Usando datos de grandes ensayos clínicos, investigadores del UT Southwestern Medical Center, en Estados Unidos, desarrollaron una manera de predecir qué pacientes se beneficiarían más del tratamiento intensivo para la presión arterial alta.

El algoritmo de aprendizaje automático que idearon combina tres variables recopiladas rutinariamente durante las visitas clínicas y demuestra cómo el campo emergente de la bioinformática podría transformar la atención al paciente. Su trabajo, que está disponible en línea y se publicará el 15 de julio en la revista American Journal of Cardiology, describe un modelo de predicción de riesgo en el que la edad del paciente, la relación albúmina/creatinina urinaria (UACR) y el historial de enfermedad cardiovascular identificaron con éxito a pacientes hipertensos para quienes la terapia supera los riesgos.

Los grandes ensayos aleatorios han otorgado evidencia inconsistente sobre el beneficio de la reducción intensiva de la presión arterial en pacientes hipertensos“, dijo la autora correspondiente, la doctora Yang Xie, directora del Centro de Investigación Biomédica Cuantitativa del UT Southwestern Medical Center y del Fondo de Bioinformática de la Universidad. “Hasta donde tenemos conocimiento, este es el primer estudio que identifica un subgrupo de pacientes que obtiene un mayor beneficio neto del tratamiento intensivo de la presión arterial“.

Los investigadores utilizaron datos de pacientes de dos ensayos controlados aleatorios financiados por los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos, que evaluaron tratamientos intensivos versus reductores de la presión arterial estándar: el Ensayo de Intervención Sistólica de Presión Arterial (SPRINT) y el Ensayo Acción para Controlar el Riesgo Cardiovascular en la Diabetes (ACCORD). El ensayo SPRINT incluyó a 9,361 adultos hipertensos no diabéticos con un riesgo elevado de eventos cardiovasculares, mientras que ACCORD inscribió a 10,251 pacientes con diabetes tipo 2.

Creo que nuestro algoritmo puede ayudarnos a identificar pacientes de alto riesgo que muy probablemente se beneficiarán de la reducción intensiva de la presión arterial. La terapia farmacológica intensiva a largo plazo para la hipertensión puede reducir el riesgo de insuficiencia cardíaca y muerte, pero conlleva un mayor riesgo de efectos secundarios“, dijo la doctora Wanpen Vongpatanasin, profesora de medicina interna y coautora del trabajo.

El método de aprendizaje automático de los investigadores determinó tres criterios simples para identificar a los adultos con presión arterial alta que estaban en mayor riesgo de eventos cardiovasculares adversos tempranos, como muerte cardiovascular, ataque cardíaco o accidente cerebrovascular. Esos criterios fueron: una edad de 74 años o más, una UACR de 34 o más y un historial de enfermedad cardiovascular clínica, como enfermedad cardíaca, accidente cerebrovascular o insuficiencia cardíaca. Se pronosticó que los pacientes que cumplían con uno o más de los tres criterios se encontraban entre un grupo de alto riesgo que tendría un mayor beneficio del tratamiento intensivo de reducción de la presión arterial. Por el contrario, el equipo encontró que los pacientes menores de 74 años que tenían una UACR menor de 34 y sin antecedentes de enfermedad cardiovascular podían hacerlo igualmente con un tratamiento menos intensivo.

 “Creemos que nuestros hallazgos tienen importantes implicaciones clínicas, ya que además de sus efectos predictivos, el modelo generado aquí es simple y fácil de implementar en la práctica clínica sin pruebas adicionales de laboratorio o herramientas computacionales“, dijo la doctora Xie, quien también es profesora asociada de ciencias clínicas y bioinformática. “Esperamos que los médicos puedan algún día utilizar este algoritmo para identificar qué pacientes deben recibir tratamiento estándar versus intensivo, y esperamos diseñar un ensayo clínico prospectivo para validar aún más este algoritmo“.

 

Vía: UT Southwestern Medical Center