Datos Tomográficos del ISCHEMIA según IA y el riesgo cardiovascular

Una alternativa al diagnóstico invasivo que está ganando popularidad es la angiotomografía coronaria computada (CCTA). Esta técnica permite evaluar la gravedad de la enfermedad coronaria (CAD) mediante protocolos específicos. Uno de sus beneficios es la capacidad de obtener datos de volumetría tridimensional y de analizar las características de las placas ateroescleróticas, como la calcificación, la presencia de componentes necróticos, el remodelado vascular y los fenotipos de alto riesgo.

En el estudio ISCHEMIA, se incluyeron pacientes con isquemia moderada a severa y sin enfermedad del tronco coronario izquierdo según el CCTA. Los resultados del estudio base revelaron que el 79% de los pacientes presentaba compromiso de múltiples vasos, y el 86.8% tenía compromiso obstructivo (≥50%) de la arteria descendente anterior, según la zona afectada.

El objetivo del estudio presentado por Nurmohamed et al. fue investigar si las características tomográficas de las placas coronarias estaban asociadas de manera independiente con el infarto de miocardio o la muerte cardiovascular (punto final primario), así como con el conjunto de eventos cardiovasculares mayores (MACE).

Los datos tomográficos del ISCHEMIA fueron relevados a través de un análisis del core-lab. La interpretación del CCTA se realizó utilizando un análisis semiautomático con inteligencia artificial (AI) (AI-QCT, Cleerly) y redes neuronales (VGG19 network, 3D U-Net, and VGG Network Variant).

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Para el análisis multivariado se utilizaron tres modelos: el modelo 1 con variables clínicas, el modelo 2 que agregó el compromiso de vasos determinado por AI-QCT, y el modelo 3 que incluyó las variables de las placas. La población de estudio estuvo compuesta por 3,711 pacientes, con una edad promedio de 64 años, de los cuales el 79% eran hombres, el 13% fumadores activos, y el 41% diabéticos. El seguimiento promedio fue de 3.3 años, durante los cuales 374 pacientes sufrieron un infarto de miocardio o muerte cardiovascular.

La media de volumen de placa ateroesclerótica (VPA) fue de 494 mm³ y el volumen de placa no calcificada (NCVPA) fue de 292 mm³. Según la valoración tomográfica con AI, el 77% de los pacientes presentaba estenosis de ≥50% en al menos un vaso, el 25% tenía enfermedad en dos vasos, y el 14% en tres vasos o en el tronco coronario izquierdo.

Los parámetros que más se asociaron con el punto final primario fueron el VPA (HR 1.60; IC 95% 1.42–1.81; P <.001) y la enfermedad difusa (HR 1.47; IC 95% 1.32-1.65; P <.001). Tras ajustar por características clínicas, la presencia de enfermedad en un solo vaso, determinada por AI, resultó en un aHR de 1.12 (IC 95% 0.83–1.53) para el punto final primario, mientras que el compromiso de dos vasos mostró un riesgo de aHR 1.57 (IC 95% 1.15–2.15), y la enfermedad en tres vasos un aHR 2.17 (IC 95% 1.56–3.02; P = .001).

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Posteriormente, se evaluó el valor pronóstico de los modelos a 6 meses, mostrando que el modelo clínico tuvo un área bajo la curva (AUC) de 0.637 (IC 95% 0.592–0.682), que mejoró a 0.670 con la adición de AI-QCT (IC 95% 0.627–0.714). Al agregar los datos de características de la placa, el valor discriminativo no cambió significativamente, con un AUC de 0.688 (IC 95% 0.641–0.735).

Conclusiones

La carga ateroesclerótica, medida según el volumen de placa y el número de vasos comprometidos, se asoció de manera independiente con un aumento en el riesgo de muerte cardiovascular o infarto de miocardio. La incorporación de parámetros obtenidos por inteligencia artificial mejoró parcialmente el rendimiento diagnóstico según los modelos analizados.

Título Original: Atherosclerosis quantification and cardiovascular risk: the ISCHEMIA trial. 

Referencia: Nurmohamed NS, Min JK, Anthopolos R, et al. Atherosclerosis quantification and cardiovascular risk: the ISCHEMIA trial. Eur Heart J. Published online August 5, 2024. doi:10.1093/eurheartj/ehae471.