Algoritmo podría predecir riesgo de aterosclerosis en personas sanas

El Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares -CNIC- de España diseñó un algoritmo basado en diferentes variables que calculan el riesgo de sufrir aterosclerosis.
Algoritmo podría predecir riesgos cardiovasculares en personas sanas
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El Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares -CNIC- de España diseñó un algoritmo basado en la edad, tensión arterial, dieta y marcadores medibles en análisis de sangre y orina para establecer cuales individuos de mediana edad y sanos tienen más riesgo de padecer aterosclerosis.

Con esta nueva herramienta los médicos podrán determinar si un paciente sano puede desarrollar aterosclerosis subclínica en un futuro cercano. Recordemos, que la aterosclerosis es una acumulación de grasa y colesterol en las paredes de las arterias de modo que el canal se estrecha e impide el correcto flujo de la sangre hacía los órganos.

Según datos de la Organización Mundial de la Salud, este padecimiento es una de las principales causas de mortalidad en el mundo. Aunque, se desconoce el origen exacto de su aparición es prevenible, ya que ciertas características y hábitos pueden elevar el riesgo de padecerla.

Generalmente, los médicos detectan la enfermedad cuando esta se encuentra en una etapa muy avanzada lo que conlleva a desenlaces fatales como infartos del miocardio y accidentes cerebrovasculares, entre otros.

Del mismo modo, el descubrimiento tardío de la enfermedad supone un costo económico más alto para el sistema de salud por lo que es importante acceder a elementos que ayuden a su detección precoz.

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Predicción del riesgo de aterosclerosis con solo un algoritmo

El Dr. Valentín Fuster, investigador principal y Enrique Lara Pezzi, director de la investigación y jefe de grupo de Regulación Molecular de la Insuficiencia Cardiaca del CNIC sostienen que con la nueva fórmula se revolucionará la práctica clínica en los próximos años gracias a la mejor cuantificación del riesgo que podrá ser calculada de forma personalizada y precisa utilizando toda la información disponible del paciente.

La fórmula denominada EN-PESA sirve como una herramienta económica que puede calcular el grado de riesgo de aterosclerosis subclínica, especialmente en personas con un mayor riesgo. Además, de fomentar el uso de tratamientos y planes personalizados de seguimiento al paciente disminuyendo el gasto indiscriminado de recursos que puede prevenirse.

Desde hace una década los investigadores han intentado caracterizar la aterosclerosis usando técnicas avanzadas de imagen y perfiles bioquímicos y moleculares, apoyados en 4.000 voluntarios del proyecto.

“Los parámetros incluyen la edad, presión arterial e información recogida de manera rutinaria en análisis de sangre y orina y en cuestionarios dietéticos“, explican desde el centro de investigación.

Con las variables se podrá predecir la extensión de aterosclerosis subclínica y la progresión de la enfermedad en pacientes sanos. Adicionalmente, “el algoritmo usa un modelo de aprendizaje denominado Elastic Net manera no sesgada un alto número de variables e identificar nuevos predictores más allá de los factores de riesgo tradicionales” sostiene el equipo de investigación.

Finalmente, la información que arrojan los predictores mejora el pronostico y considera las características de cada persona para tener un perfil de riesgo cardiovascular personalizado.

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