Cómo pasa desapercibido el riesgo de enfermedad cardíaca en las mujeres
La fibrilación auricular (FA) es un ritmo cardíaco anormal que se caracteriza por un latido rápido e irregular y se asocia a un mayor riesgo de insuficiencia cardíaca, ictus y demencia. Los expertos prevén que, debido al envejecimiento de la población en Europa, la prevalencia de FA se duplique para el año 2050. La incidencia y la morbilidad de la FA varían entre hombres y mujeres, y este panorama se complica por el hecho de que muchos pacientes son asintomáticos. Hace unos años, la cardióloga Renate Schnabel del Centro Universitario Cardiovascular de Hamburgo (Alemania) y su equipo desarrollaron un innovador algoritmo de predicción para ayudar a identificar a los pacientes con mayor riesgo de padecer FA. Basándose en una combinación de sexo, edad, hipertensión, índice de masa corporal, accidentes cardíacos previos y otros factores, este algoritmo se validó en cohortes de pacientes, pero se comprobó que su precisión no era óptima. «Nuestro último proyecto, MMAF, tenía por objeto resolver este problema identificando predictores de riesgo adicionales», explica Schnabel. El equipo aprovechó la nueva información disponible, incluidos los datos sobre la patogenia de la FA. El proyecto MMAF, financiado por el Consejo Europeo de Investigación (CEI), se centró específicamente en las aurículas, las cavidades del corazón que reciben la sangre. El equipo consideró las diferencias eléctricas y estructurales relacionadas con el sexo y la edad y combinó toda la información disponible en algoritmos más modernos de aprendizaje automático. «Disponíamos de datos brutos de electrocardiogramas que reflejan los primeros cambios eléctricos de las aurículas cardíacas. También tuvimos acceso a información de imágenes no invasivas procedente de datos de ecocardiografía y resonancia magnética nuclear para caracterizar mejor los cambios subclínicos de las aurículas. Por último, utilizamos análisis ómicos de la sangre y los tejidos, que abarcan la genética, la expresión génica, la proteómica, la metabolómica del tejido cardíaco y los biomarcadores circulantes para identificar nuevas vías», señala Schnabel.
Resultados variables
El proyecto ha identificado diferencias clave en la incidencia y el impacto de la FA entre hombres y mujeres. «Pudimos demostrar que, en general, la incidencia y la prevalencia ajustadas por edad de FA en las mujeres son más bajas que en los hombres —añade Schnabel—. Sin embargo, las mujeres son más longevas, por lo que las cifras absolutas son parecidas». Los principales factores de riesgo, por su parte, dependen del sexo. En comparación con los hombres, la prevalencia de hipertensión y valvulopatía en las mujeres es más alta y la de cardiopatía isquémica es más baja. Un índice de masa corporal más alto y la obesidad conllevan un mayor riesgo de FA en los hombres y, en lo que respecta a los síntomas, las mujeres son más propensas a presentar síntomas atípicos, como debilidad y fatiga. En comparación con los hombres, la duración de los síntomas es mayor en las mujeres. Las mujeres también informan de una peor calidad de vida, experimentan depresión con más frecuencia y tienen un mayor riesgo de ictus, infarto de miocardio y mortalidad en relación con la FA. «Esta es la razón por la que todos los modelos de predicción del riesgo debían incorporar el sexo como variable central», comenta Schnabel. El proyecto ya ha concluido, pero los resultados se siguen validando en el proyecto financiado con fondos europeos AFFECT-EU. Actualmente, un consorcio de veintiséis socios está desarrollando una estrategia de cribado de la FA basada en el riesgo utilizando aplicaciones digitales para la monitorización del ritmo con el fin de reducir la carga del ictus y otras comorbilidades relacionadas con la FA en una Europa que sufre el envejecimiento de su población. Schnabel y su equipo también tienen previsto presentar una solicitud de subvención a la prueba de concepto del CEI para evaluar la aplicación y la aceptación de su nuevo algoritmo de predicción del riesgo y orientar los esfuerzos de cribado. El algoritmo, cuya precisión es superior al anterior, ya se ha integrado en el «software» médico cotidiano utilizado por médicos de familia, internistas y neurólogos.
Palabras clave
MMAF, fibrilación auricular, predicción, algoritmo, mujeres, enfermedad cardíaca
