de enfermedad cardiovascular
ROCHESTER, Minnesota — Investigaciones de Mayo Clinic han identificado una nueva y sólida
estrategia para mejorar la predicción del riesgo a largo plazo de enfermedad cardiovascular de un
paciente, al potenciar con inteligencia artificial (IA) una prueba de imagen realizada de forma
rutinaria. La enfermedad cardíaca se desarrolla con el tiempo y sigue siendo la principal causa de
muerte en todo el mundo, por lo que identificar el riesgo de manera temprana es fundamental para
prevenir el infarto de miocardio, el ictus y otros desenlaces graves.
El estudio pone de relieve el creciente papel de la IA para ayudar a los expertos a extraer nuevos
conocimientos a partir de datos médicos ya existentes. Los resultados se presentaron en la American
College of Cardiology Scientific Session de 2026 y se publicaron en el American Journal of Preventive
Cardiology simultáneamente.El estudio realizó un seguimiento de casi 12.000 adultos durante aproximadamente 16 años. Los
investigadores aplicaron IA a las tomografías estándar de calcio en arterias coronarias de los
participantes para medir la grasa que rodea el corazón. Compararon el valor predictivo de esta
medición, tanto de forma independiente como en combinación, con dos enfoques estándar de
evaluación del riesgo: la ecuación PREVENT de la American Heart Association, que incorpora
factores tradicionales como edad, sexo, presión arterial, colesterol, diabetes y otras variables, y la
puntuación de calcio en arterias coronarias, que cuantifica la placa calcificada en las arterias
coronarias.
“La grasa pericárdica se ha reconocido como un marcador de riesgo cardiovascular, pero este
estudio demuestra que ahora podemos medirla de forma automática y utilizarla para mejorar de
manera sustancial la predicción del riesgo, especialmente en pacientes con riesgo límite o
intermedio, donde las decisiones clínicas suelen ser menos claras”, afirma Zahra Esmaeili, primera
autora y una investigadora en el Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic. “Esto
abre la puerta a estrategias de prevención más personalizadas.”
Principales hallazgos:
Casi el 10% de los participantes desarrolló enfermedad cardiovascular durante el seguimiento.
Un mayor volumen de grasa alrededor del corazón se asoció de forma independiente con un mayor
riesgo de eventos cardiovasculares, incluso tras ajustar por factores de riesgo tradicionales y
puntuaciones de calcio coronario.
Los participantes con el mayor volumen de grasa coronaria presentaron un riesgo elevado en todos
los niveles de calcio coronario.
La incorporación de la medición de grasa coronaria mejoró la precisión en la predicción de eventos
cardiovasculares más allá de los modelos establecidos.
El manuscrito, Deep Learning–Derived Pericardial Adipose Tissue by ECG-Gated Computed
Tomography Predicts Cardiovascular Events Beyond Coronary Calcium, así como la lista completa
de autores, está publicado en el American Journal of Preventive Cardiology.
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