Cómo mejorar la predicción de enfermedad coronaria sumando factores genéticos y psicosociales
Las calculadoras disponibles de riesgo coronario utilizan datos clínicos y de laboratorio básico para agrupar a las personas en bandas de riesgo cardiovascular, pero están muy lejos de lograr una predicción certera. ¿Es posible mejorar este desempeño incorporando información tanto desde el extremo biológico (con marcadores genéticos) como desde los determinantes psicológicos y sociales? Este trabajo ofrece un avance interesante. Annals of Internal Medicine, 10 de diciemrbe de 2024.
Resumen
Antecedentes: Las calculadoras de riesgo clínico para la enfermedad coronaria (EC) no incluyen factores de riesgo genéticos, sociales y psicológicos relacionados con el estilo de vida.
Objetivo: Mejorar la predicción del riesgo de EC mediante el desarrollo y la evaluación de un modelo de predicción que incorpora una puntuación de riesgo poligénico (PRS) y una puntuación polisocial (PSS), esta última incluyendo determinantes sociales de la salud y factores psicológicos relacionados con el estilo de vida.
Diseño: Estudio de cohorte.
Lugar: Reino Unido.
Participantes: Participantes del Biobanco del Reino Unido reclutados entre 2006 y 2010.
Medidas: incidencia de eventos coronarios (infarto de miocardio y/o revascularización coronaria); riesgo clínico a 10 años basado en ecuaciones de cohorte agrupadas (PCE), predicción del riesgo de eventos de enfermedad cardiovascular (PREVENT) y QRISK3; PRS (identificación del catálogo de puntuación poligénica: PGS000018) para EC (PRSCHD); y PSSCHD a partir de 100 covariables relacionadas. Aprendizaje automático y análisis de tiempo hasta el evento e índices de rendimiento del modelo.
Resultados: En 388 224 participantes (edad, 55,5 [DE, 8,1] años; 42,5 % hombres; 94,9 % blancos), el cociente de riesgo para un aumento de 1 DE en PSSCHD para la enfermedad coronaria incidente fue de 1,43 (IC del 95 %, 1,38 a 1,49; P < 0,001) y para un aumento de 1 DE en PRSCHD fue de 1,59 (IC, 1,53 a 1,66, P < 0,001). Las personas no blancas tenían mayor PSSCHD que las personas blancas. Los efectos de PSSCHD y PRSCHD en la enfermedad coronaria fueron independientes y aditivos. Con un umbral de riesgo de cardiopatía coronaria a 10 años del 7,5 %, la incorporación de PSSCHD y PRSCHD a la PCE reclasificó al 12 % de los participantes, con un riesgo de cardiopatía coronaria 1,86 veces mayor en las personas reclasificadas hacia arriba en comparación con las personas reclasificadas hacia abajo y mostró un rendimiento superior en comparación con la PCE, como se refleja en un beneficio neto mejorado, manteniendo al mismo tiempo una buena calibración en relación con las calculadoras de riesgo clínico. Se observaron resultados similares al incorporar PSSCHD y PRSCHD en PREVENT y QRISK3.
Limitación: Una cohorte predominantemente blanca; posible efecto del participante sano y falacia ecológica.
Conclusión: La PSSCHD se asoció con la incidencia de cardiopatía coronaria y su modelado conjunto con PRSCHD mejoró el rendimiento de las calculadoras de riesgo clínico.
Fuente de financiación principal: Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano.
El artículo original:
Mohammadreza Naderian, Kristjan Norland, Daniel J. Schaid, et al. Development and Evaluation of a Comprehensive Prediction Model for Incident Coronary Heart Disease Using Genetic, Social, and Lifestyle–Psychological Factors: A Prospective Analysis of the UK Biobank. Ann Intern Med. [Epub 10 December 2024]. doi:10.7326/ANNALS-24-00716
Disponible en: https://n9.cl/nuobx