Investigadores del Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) han diseñado un algoritmo que personaliza el riesgo cardiovascular de individuos de mediana edad y sanos, en función de su edad, tensión arterial, dieta y marcadores medibles en análisis de sangre y orina.

El algoritmo, denominado EN-PESA, podría servir como una herramienta económica y fácil para calcular el grado de aterosclerosis subclínica. Según los investigadores, “contribuirá a personalizar más el riesgo cardiovascular, lo que se traducirá en tratamientos y planes de seguimiento más personalizados”, han señalado.

El estudio, que se publica hoy en The Journal of American College of Cardiology (JACC), forma parte del proyecto colaborativo PESA-CNIC-SANTANDER, cuyo investigador principal es el Dr. Valentín Fuster, que se inició en 2010 y que se ha renovado hasta 2030, y que constituye uno de los estudios de prevención cardiovascular más importantes del mundo.

“Los algoritmos de aprendizaje máquina -Machine-Learning- están llamados a revolucionar la práctica clínica en los próximos años, desde el diagnóstico hasta la prevención y el tratamiento, gracias a una mejor cuantificación del riesgo, que podrá ser calculado de manera personalizada y muy precisa utilizando toda la información disponible del individuo”, asegura el Dr. Enrique Lara Pezzi, director de la investigación y jefe de grupo de Regulación Molecular de la Insuficiencia Cardiaca del CNIC.

Algoritmo que personaliza el riesgo cardiovascular

Desde el inicio del PESA-CNIC-SANTANDER en 2010, se han recogido y analizado más de 4.000 parámetros relacionados con la caracterización de la aterosclerosis usando avanzadas técnicas de imagen, el estilo de vida, el perfil bioquímico y molecular, así como la condición médica de más de 4.000 empleados del Banco Santander que participan voluntariamente en este proyecto.

El algoritmo desarrollado por el CNIC ha seleccionado la información obtenida a partir de esta ingente cantidad de datos para identificar un pequeño conjunto de variables fácilmente medibles en atención primaria. Estas variables, apunta el Dr. Xavier Rosselló, investigador del CNIC y cardiólogo del Hospital Universitario Son Espases de Palma de Mallorca, “permiten predecir la extensión de aterosclerosis subclínica y la progresión de la enfermedad vascular en individuos de mediana edad, sanos que habían sido clasificados de riesgo bajo o intermedio según las escalas tradicionales de riesgo cardiovascular”.

Manejo clínico de personas sanas

Y concluyen: “Gracias a este algoritmo se puede mejorar el manejo clínico de personas aparentemente sanas y con un bajo riesgo cardiovascular según los marcadores tradicionales, pero que presentan una extensión generalizada de aterosclerosis subclínica o una probabilidad alta de que la enfermedad progrese significativamente a corto plazo”.

El trabajo es fruto del esfuerzo de un equipo multidisciplinar que incluye médicos, matemáticos, químicos, biólogos, estadísticos, bioinformáticos, enfermeras y otros muchos profesionales que, junto con la colaboración de los participantes del Banco, lo han hecho posible.