¿Y si el famoso índice de masa corporal (IMC) no fuera un buen indicador de riesgo cardiovascular? Un estudio presentado en la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA), pone de manifiesto que un análisis profundo y automatizado de imágenes de TAC abdominal puede predecir de forma más precisa la composición corporal y la posibilidad de eventos cardiovasculares importantes, como infarto de miocardio y accidentes cerebrovasculares, que los biomarcadores actuales.
«Los modelos de riesgo cardiovascular establecidos en la actualidad se basan en factores como el peso y el IMC que son sustitutos burdos de la composición corporal», explica la doctora Kirti Magudia, investigadora de la Universidad de California (EEUU), que pone de manifiesto que «está bien establecido que las personas con el mismo IMC pueden tener proporciones marcadamente diferentes de músculo y grasa. Estas diferencias son importantes para una variedad de resultados de salud».
A diferencia del IMC, que se basa en la altura y el peso, esta investigadora señala que un solo corte axial de TAC del abdomen visualiza el volumen del área de grasa subcutánea, el área de grasa visceral y el área del músculo esquelético. Sin embargo, “medir manualmente estas áreas individuales requiere mucho tiempo y es costoso”.
Inteligencia artificial
La Dra. Magudia forma parte de un equipo multidisciplinar de investigadores, incluidos radiólogos, analistas de datos y un bioestadístico, que desarrolló un método completamente automatizado, utilizando el aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial (IA) para determinar las métricas de composición corporal a partir de imágenes de TAC abdominal.
«Las tomografías computarizadas abdominales que se realizan de forma rutinaria proporcionan una forma más granular de observar la composición corporal, pero actualmente no la estamos aprovechando», apunta la Dra. Magudia.
La cohorte del estudio se realizó de los 33.182 exámenes ambulatorios de TAC abdominal realizados en 23.136 pacientes en el Partners Healthcare de Boston (EEUU) en 2012. Los investigadores identificaron 12.128 pacientes que no habían sido diagnósticos de enfermedad cardiovascular o de cáncer en el momento de la imagen. La edad media de los pacientes fue de 52 años y el 57% eran mujeres.
Los investigadores seleccionaron el corte de la tercera vértebra de la columna lumbar y calcularon las áreas de composición corporal para cada paciente. A continuación, se dividió a los pacientes en cuatro cuartiles según los valores normalizados del área de grasa subcutánea, el área de grasa visceral y el área de músculo esquelético.
Estudio retrospectivo
En este estudio retrospectivo, se determinó cuál de estos 12.128 pacientes tuvo un infarto de miocardio (ataque cardíaco) o un accidente cerebrovascular dentro de los 5 años posteriores a la tomografía computarizada de abdomen. Los investigadores encontraron 1.560 infarto de miocardio y 938 accidentes cerebrovasculares ocurridos en este grupo de estudio.
El análisis estadístico demostró que el área de grasa visceral se asoció de forma independiente con futuros ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares. «El grupo de pacientes con la mayor proporción de área de grasa visceral tenía más probabilidades de sufrir un ataque cardíaco, incluso cuando se ajusta a los factores de riesgo cardiovascular conocidos», apunta la doctora Magudia. Mientras que «el grupo de pacientes con la menor cantidad de área de grasa visceral estuvo ‘protegido’ contra un accidente cerebrovascular en los años posteriores al TAC». «Estos resultados demuestran que las medidas precisas de los compartimentos de grasa y músculo corporal logradas a través de la TAC superan a los biomarcadores tradicionales para predecir el riesgo de resultados cardiovasculares», sentencia la experta, quien considera que “este trabajo demuestra que el análisis de la composición corporal totalmente automatizado y normalizado se puede aplicar a proyectos de investigación a gran escala”.
