En un nuevo estudio dirigido por investigadores de la UCL, se identificaron cinco subtipos de insuficiencia cardíaca que potencialmente podrían usarse para predecir el riesgo futuro para pacientes individuales.
La insuficiencia cardíaca es un término genérico que se aplica cuando el corazón no puede bombear la sangre por todo el cuerpo de manera adecuada. Las formas actuales de clasificar la insuficiencia cardíaca no predicen con precisión cómo es probable que progrese la enfermedad.
Para el estudio, publicado en Lancet Digital Health, los investigadores analizaron datos anónimos detallados de pacientes de más de 300 000 personas de 30 años o más que fueron diagnosticadas con insuficiencia cardíaca en el Reino Unido durante un lapso de 20 años.
Usando varios métodos de aprendizaje automático, identificaron cinco subtipos: inicio temprano, inicio tardío, relacionado con la fibrilación auricular (la fibrilación auricular es una afección que causa un ritmo cardíaco irregular), metabólico (vinculado a la obesidad, pero con una baja tasa de enfermedad cardiovascular) y cardiometabólico. (relacionado con la obesidad y las enfermedades cardiovasculares).
Los investigadores encontraron diferencias entre los subtipos en el riesgo de muerte de los pacientes en el año posterior al diagnóstico. Los riesgos de mortalidad por todas las causas al año fueron: aparición temprana (20%), aparición tardía (46%), relacionada con la fibrilación auricular (61%), metabólica (11%) y cardiometabólica (37%).
El equipo de investigación también desarrolló una aplicación que los médicos podrían usar para determinar qué subtipo tiene una persona con insuficiencia cardíaca, lo que podría mejorar las predicciones de riesgo futuro e informar las conversaciones con los pacientes.
Para evitar el sesgo de un solo método de aprendizaje automático, los investigadores utilizaron cuatro métodos separados para agrupar los casos de insuficiencia cardíaca. Aplicaron estos métodos a los datos de dos grandes conjuntos de datos de atención primaria del Reino Unido, que eran representativos de la población en su conjunto y también estaban vinculados a los ingresos hospitalarios y los registros de defunción. (Los conjuntos de datos fueron Clinical Practice Research Datalink (CPRD) y The Health Improvement Network (THIN), que cubren los años 1998 a 2018).
El equipo de investigación entrenó las herramientas de aprendizaje automático en segmentos de los datos y, una vez que seleccionaron los subtipos más sólidos, validaron estas agrupaciones utilizando un conjunto de datos separado.
Los subtipos se establecieron sobre la base de 87 (de 635 posibles) factores que incluyen la edad, los síntomas, la presencia de otras afecciones, los medicamentos que estaba tomando el paciente y los resultados de las pruebas (p. ej., de la presión arterial) y evaluaciones (p. ej., de la función renal).
El equipo también analizó los datos genéticos de 9573 personas con insuficiencia cardíaca del estudio UK Biobank. Encontraron un vínculo entre subtipos particulares de insuficiencia cardíaca y puntajes de riesgo poligénico más altos (puntajes de riesgo general debido a los genes en su conjunto) para afecciones como la hipertensión y la fibrilación auricular.
La autora principal del estudio es la profesora Amitava Banerjee del Instituto de Informática de la Salud de UCL.
