El poder predictivo de la retina ante fallos cerebrovasculares: «Ha abierto las posibilidades para la identificación de marcadores biológicos»

Hallan que las fotografías de rutina del fondo de ojo ofrecen hasta 29 indicadores de salud vascular que indican el riesgo de ictus o derrames con tanta precisión como los métodos tradicionales Leer Hallan que las fotografías de rutina del fondo de ojo ofrecen hasta 29 indicadores de salud vascular que indican el riesgo de ictus o derrames con tanta precisión como los métodos tradicionales Leer  

Las huellas vasculares en la capa de tejido sensible a la luz en la retina puede predecir el riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular (ACV) con tanta precisión como los factores de riesgo tradicionales por sí solos, pero sin necesidad de múltiples pruebas de laboratorio invasivas, según un estudio publicado en la revista Heart y dirigido por Mingguang He, catedrático de Oftalmología Experimental en la Universidad Politécnica de Hong Kong, en China.

La huella digital, que comprende 29 indicadores de salud vascular, es un enfoque práctico y fácilmente implementable que resulta especialmente adecuado para la atención primaria de salud y los entornos de bajos recursos, concluyen los investigadores.

Este análisis podría ser de especial interés para predecir el riesgo de ictus, patología que afecta a unos 100 millones de personas en todo el mundo y causa la muerte de 6,7 millones de ellas cada año. La mayoría de los casos están causados por factores de riesgo modificables, como la hipertensión arterial, el colesterol alto, la mala alimentación y el tabaquismo.

Estudios ya han demostrado que la intrincada red vascular de la retina comparte características anatómicas y fisiológicas comunes con la vasculatura del cerebro, lo que la convierte en un candidato ideal para evaluar el daño causado por enfermedades sistémicas, como la diabetes, explican los investigadores en el trabajo.

Sin embargo, su potencial para predecir el riesgo de accidente cerebrovascular (ACV) no se ha explorado por completo, debido a los resultados variables de los estudios y al uso inconsistente de la técnica de imágenes especializada para la parte posterior del ojo (la fotografía del fondo del ojo), añaden los autores. Pero «el aprendizaje automático (IA), como el Sistema de Evaluación de la Salud Microvascular basado en la Retina (RMHAS), ha abierto las posibilidades para la identificación de marcadores biológicos que pueden predecir con precisión el riesgo de accidente cerebrovascular sin la necesidad de pruebas de laboratorio invasivas».

Relacionada con el uso de la inteligencia artificial (IA) y poniendo a la retina en el núcleo de los análisis, investigadores de los Servicios de Medicina Interna y de Oftalmología del Hospital Universitario Infanta Leonor, de Madrid, desarrollan una herramienta de IA que, combinando ecografía vascular con el análisis automatizado de imágenes estáticas de retina (oculómica), sea capaz de evaluar el riesgo cardiovascular de los pacientes de una forma rápida, reproducible y no invasiva. El desarrollo del citado hospital vuelve a poner de manifiesto la importancia de la retina en el estudio de ciertas patologías cardiovasculares.

El objetivo es detectar de una forma no invasiva la ateroesclerosis subclínica mediante retinografía no midriática. «La retina es una ventana de nuestro cuerpo que nos permite observar las paredes de los vasos sanguíneos y valorar y clasificar, así, su grado de rigidez o esclerosis», consideran los impulsores de este proyecto, Juan Torres Macho y María José Crespo Carballés, jefes del Servicio de Medicina Interna y de Sección de Oftalmología, respectivamente, del Hospital Infanta Leonor, de Madrid.

Para explorar esto más a fondo, en el trabajo que publica Heart, del grupo de The British Journal of Medicine, se midieron 30 indicadores en 5 categorías de arquitectura vascular de la retina en imágenes de fondo de ojo de 68.753 participantes del estudio del Biobanco del Reino Unido, una base de datos biomédica a gran escala y un recurso de investigación que contiene información genética, de estilo de vida y de salud anónima y muestras biológicas de medio millón de participantes del Reino Unido.

Las 5 categorías incluyeron calibre (longitud, diámetro, relación), densidad, torsión, ángulo de ramificación y complejidad de las venas y arterias. También se tuvo en cuenta factores de riesgo potencialmente influyentes: demográficos y socioeconómicos, estilo de vida y parámetros de salud, como la presión arterial, el colesterol, la HbA1c (indicador de glucosa en sangre) y el peso (IMC).

El análisis final incluyó a 45.161 participantes con una edad media de 55 años. Durante un periodo medio de seguimiento de 12,5 años, 749 participantes sufrieron un ictus.
Estas personas tendían a ser significativamente mayores, varones, fumadores habituales y diabéticos. También tuvo un peso específico que tenían presión arterial más alta y niveles más bajos de colesterol HDL, todos ellos factores de riesgo conocidos de accidente cerebrovascular.

En total, se incluyeron 118 indicadores vasculares medibles de la retina, de los cuales 29 se asociaron significativamente con el riesgo de sufrir un primer accidente cerebrovascular después de ajustar los factores de riesgo tradicionales. Más de la mitad -17- eran indicadores de densidad; 8 pertenecían a la categoría de complejidad; 3 eran indicadores de calibre; y 1 pertenecía a la categoría de torsión.

Cada cambio en los indicadores de densidad se asoció con un aumento del riesgo de accidente cerebrovascular del 10-19%, mientras que cambios similares en los indicadores de calibre se asociaron con un aumento del riesgo del 10-14%. Cada disminución en los indicadores de complejidad y torsión se asoció con un aumento del riesgo de 10,5-19,5%.

Para David S. Friedman, codirector de la División de Glaucoma de la Escuela de Medicina de Harvard, Estados Unidos, y otro de los autores del trabajo, los resultados mostraron que «esta ‘huella vascular’ de la retina, incluso cuando se combina solo con la edad y el sexo, fue tan buena como el uso de los factores de riesgo tradicionales por sí solos para predecir el riesgo futuro de accidente cerebrovascular».

No obstante, indica que existen limitaciones. En primer lugar, se trata de un estudio observacional, por lo que no se pueden sacar conclusiones firmes sobre la relación causa-efecto. Además, los investigadores reconocen que los resultados pueden no ser aplicables a las distintas etnias, ya que la mayoría de los participantes del Biobanco del Reino Unido son blancos. Tampoco pudieron evaluar el riesgo asociado con los diferentes tipos de accidente cerebrovascular.

Sin embargo, He concluye que dado que la edad y el sexo están fácilmente disponibles, y los parámetros de la retina se pueden obtener mediante fotografías de rutina del fondo de ojo, «este modelo presenta un enfoque práctico y de fácil implementación para la evaluación del riesgo de accidente cerebrovascular, en particular para la atención primaria de salud y los entornos de bajos recursos».

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