Un nuevo método para analizar imágenes de tomografías computarizadas puede predecir qué pacientes corren el riesgo de sufrir un ataque cardíaco, y esto muchos años antes de que esto ocurra, dijeron investigadores.
La tecnología, desarrollada por equipos de la Universidad de Oxford e instituciones en Alemania y Estados Unidos, utiliza algoritmos para examinar la grasa que rodea las arterias coronarias a medida que aparece en las tomografías computarizadas.
Esa grasa se altera cuando una arteria se inflama, lo que podría servir como un sistema de alerta temprana de hasta un 30 por ciento de los ataques cardíacos, según señaló uno los expertos que participó del estudio, publicado en la revista médica The Lancet.
“Si se puede identificar inflamación en las arterias del corazón, entonces se puede decir qué arterias (…) causarán ataques cardíacos”, explicó Charalambos Antoniades, profesor de Medicina Cardiovascular de Oxford.
“Con la nueva tecnología que tenemos, podemos lograr esto mediante el análisis de tomografías computarizadas simples”, añadió.
Examen tomográfico en un hospital canadiense. (Tom Steepe/CBC)
Las enfermedades cardíacas y los accidentes cerebrovasculares son las dos principales causas de muerte en todo el mundo. La mayoría de los ataques al corazón son causados por una acumulación de placa -un depósito de grasa- dentro de la arteria, lo cual interrumpe el flujo de sangre.
Actualmente, las tomografías computarizadas permiten ver cuando una arteria ya se ha estrechado por la placa. Con la nueva tecnología, para la cual los investigadores esperan obtener la aprobación regulatoria en un año, los médicos podrán prever qué arterias corren riesgo de estrecharse.
Con esto “podemos decirle al paciente: ‘sus arterias están inflamadas y se desarrollará un estrechamiento dentro de cinco años’. Entonces, tal vez se puedan iniciar medidas preventivas para evitar esta formación de las placas”, dijo Antoniades.
“Aunque no hemos estimado el número exacto de ataques cardíacos que podemos prevenir, potencialmente podríamos identificar al menos al 20 ó 30 por ciento de las personas antes de que esto ocurra”, agregó el investigador.
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