aterosclerosis, IA, inteligencia artificial
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| Fuente: Getty Images |
Las diferencias en la expresión génica entre las placas ateroscleróticas han revelado cinco nuevos subtipos con una biología subyacente y una presentación clínica distintas.
14 diciembre 2022.- Los hallazgos, presentados en Nature Cardiovascular Research , han sido recibidos en un editorial acompañante como el presagio de "una nueva era en la comprensión de las placas ateroscleróticas". El descubrimiento desafía el dogma establecido de lesiones "estables" e "inestables", refinándolo mediante la aplicación de inteligencia artificial a firmas moleculares.
Curiosamente, los subtipos recientemente definidos no siempre se alinean con la sabiduría predominante, y la forma más severa contiene una mezcla de características tradicionalmente categorizadas como "estabilizadoras" y "desestabilizadoras".
"Mostramos claramente que las placas de los pacientes difieren en los niveles de expresión de múltiples genes importantes, de los cuales muchos son objetivos farmacológicos conocidos", dijo a Inside Precision Medicine el investigador principal Michal Mokry, profesor asistente en UMC Utrecht en los Países Bajos .
El resultado de tales hallazgos es que resulta probable que esto signifique que los pacientes se benefician de manera diferente de los medicamentos que tienen como objetivo prevenir el accidente cerebrovascular o el infarto de miocardio. La principal implicación clínica es la posibilidad de una atención y prevención de riesgos más personalizada y específica en la enfermedad aterosclerótica.
Los investigadores aplicaron algoritmos de aprendizaje automático a todo el transcriptoma (toda la gama de moléculas de ARN mensajero expresadas por un organismo) de 654 placas carotídeas. A través de esto, descubrieron grupos de lesiones con huellas moleculares similares, similar a un sistema utilizado anteriormente para identificar subtipos de tumores en cánceres.
La combinación de datos transcriptómicos e histológicos reveló cinco subtipos de placa, 0 a 4, identificados como fibrocolágeno, intermedio, lipomatoso, fibroinflamatorio y fibrocelular.
Estos subtipos de placas tenían diferentes composiciones celulares y se asociaron con la gravedad de los síntomas antes de la cirugía de endarterectomía carotídea.
Específicamente, las placas lipomatosas y fibroinflamatorias se relacionaron con un mayor porcentaje de síntomas más graves, como un ataque isquémico transitorio y un accidente cerebrovascular, en comparación con las placas fibrocolágenas y fibrocelulares intermedias y menos graves.
El subtipo de placa 3 tuvo la puntuación de riesgo poligénico más alta y la expresión más alta de genes asociados con la enfermedad cardiovascular.
Los pacientes con los diferentes subtipos de placa no difirieron significativamente en los principales eventos cardíacos adversos dentro de los tres años posteriores a la cirugía. Sin embargo, agregar información transcriptómica a los datos histológicos mejoró significativamente el rendimiento de un modelo de predicción.
Los investigadores sostienen: "Estos resultados sugieren que los transcriptomas de la placa abarcan un valor agregado sustancial para la asociación con la enfermedad aterosclerótica clínicamente relevante".
Además, identificaron biomarcadores candidatos cuyos niveles plasmáticos diferían entre los diferentes fenotipos de placa. Un análisis separado de las arterias coronarias de 162 pacientes encontró que el tipo de placa fibroinflamatoria estaba fuertemente asociado con eventos isquémicos coronarios.
En un editorial adjunto, Alexander Bashore, Lucie Zhu y Muredach Reilly de la Universidad de Columbia señalan la importancia potencial de las tecnologías de alta resolución en este campo, como Merfish e HybRISS.
Señalan que estos, junto con las nuevas plataformas 10x Genomics que integran transcriptómica espacial con tecnología in situ basada en microscopía , permitirán mapear la expresión de cientos de genes a nivel de una sola célula y una sola molécula.
“Estas emocionantes tecnologías, junto con las innovaciones en los análisis de aprendizaje automático de la histología de las lesiones, se basarán en el trabajo de Mokry et al. para crear mapas espaciales específicos de células y genes de lesiones estables frente a los de lesiones inestables”, predicen.
Tales datos son una gran promesa para la nueva orientación terapéutica de los tipos de células y sus genes reguladores para prevenir la inestabilidad de la placa y los eventos clínicos.
Más información: Mokry, M., Boltjes, A., Slenders, L. et al. Transcriptomic-based clustering of human atherosclerotic plaques identifies subgroups with different underlying biology and clinical presentation. Nat Cardiovasc Res (2022). https://doi.org/10.1038/s44161-022-00171-0
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