Evaluación de la proteómica a gran escala para la predicción de eventos cardiovasculares

Área de la Ciencia:

• Medicina cardiovascular
• Proteomía
• La genética

Sus antecedentes:

• La enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ASCVD) sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo.
• Los modelos actuales de evaluación del riesgo se basan en factores clínicos y puntuaciones de riesgo poligénico, pero su poder predictivo puede ser limitado.
• La utilidad de los biomarcadores de proteínas en el plasma para mejorar la predicción del riesgo de ASCVD es un área de investigación activa.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar las puntuaciones de riesgo de proteínas para predecir los eventos de ASCVD.
• Comparar el rendimiento de las puntuaciones de riesgo de proteínas con los factores de riesgo clínicos tradicionales y las puntuaciones de riesgo poligénico.
• Evaluar el valor aditivo de las puntuaciones de riesgo de proteínas en las poblaciones de prevención primaria y secundaria.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de una población de acontecimientos primarios (13.540 individuos) en Islandia con datos proteómicos.
• Análisis de una población de eventos secundarios de un ensayo clínico (6.791 individuos) con VSAC estable.
• Desarrollo de las puntuaciones de riesgo de proteínas utilizando 4963 niveles de proteínas plasmáticas; comparación con las puntuaciones de riesgo poligénico y factores clínicos (edad, sexo, uso de estatinas, hipertensión, diabetes, IMC, tabaquismo).

Principales resultados:

• La puntuación de riesgo de proteínas demostró una asociación significativa con los eventos de ASCVD tanto en las poblaciones primarias (HR 1. 93 / SD) como en las secundarias (HR 1. 62 / SD).
• La adición de la puntuación de riesgo de proteínas a los modelos clínicos de factores de riesgo mejoró significativamente la discriminación (aumento del índice C en 0,014-0,022).
• La puntuación de riesgo de proteínas también mostró asociaciones significativas entre diferentes ascendencias en la población secundaria.

Conclusiones:

• Una puntuación de riesgo de proteínas derivada de la proteómica plasmática es un predictor significativo de eventos de ASCVD.
• La integración de las puntuaciones de riesgo de proteínas con las puntuaciones de riesgo clínico y poligénico ofrece una mejora modesta pero estadísticamente significativa en la predicción de riesgos.
• Estos hallazgos sugieren que las puntuaciones de riesgo de proteínas podrían ser una valiosa adición a las estrategias actuales de evaluación del riesgo de ASCVD.