TITULO: Impacto del factor de riesgo genético en la evaluación cardiovascular
PALABRAS CLAVES: factor de riesgo genético; factores de riesgo clásicos; reclasificación del riesgo coronario; prevención cardiovascular
ÁREA TEMÁTICA: Salud Laboral
AUTORES: López Pérez J. (1), Conde E. (2), Closa M. (3), Montoza M. (4), Carrera M. (5)
AFILIACIÓN: (1) Bridgestone, (2) Petróleos del Norte, (3) Boehringer Ingelheim, (4) Naturgy, (5) GEN inCode
RESUMEN: Diferentes estudios clínicos han evidenciado que una carga genética de riesgo coronario incrementada proporciona información pronóstica independiente de los factores de riesgo cardiovascular clásicos. Teniendo esto en cuenta, hemos evaluado el impacto de un factor de riesgo genético (Cardio inCode Score o CiC score), validado en más de 70,000 individuos, en el manejo clínico y en las medidas de prevención cardiovascular. Para ello hemos analizado 368 trabajadores y hemos evaluado su clasificación de riesgo cardiovascular con la función de REGICOR, sin o con la incorporación de la carga genética de riesgo coronario obtenida con CiC score. El 88% de los individuos analizados fueron hombres, y el rango de edad osciló entre 29 y 71 años, con un promedio de 48,33. El 92% de los sujetos presentaron un riesgo relativo (el riesgo como consecuencia de los factores de riesgo clásicos) superior a 1. La determinación de la carga genética permitió reclasificar a 90 individuos, es decir, al 24% de los trabajadores, en categorías de riesgo cardiovascular diferentes. Setenta sujetos (el 19% de los trabajadores) fueron reclasificados a categorías de riesgo superiores, mientras que 20 sujetos (el 5% de los trabajadores) se reclasificaron en categorías de riesgo inferiores. La carga genética reclasificó a categorías de riesgo superiores al 15% de los sujetos en riesgo bajo, al 29% de los individuos en riesgo moderado y al 57% de los trabajadores en riesgo alto. En consecuencia, la incorporación de la carga genética a la función de REGICOR comportó una disminución global del número de individuos en las categorías de riesgo bajo (74,2% vs 68,5%) y moderado (23,6% vs 21,7%), y un aumento significativo de los sujetos en las categorías de riesgo alto (1,9% vs 7,3%) y muy alto (0% vs 2,4%). Por consiguiente, estos resultados tienen un impacto importante en el manejo clínico de los sujetos y en las medidas de prevención cardiovascular a implementar a nivel personal pero también a nivel de salud laboral. Y refuerzan la importancia de la evaluación de la carga genética, en combinación con los factores de riesgo cardiovascular clásicos, para determinar el riesgo cardiovascular real y global.
1. 1
Impacto del factor de riesgo genético en la evaluación cardiovascular
Javier López1
, Eduardo Conde2
, Montserrat Closa3
, Mónica Montoza4
,
Marta Carrera5
(1) Bridgestone, (2) Petróleos del Norte, (3) Boehringer Ingelheim,
(4) Naturgy, (5) GEN inCode
1 INTRODUCCIÓN
Diferentes estudios clínicos han evidenciado que una
carga genética de riesgo coronario incrementada
proporciona información pronóstica independiente de los
factores de riesgo cardiovascular clásicos (1,2). Teniendo
esto en cuenta, hemos evaluado el impacto de un factor
de riesgo genético (Cardio inCode Score o CiC score),
validado en más de 70,000 individuos (1,3,4), en el
manejo clínico y en las medidas de prevención
cardiovascular.
2 MATERIALES Y MÉTODOS
Se han analizado un total de 368 trabajadores seguidos
en los servicios de Medicina del Trabajo de diferentes
empresas del territorio nacional. El 88% de los
individuos analizados fueron hombres, y el rango de edad
osciló entre 29 y 71 años, con un promedio de 48,33. Se
calculó el riesgo relativo de todos los trabajadores, que es
el riesgo de sufrir un evento coronario como
consecuencia de los factores de riesgo clásicos evaluados
en las funciones de riesgo cardiovascular: colesterol total,
colesterol HDL, presión arterial sistólica y diastólica,
diabetes y tabaco.
El análisis genético consistió en la determinación de
12 variantes genéticas asociadas a enfermedad coronaria
pero no a los factores de riesgo cardiovascular clásicos
contemplados en las funciones de riesgo. El factor de
riesgo genético (FRG) se determinó mediante la suma del
número de alelos de riesgo en las 12 variantes genéticas
analizadas, después de su ponderación por el peso
estimado de su efecto.
La evaluación del riesgo cardiovascular se realizó
con la función de REGICOR, sin y con la incorporación
del FRG. Dicha función clasifica a los sujetos en 4 grupos
de riesgo (bajo, moderado, alto o muy alto), en base a su
probabilidad de desarrollar un evento coronario en los
próximos 10 años (<5%, 5-9,9%, 10-14,9% y =>15%).
La comparación entre el riesgo cardiovascular sin (sólo
factores de riesgo clásicos) y con el FRG, es decir, el
riesgo cardiovascular global (factores de riesgo clásicos
y genéticos) posibilitó determinar el porcentaje de
trabajadores que se reclasificaban en categorías de riesgo
diferentes. Este porcentaje corresponde al impacto del
FRG en la evaluación cardiovascular.
También se determinó la edad cardiovascular
promedio del grupo, que es la edad a la que un paciente
con niveles óptimos de los factores de riesgo clásicos
alcanzaría el nivel de su riesgo cardiovascular global. Y
se comparó con la edad cronológica promedio de los
trabajadores.
Y finalmente se estableció una correlación entre el
impacto del FRG y la clínica, en aquellos trabajadores en
los que fue posible disponer de datos de seguimiento.
3 RESULTADOS
3.1. Riesgo relativo
El 92% de los sujetos presentaron un riesgo relativo
superior a 1 y el 36% igual o superior a 2,5 (Tabla 1). El
riesgo relativo promedio fue de 2,08 y el rango de 1 a
6,7. En la evaluación del riesgo relativo es necesario
tener en cuenta que: sólo el 38% de los trabajadores
tenían valores óptimos de colesterol total (<200 mg/dl);
el 39% tenían niveles bajos de colesterol HDL (<45 o
50 mg/dl); el 30% eran hipertensos; el 7% diabéticos; y
sólo el 37% nunca habían fumado.
Tabla 1. Distribución del riesgo relativo
Riesgo
Relativo
N %
=1 28 7,6
1,1-1,5 68 18,5
1,6-2 109 29,6
2,1-2,5 45 12,2
2,6-3 50 13,6
3,1-3,5 28 7,6
=>3,6 40 10,9
3.2. Factor de riesgo genético
El FRG promedio fue de 1,23, siendo el rango de
0,5 a 4,1. El 21% de los sujetos presentaron un FRG
superior a 1,5 (Figura 1) y el 11% igual o superior a 2.
Estos valores de FRG se consideran elevados.
2. 2
Fig. 1. Distribución de factor de riesgo genético
3.3. Evaluación del riesgo cardiovascular
La evaluación del riesgo cardiovascular con la
función de REGICOR evidenció que el 74,2% de los
individuos presentaron un riesgo bajo y el 23,6% un
riesgo moderado, mientras que al incluir el FRG en la
función estos porcentajes disminuyeron al 68,5% y
21,7%, incrementándose el porcentaje de individuos en
las categorías de riesgo alto y muy alto (Figura 2).
Fig. 2. Distribución del riesgo cardiovascular, sin
y con el FRG
La determinación de la carga genética y su
inclusión en la función de REGICOR ha permitido
reclasificar a 90 sujetos, es decir, al 24,46% de los
trabajadores, en categorías de riesgo cardiovascular
diferentes. Setenta sujetos (el 19% de los trabajadores)
fueron reclasificados a categorías de riesgo superiores,
mientras que 20 sujetos (el 5% de los trabajadores) se
reclasificaron en categorías de riesgo inferiores.
Por lo que respecta a las reclasificaciones en
categorías de riesgo superiores (Tabla 2):
El 15% (41/273) de los individuos en riesgo bajo se
clasificaron en categorías de riesgo superiores,
principalmente a riesgo moderado (37/41), pero
también a riesgo alto (3/41) y a muy alto (1/41).
El 29% (25/87) de los individuos en riesgo
moderado se clasificaron en categorías de riesgo
superiores, básicamente a riesgo alto (21/25), pero
también a riesgo muy alto (4/25).
Y el 57% (4/7) de los sujetos en riesgo alto se
reclasificaron en riesgo muy alto.
Por lo que respecta a las reclasificaciones en
categorías de riesgo inferiores (Tabla 2): el 23% (20/87)
de los sujetos en riesgo moderado se reclasificaron a
riesgo bajo, reclasificándose también 1 sujeto (1/7) de
riesgo alto a moderado y otro (1/1) de riesgo muy alto a
alto.
Estos datos revelan que el 51,7% (45/87) de los
trabajadores en la categoría de riesgo moderado se
reclasifican a categorías de riesgo diferentes si se tiene
en cuenta la carga genética.
Tabla 2. Reclasificaciones en base al FRG
Con FRG
Sin FRG
Bajo Moderado Alto Muy
alto
Total
Bajo 232 37 3 1 273
Moderado 20 42 21 4 87
Alto 0 1 2 4 7
Muy alto 0 0 1 0 1
Total 252 80 27 9 368
3.4. Edad cardiovascular
La edad cardiovascular promedio de los
trabajadores fue de 68,32 años mientras que la edad
cronológica promedio era de 48,33 años. Por
consiguiente, los sujetos analizados presentaron una
edad cardiovascular promedio 20 años superior a la
edad cronológica. Este valor da una idea de la relevancia
de los factores de riesgo clásicos en esta población, y se
correlaciona con el riesgo relativo.
3.5. Correlación entre el impacto del FRG y la
clínica
A los trabajadores reclasificados en categorías de
riesgo cardiovascular superiores se les ofreció la
realización de pruebas adicionales y/o la derivación al
médico de familia, para adecuar el tratamiento a los
nuevos objetivos terapéuticos y/o instaurar nuevos
tratamientos.
De los trabajadores a los que se les ofreció realizar
un ecocardiograma de esfuerzo y se dispuso de
información de seguimiento, el 78% (28/36) aceptaron.
Todos ellos eran sujetos sanos, asintomáticos y con
electrocardiograma de reposo normal. La prueba reveló
resultaron significativos en el 14% (4/28) de los
individuos, detectándose: infartos silentes en 2
trabajadores, los cuales pasaron a prevención
secundaria; enfermedad coronaria de 3 vasos en 1
trabajador, el cual requirió cateterismo, angioplastia y 3
stents; y enfermedad coronaria de 1 vaso en otro
trabajador, optándose por el momento por tratamiento
intensivo con estatinas y no intervención.
4 CONCLUSIONES
La incorporación de la carga genética de riesgo
coronario en la función de REGICOR ha comportado
una disminución del número de trabajadores en las
categorías de riesgo cardiovascular bajo (74,2% vs
68,5%) y moderado (23,6% vs 21,7%), y un importante
aumento del número de sujetos en las categorías de
riesgo alto (1,9% vs 7,3%) y muy alto (0% vs 2,4%).
Estos datos preliminares en población española en
3. 3
edad laboral revelan que el porcentaje de
reclasificaciones en categorías de riesgo superiores es
más elevado que el observado en otras poblaciones de
origen europeo: 15% vs 5% de los sujetos en riesgo
bajo; 28,7% vs 14% en riesgo moderado; y 57% vs 20%
en riesgo alto (3). Por consiguiente, será necesario
evaluar un número mayor y significativo de trabajadores
para confirmar esta tendencia.
El hecho que el 19% de los sujetos se reclasifiquen
en categorías de riesgo superiores tiene un claro impacto
en las estrategias de prevención cardiovascular, tanto a
nivel personal como de salud laboral, así como en el
manejo clínico y terapéutico de los trabajadores. La
reclasificación al alza del 15% de los sujetos en riesgo
bajo, principalmente a riesgo moderado, sugiere
establecer recomendaciones para optimizar los hábitos
de estilo de vida en este grupo de riesgo, así como el
control de los factores de riesgo clásicos en aquellos que
se reclasifiquen. La reclasificación al alza del 29% de
los trabajadores en riesgo moderado y la detección de
resultados significativos en las pruebas de imagen en el
14% de los pacientes con mayor riesgo cardiovascular
global, aconsejan la evaluación exhaustiva de estos
individuos, de cara a adecuar el manejo clínico y
terapéutico a su nueva clasificación de riesgo y a los
nuevos objetivos terapéuticos.
Todos estos datos refuerzan la importancia de la
evaluación de la carga genética, en combinación con los
factores de riesgo cardiovascular clásicos, en la
determinación del riesgo cardiovascular real y global.
5 AGRADECIMIENTOS
El presente trabajo no hubiera sido posible sin la
ayuda y colaboración desinteresada de todo el personal
sanitario de los servicios de Medicina del Trabajo de las
empresas que han participado en el mismo.
También queremos agradecer muy
especialmente la contribución y paciencia de Carles
Ferrer-Costa, responsable de bioinformática de GEN
inCode, y la colaboración de Roberta Nardi, de
Customer Service de GEN inCode, en la elaboración del
manuscrito.
6 BIBLIOGRAFÍA
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(2016) Clinical utility of multimarker genetic
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(2018) Weighted multi-marker genetic risk
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doi:10.1038/s41598-018-25128-x