadores de voz e imagen (por ejemplo, parámetros MFCC) asociados con el delirio prodrómico. Se desarrollarán modelos de aprendizaje automático para apoyar la detección en tiempo real de características relacionadas con POD.

Enfoque Analítico

El estudio utilizará regresión multietapa, técnicas de aprendizaje automático y modelado basado en IA para identificar predictores tanto de resultados primarios como secundarios. Los análisis integrarán factores genéticos, ambientales, preoperatorios e intraoperatorios. Un objetivo es mejorar las calculadoras de riesgo clínico existentes para morbilidad y mortalidad postoperatoria, como STS-ACSD y EuroSCORE. El estudio espera una discriminación mejorada de los modelos predictivos, apuntando a valores ROC-AUC >0.9 para mortalidad y >0.8 para morbilidad.

También se desarrollará una puntuación de riesgo poligénico para evaluar la contribución genética a la variación en los resultados primarios.

Impacto Esperado

Se espera que el enfoque clínico y multiómico integrado identifique nuevos mecanismos fisiopatológicos subyacentes a las complicaciones postoperatorias tempranas y potencialmente apoye el desarrollo de nuevas terapias preventivas. El estudio tiene como objetivo facilitar estrategias diagnósticas y terapéuticas perioperatorias personalizadas mejorando la identificación temprana de pacientes de alto riesgo sometidos a cirugía cardíaca.