Investigadores de Mayo Clinic demostraron que medir el tejido adiposo pericárdico mediante un algoritmo de aprendizaje profundo mejora la predicción del riesgo cardiovascular más allá de las herramientas actuales.
Un equipo de investigadores de Mayo Clinic publicó en el American Journal of Preventive Cardiology un estudio que demuestra que la inteligencia artificial (IA) puede medir automáticamente la grasa que rodea al corazón, llamada tejido adiposo pericárdico, y que este dato predice con mayor precisión el riesgo de sufrir un evento cardiovascular, incluso en personas que los métodos tradicionales clasificarían como de bajo riesgo.
El corazón está rodeado por dos capas de grasa: una que se encuentra directamente sobre el músculo cardíaco, llamada grasa epicárdica, y otra que la envuelve por fuera. Juntas forman el tejido adiposo pericárdico. Este tejido no es simplemente una reserva de lípidos: actúa como un órgano activo capaz de liberar sustancias inflamatorias que pueden dañar las arterias coronarias y contribuir a la formación de placas que obstruyen el flujo sanguíneo. Cuando esta grasa aumenta en exceso, puede infiltrarse en el tejido cardíaco y acelerar el desarrollo de enfermedades del corazón.
Hasta ahora, la principal herramienta de imagen para evaluar el riesgo cardiovascular era el puntaje de calcio coronario, que mide la calcificación en las arterias del corazón mediante una tomografía. Aunque es una prueba confiable, tiene un límite conocido: cerca de un tercio de los eventos cardiovasculares ocurre en personas cuyo puntaje de calcio es cero, lo que significa que hay un riesgo residual que esta prueba no logra capturar.
Para investigar si la grasa pericárdica puede llenar ese vacío, los investigadores analizaron los datos de 11 mil 897 residentes del condado de Olmsted, Minnesota, sin antecedentes de enfermedades cardiovasculares, que se habían realizado una tomografía de calcio coronario entre 1997 y 2020. Usando un modelo de IA previamente validado, midieron el volumen y la densidad del tejido adiposo pericárdico en cada imagen, en menos de 30 segundos por paciente, sin necesidad de intervención manual de ningún médico.
Durante un seguimiento de casi 16 años y medio en promedio, el 9.6% de los participantes, es decir, mil 142 personas, desarrolló algún evento cardiovascular mayor, incluyendo infarto al miocardio, derrame cerebral isquémico, insuficiencia cardíaca o muerte por causas cardiovasculares. El análisis mostró que quienes tenían un mayor volumen de grasa pericárdica presentaban significativamente más eventos que quienes tenían menos, y que esta asociación se mantuvo incluso después de controlar factores como la edad, el sexo, la presión arterial, el colesterol, la diabetes, el índice de masa corporal y el propio puntaje de calcio coronario.
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que el volumen de grasa pericárdica fue capaz de identificar riesgo adicional incluso en personas con un puntaje de calcio bajo. En este grupo, quienes tenían alta cantidad de grasa pericárdica tenían un 24% más de riesgo de evento cardiovascular en comparación con quienes tenían poca grasa. Además, el modelo mejoró la capacidad de discriminar quién desarrollará una enfermedad cardiovascular al añadirse a las herramientas de predicción existentes, elevando el indicador estadístico de discriminación de 0.72 a 0.76, una mejora significativa en términos clínicos.
El estudio también evaluó el desempeño de esta medición en personas clasificadas como de riesgo borderline o intermedio según la calculadora de riesgo cardiovascular PREVENT de la Asociación Americana del Corazón. En estos grupos, el volumen elevado de grasa pericárdica fue un predictor independiente de eventos futuros, lo que sugiere que podría ayudar a los médicos a tomar decisiones más precisas sobre iniciar o ajustar tratamientos preventivos en pacientes cuyo riesgo no es del todo claro con las herramientas actuales.
Desde el punto de vista práctico, la ventaja del método radica en que no requiere estudios adicionales: la grasa pericárdica se mide en la misma tomografía que ya se utiliza para el puntaje de calcio, sin costo extra de imagen ni tiempo adicional del médico. Los autores señalan que medicamentos como los agonistas del receptor GLP-1, los inhibidores SGLT2 y las estatinas han mostrado en estudios previos la capacidad de reducir la grasa cardíaca, aunque aún no se ha demostrado de manera definitiva que esa reducción se traduzca en menos eventos cardiovasculares.
El estudio tiene limitaciones importantes. La muestra proviene de una región específica de Estados Unidos y el 97% de los participantes son de raza blanca, lo que limita la aplicabilidad de los resultados a poblaciones más diversas. Además, el modelo de IA aún se encuentra en etapas tempranas de implementación clínica, por lo que se requieren estudios de validación en otras poblaciones antes de que pueda incorporarse de manera rutinaria en la práctica médica.
El trabajo de los investigadores de Mayo Clinic abre una nueva posibilidad para mejorar la detección temprana del riesgo cardiovascular, especialmente en personas que hoy quedan fuera del radar de las herramientas convencionales. Si se valida en poblaciones más diversas, esta medición automatizada de la grasa pericárdica podría convertirse en un componente estándar de la evaluación cardiovascular preventiva, sin necesidad de ningún procedimiento adicional.
