Equipo6 Enfermedad Cardiaca Isquémica

1. CIPCI
Prevención de Enfermedad Isquémica Cardíaca
Paola Ulacia Flores A00952240 IMD
Roberto López López A01124880 IBT
Rodrigo Angel Delgado Lacarriere A01214849 IBT
Jorge Eduardo Peña Velasco A01214772 IBT
María del Carmen Alarcón Nava A01127891 IBT
Paulette B. Guerrero Escobedo A00991556 MC
Roberto Eduardo Flores Ruiz A01334144 MC
Regina Mirella Coronado Sosa A01212235 IBT
Jorge Carlos Estudillo López A01335783 IMD
Ana Cristina Chávez Antuna A01215101 LNB
Nicole Horta Guerra A01330883 MC
Alonso Damián Jiménez Trejo A01334529 MC
(Calculadora de Índice Predictivo de Cardiopatía Isquémica)

2. Introducción
La cardiopatía isquémica es una patología caracterizada por el desequilibrio entre el
aporte de oxígeno y la demanda del mismo en el miocardio, por lo general,
causado por un ataque ateroesclerótico. (Lilly, 2011)
La cardiopatía isquémica es una de las principales causas de muerte y discapacidad
en México y el mundo, ocupando el segundo lugar como causa de muerte en
México, con tasa de prevalencia de 43.5 a 55.8 por 100 000 habitantes. (Gónzalez,
2010)
El cribado de los factores de riesgo cardiovascular es importante para la prevención
de cardiopatía isquémica, sin embargo existen limitaciones en la sensibilidad y
valor predictivo positivo en los instrumentos existentes. (Baena-Díez, 2010)
Gónzalez, R. (2010). Enfermedad Isquémica del Corazón, Epidemiología
y Prevención. Departamento de Salud Pública, Facultad de Medicina,
UNAM. 35-43. Vol. 53
Baena-Díez J, Ramos Rafael, Marrugat J. Capacidad predictiva de las
funciones de riesgo cardiovascular: Limitaciones y oportunidades. Rev
Esp Cardiol Vol 9
Lilly, L. (2011). Pathophsyology of Heart Disease. Boston,

3. Soluciones existentes
● Heart Attack Risk Assessment
o Hecha por American Heart Association
o Considera edad, género, tabaquismo, antecedentes CV familiares, antecedentes CV y
metabólicos personales, talla, peso, circunferencia de cintura, PA, tratamiento HTA,
perfil básico de lípidos (CT, LDL, HDL, TG).
● Heart Disease Risk Calculator
o Hecha por Mayo Clinic
o Considera edad, género, talla, peso, raza.
● 10-year CVD Risk Calculator
o Hecha por National Heart, Lung, and Blood Institute & American College of
Cardiology
o Considera edad, género, colesterol total, tabaquismo, PAS, medicamento HTA.
National Heart, Lung, and Blood Institute. Risk Assessment Tool for Estimating Your 10-year Risk of Having a Heart Attack. http://cvdrisk.nhlbi.nih.gov/
Mayo Foundation for Medical Education and Research. Heart Disease Risk Calculator. http://www.mayoclinic.org/heart-disease-risk/itt-20084942
American Heart Association. Heart Attack Risk Assessment. http://www.heart.org/HEARTORG/Conditions/HeartAttack/HeartAttackToolsResources/Heart-A
Risk-Assessment_UCM_303944_Article.jsp

4. Áreas de oportunidad

5. Propuesta de solución
Partimos de la necesidad de evaluar de forma rápida, segura y eficaz el
riesgo de la población en general de padecer cardiopatía isquémica para
disminuir la mortalidad asociada a la misma.
Así, se propone construir un nuevo índice que sea más sensible y efectivo que los
utilizados actualmente. Esto se logra considerando otros factores que pueden aumentar o
disminuir el riesgo de padecer cardiopatía isquémica.
Se propone tomar los criterios de factores de riesgo establecidos por Framingham, y
extender estos puntajes a otros factores, como función renal. perfil genético y factores
psicosociales.
Además de estos criterios, se propone un programa que tenga la capacidad de calcular el
índice de riesgo que tiene el paciente de padecer esta enfermedad.
Como resultado, la combinación de los factores de riesgo clásicos con factores genéticos,
función renal y factores psicosociales, debe proveernos de un índice de predicción con un
mayor porcentaje de éxito diagnóstico.

6. Propuesta de solución
Se consideran los diferentes factores de riesgo propuestos por los criterios de
Framingham, REGICOR y SCORE, asignando puntajes de riesgo conforme a
estas escalas.
● Sexo
● Edad
● Niveles de HDL
● Niveles de colesterol
● Presión arterial (sistólica y diastólica)
● Otros factores de riesgo
○ Tabaquismo
○ Diabetes
○ HVI (Hipertrofia ventricular izquierda)

7. Propuesta de solución
Para los factores genéticos se consideran los SNPs (Single Nucleotide
Polymorphisms), que son variaciones de un solo nucleótido en el genoma que
se han relacionado con un aumento en el índice de riesgo de padecer
cardiopatía isquémica.
Se consideran también los haplotipos (conjuntos de genes o de estos SNPs que
se transmiten en grupo) que son relevantes para evaluar el riesgo a padecer la
enfermedad.
Para aunar el puntaje a los criterios de Framingham, se utilizan los ORs (Odds
Rate) caracterizados para cada mutación o haplotipo. Se asigna el mismo
puntaje a aquellas mutaciones que presenten el mismo riesgo que factores de
riesgo ya puntuados, como diabetes.
SNP (INMEGEN)
http://www.inmegen.gob.mx/divulgacion/glosario-de-terminos/snp/
Haplotipo (INMEGEN)
http://www.inmegen.gob.mx/divulgacion/glosario-de-terminos/haplotipo/

8. Propuesta de solución
Para considerar la función renal, se considera el último valor de creatinina del
paciente, y con ella (considerando también su sexo y edad) se calcula su tasa de
filtrado glomerular. Este valor se relaciona de manera directa con el riesgo a
padecer cardiopatía isquémica, y es rápido de medir..
Para aunar el puntaje a los criterios de Framingham, se realizó el
procedimiento descrito anteriormente, y utilizando el criterio establecido por la
Sociedad Internacional de Nefrología (CKD-EPI), se identificó la relación
contra los puntajes definidos.
Además, se han considerado factores psicosociales, asignando un puntaje
válido en correlación con la escala de Framingham, basado en los tipos de
personalidad, definidos en el año 1950 por los Meyer Friedman y Ray
Rosenman.
CKD-EPI
http://www.kdigo.org/clinical_practice_guidelines/pdf/CKD/KDIGO_2012_CKD_GL.pdf
Type A Behavior Pattern and Coronary Heart Disease
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3477961/

9. Desarrollo de la solución

10. Desarrollo de la solución

11. Desarrollo de la solución

12. Desarrollo de la solución

13. Contribuciones innovadoras
● La CIPCI es novedosa porque revoluciona las detecciones basadas
únicamente en estudios clínicos para convertir el índice en algo preciso y
personalizado.
● El desarrollo es factible, ya que su costo de producción es mínimo, y su
utilización es sencilla e intuitiva. El análisis de las variables es complejo,
sin embargo, una vez puntuado, la solución y su elaboración es sencilla.
Ventajas:
● Permite tratar a los pacientes que verdaderamente lo necesitan.
● Permite detectar riesgos en pacientes aparentemente fuera de riesgo.
Desventajas:
● Posible costo de los análisis genéticos.
● Pruebas necesarias para comprobar la robustez de la escala.

14. Conclusiones
● Los métodos para medir el índice de riesgo cardiaco actuales no toman en
cuenta algunos factores importantes, como factores psicosociales, función
renal y perfil genético.
● El diagnóstico actual no es tan preciso (la escala de Framingham sólo es
30% certera). Además, el diagnóstico no es personalizado.
● Consideramos que, un índice que considere estos factores faltantes
resultará en una predicción más acertada y exitosa en cuanto al número de
personas que sufren infarto por enfermedad cardiaca isquémica.
● Se propone que, para este nuevo índice, existan dispositivos (la calculadora
CIPCI propuesta) capaces de calcular estos riesgos de manera no
restrictiva. Es decir, se puede realizar un análisis de Framingham sin
contar con los valores de función renal o factores genéticos.

15. ReferenciasAmerican Heart Association. Heart Attack Risk Assessment. http://www.heart.org/HEARTORG/Conditions/HeartAttack/HeartAttackToolsResources/Heart-Attack-Risk-Assessment_UCM_303944_Article.jsp
Aulchenko YS, Ripatti S, Lindqvist I, Boomsma D, Heid IM, Pramstaller PP, Penninx BW, Janssens AC, Wilson JF, Spector T, Martin NG, Pedersen NL, Kyvik KO, Kaprio J, Hofman A, Freimer NB, Jarvelin MR, Gyllensten U,
Campbell H, Rudan I, Johansson A, Marroni F, Hayward C, Vitart V, Jonasson I, Pattaro C,Wright A, Hastie N, Pichler I, Hicks AA, Falchi M, Willemsen G, Hottenga JJ, de Geus EJ, Montgomery GW, Whitfield J, Magnusson
P, Saharinen J, Perola M,Silander K, Isaacs A, Sijbrands EJ, Uitterlinden AG, Witteman JC, Oostra BA, Elliott P, Ruokonen A, Sabatti C, Gieger C, Meitinger T, Kronenberg F, Döring A,Wichmann HE, Smit JH, McCarthy MI,
van Duijn CM, Peltonen L; ENGAGE Consortium. (2009). Loci influencing lipid levels and coronary heart disease risk in 16 European population cohorts. Nature Genetics, 47-55
Aulchenko YS1, Ripatti S, Lindqvist I, Boomsma D, Heid IM, Pramstaller PP, Penninx BW, Janssens AC, Wilson JF, Spector T, Martin NG, Pedersen NL, Kyvik KO, Kaprio J, Hofman A, Freimer NB, Jarvelin MR, Gyllensten
U, Campbell H, Rudan I, Johansson A, Marroni F, Hayward C, Vitart V, Jonasson I, Pattaro C,Wright A, Hastie N, Pichler I, Hicks AA, Falchi M, Willemsen G, Hottenga JJ, de Geus EJ, Montgomery GW, Whitfield J,
Magnusson P, Saharinen J, Perola M,Silander K, Isaacs A, Sijbrands EJ, Uitterlinden AG, Witteman JC, Oostra BA, Elliott P, Ruokonen A, Sabatti C, Gieger C, Meitinger T, Kronenberg F, Döring A,Wichmann HE, Smit JH,
McCarthy MI, van Duijn CM, Peltonen L; ENGAGE Consortium. (2009). Loci influencing lipid levels and coronary heart disease risk in 16 European population cohorts. Nature Genetics. Enero; 41 (7): 47-55
Baena-Díez J, Ramos Rafael, Marrugat J. Capacidad predictiva de las funciones de riesgo cardiovascular: Limitaciones y oportunidades. Rev Esp Cardiol Vol 9
CKD-EPI http://www.kdigo.org/clinical_practice_guidelines/pdf/CKD/KDIGO_2012_CKD_GL.pdf
Chida Y, Steptoe A. The association of anger and hostility with future coronary heart disease: a meta-analytic review of prospective evidence. J Am Coll Cardiol. 2009;53(11):936-46.
Dichgans M, Malik R, König IR, Rosand J, Clarke R, Gretarsdottir S, Thorleifsson G, Mitchell BD, Assimes TL, Levi C, O'Donnell CJ, Fornage M, Thorsteinsdottir U, Psaty BM, Hengstenberg C, Seshadri S, Erdmann J, Bis
JC, Peters A, Boncoraglio GB, März W, Meschia JF, Kathiresan S, Ikram MA, McPherson R,Stefansson K, Sudlow C, Reilly MP, Thompson JR, Sharma P, Hopewell JC, Chambers JC, Watkins H, Rothwell PM, Roberts R,
Markus HS, Samani NJ, Farrall M, Schunkert H; METASTROKE Consortium; CARDIoGRAM Consortium; C4D Consortium; International Stroke Genetics Consortium. (2014). Shared genetic susceptibility to ischemic stroke
and coronary artery disease: a genome-wide analysis of common variants. Shared genetic susceptibility to ischemic stroke and coronary artery disease: a genome-wide analysis of common variants. 24-36
Dichgans M, Malik R, König IR, Rosand J, Clarke R, Gretarsdottir S, Thorleifsson G, Mitchell BD, Assimes TL, Levi C, O'Donnell CJ, Fornage M, Thorsteinsdottir U, Psaty BM, Hengstenberg C, Seshadri S, Erdmann J, Bis
JC, Peters A, Boncoraglio GB, März W, Meschia JF, Kathiresan S, Ikram MA, McPherson R,Stefansson K, Sudlow C, Reilly MP, Thompson JR, Sharma P, Hopewell JC, Chambers JC, Watkins H, Rothwell PM, Roberts R,
Markus HS, Samani NJ, Farrall M, Schunkert H; METASTROKE Consortium; CARDIoGRAM Consortium; C4D Consortium; International Stroke Genetics Consortium. (2014). Stroke, a journal of cerebral circulation. Enero;
45(1): 24-36
Gónzalez, R. (2010). Enfermedad Isquémica del Corazón, Epidemiología y Prevención. Departamento de Salud Pública, Facultad de Medicina, UNAM. 35-43. Vol. 53
Haplotipo (INMEGEN) http://www.inmegen.gob.mx/divulgacion/glosario-de-terminos/haplotipo/
Kunnas, T., Silander, K., Karvanen, J., Valkeapää, M., Salomaa, V., & Nikkari, S. (2010). ESR1 genetic variants, haplotypes and the risk of coronary heart disease and ischemic stroke in the Finnish population: A prospective
follow-up study. Atherosclerosis, 200-202.
Lilly, L. (2011). Pathophsyology of Heart Disease. Boston, Massachussetts: Wolters Kluwer/Lippincot Williams & Wilkins Luke MM, Kane JP, Liu DM, Rowland CM, Shiffman D, Cassano J, Catanese JJ, Pullinger CR, Leong
DU, Arellano AR, Tong CH, Movsesyan I, Naya-Vigne J,Noordhof C, Feric NT, Malloy MJ, Topol EJ, Koschinsky ML, Devlin JJ, Ellis SG. (2007). A polymorphism in the protease-like domain of apolipoprotein(a) is associated
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Mayo Foundation for Medical Education and Research. Heart Disease Risk Calculator. http://www.mayoclinic.org/heart-disease-risk/itt-20084942

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National Heart, Lung, and Blood Institute. Risk Assessment Tool for Estimating Your 10-year Risk of Having a Heart Attack. http://cvdrisk.nhlbi.nih.gov/
Peden JF, Hopewell JC, Saleheen D, Chambers JC, Hager J, Soranzo N, Collins R, Danesh J, Elliott P, Farrall M, Stirrups K, Zhang W, Hamsten A,Parish S, Lathrop M, Watkins H, Clarke R, Deloukas P, Kooner JS,
Goel A, Ongen H, Strawbridge RJ, Heath S, Mälarstig A, Helgadottir A, Öhrvik J,Murtaza M, Potter S, Hunt SE, Delepine M, Jalilzadeh S, Axelsson T, Syvanen AC, Gwilliam R, Bumpstead S, Gray E, Edkins S,
Folkersen L,Kyriakou T, Franco-Cereceda A, Gabrielsen A, Seedorf U, MuTHER Consortium, Eriksson P, Offer A, Bowman L, Sleight P, Armitage J, Peto R,Abecasis G, Ahmed N, Caulfield M, Donnelly P, Froguel P,
Kooner AS, McCarthy MI, Samani NJ, Scott J, Sehmi J, Silveira A, Hellénius ML, van't Hooft FM, Olsson G, Rust S, Assman G, Barlera S, Tognoni G, Franzosi MG, Linksted P, Green FR, Rasheed A, Zaidi M, Shah
N, Samuel M,Mallick NH, Azhar M, Zaman KS, Samad A, Ishaq M, Gardezi AR, Fazal-ur-Rehman M, Frossard PM, Spector T, Peltonen L, Nieminen MS, Sinisalo J, Salomaa V, Ripatti S, Bennett D, Leander K,
Gigante B, de Faire U, Pietri S, Gori F, Marchioli R, Sivapalaratnam S, Kastelein JJ, Trip MD,Theodoraki EV, Dedoussis GV, Engert JC, Yusuf S, Anand SS. (2011). Nature Genetics. 2011 Marzo 6; 43(4): 339-44
Petticrew, M; Lee, K et al McKee. M. (2012). Type A Behavior Pattern and Coronary Heart Disease. Am J Public Health. Volume 102(11)
Schunkert H, König IR, Kathiresan S, Reilly MP, Assimes TL, Holm H, Preuss M, Stewart AF, Barbalic M, Gieger C, Absher D, Aherrahrou Z, Allayee H,Altshuler D, Anand SS, Andersen K, Anderson JL, Ardissino D,
Ball SG, Balmforth AJ, Barnes TA, Becker DM, Becker LC, Berger K, Bis JC, Boekholdt SM,Boerwinkle E, Braund PS, Brown MJ, Burnett MS, Buysschaert I; Cardiogenics, Carlquist JF, Chen L, Cichon S, Codd V,
Davies RW, Dedoussis G, Dehghan A,Demissie S, Devaney JM, Diemert P, Do R, Doering A, Eifert S, Mokhtari NE, Ellis SG, Elosua R, Engert JC, Epstein SE, de Faire U, Fischer M, Folsom AR,Freyer J, Gigante B,
Girelli D, Gretarsdottir S, Gudnason V, Gulcher JR, Halperin E, Hammond N, Hazen SL, Hofman A, Horne BD, Illig T, Iribarren C, Jones GT,Jukema JW, Kaiser MA, Kaplan LM, Kastelein JJ, Khaw KT, Knowles JW,
Kolovou G, Kong A, Laaksonen R, Lambrechts D, Leander K, Lettre G, Li M, Lieb W,Loley C, Lotery AJ, Mannucci PM, Maouche S, Martinelli N, McKeown PP, Meisinger C, Meitinger T, Melander O, Merlini PA,
Mooser V, Morgan T, Mühleisen TW, Muhlestein JB, Münzel T, Musunuru K, Nahrstaedt J, Nelson CP, Nöthen MM, Olivieri O, Patel RS, Patterson CC, Peters A, Peyvandi F, Qu L, Quyyumi AA,Rader DJ, Rallidis LS,
Rice C, Rosendaal FR, Rubin D, Salomaa V, Sampietro ML, Sandhu MS, Schadt E, Schäfer A, Schillert A, Schreiber S, Schrezenmeir J,Schwartz SM, Siscovick DS, Sivananthan M, Sivapalaratnam S, Smith A, Smith
TB, Snoep JD, Soranzo N, Spertus JA, Stark K, Stirrups K, Stoll M, Tang WH,Tennstedt S, Thorgeirsson G, Thorleifsson G, Tomaszewski M, Uitterlinden AG, van Rij AM, Voight BF, Wareham NJ, Wells GA,
Wichmann HE, Wild PS,Willenborg C, Witteman JC, Wright BJ, Ye S, Zeller T, Ziegler A, Cambien F, Goodall AH, Cupples LA, Quertermous T, März W, Hengstenberg C, Blankenberg S,Ouwehand WH, Hall AS,
Deloukas P, Thompson JR, Stefansson K, Roberts R, Thorsteinsdottir U, O'Donnell CJ, McPherson R, Erdmann J; CARDIoGRAM Consortium, Samani NJ. (2011). Large-scale association analysis identifies 13 new
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Shiffman, D., Louie, J., Rowland, C., Malloy, M., Kane, J., & Devlin, J. (2010 Single variants can explain the association between coronary heart disease and haplotypes in the apolipoprotein(a) locus. Atherosclerosis,
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SNP (INMEGEN) http://www.inmegen.gob.mx/divulgacion/glosario-de-terminos/snp/
Wang, M., Lang, X., Zou, L., Huang, S., & Xu, Z. (2011). Four genetic polymorphisms of paraoxonase gene and risk of coronary heart disease: A meta-analysis based on 88 case–control studies. Atherosclerosis, 377-
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