Evaluación de la tomografía computarizada en la predicción de riesgos cardiometabólicos y diabetes
La tomografía computarizada (TC) ha sido una herramienta clave en el diagnóstico de diversas enfermedades.
Sin embargo, un estudio reciente sugiere que las evaluaciones automáticas derivadas de TC podrían superar los modelos predictivos convencionales en la identificación de riesgos de diabetes y enfermedades cardiometabólicas.
Esta investigación, realizada en una población de más de 32,000 adultos en Corea, destaca el valor de los marcadores de imagen derivados de TC para la estratificación de riesgos.
La investigación en diabetes y riesgos cardiometabólicos
Un estudio retrospectivo, publicado en Radiology, revisó los datos de 32,166 adultos coreanos que se sometieron a exámenes de salud con tomografía por emisión de positrones (PET/CT) con fluorodeoxiglucosa F18.
De este grupo, el 6% presentaba prevalencia de diabetes en la línea de base. Los investigadores encontraron que la evaluación automática de TC del índice de grasa visceral ofrecía una mayor capacidad predictiva para la diabetes en comparación con los modelos convencionales de la Asociación Americana de Diabetes (ADA) y los modelos de riesgo de diabetes de Leicester, Reino Unido.
La capacidad predictiva del índice de grasa visceral derivado de TC, medida mediante el índice de Harrell, alcanzó un 68% en hombres y un 82% en mujeres, superando los porcentajes obtenidos por los modelos predictivos convencionales.
Marcadores de imagen derivados de TC
Uno de los hallazgos clave del estudio fue la superioridad del índice de grasa visceral derivado de TC en la predicción de la diabetes, en comparación con los modelos tradicionales.
Además, los investigadores descubrieron que la combinación del índice de grasa visceral con otros marcadores derivados de la Tomografía Computarizada, como el área muscular, la fracción de grasa del hígado y la calcificación aórtica, mejoraba aún más la precisión predictiva, alcanzando un índice de Harrell del 69% en hombres y 83% en mujeres.
Según el Dr. Yoosoo Chung, autor principal del estudio, del Hospital Samsung Kangbuk en Seúl, estos resultados sugieren que la evaluación de TC podría ser una herramienta valiosa para predecir no solo la diabetes, sino también otras comorbilidades cardiometabólicas.
Capacidad predictiva para otras condiciones cardiometabólicas
Además de su capacidad para predecir la diabetes, la tomografía computarizada también demostró un potencial robusto para identificar riesgos asociados con la calcificación aórtica.
En particular, la elevación de la puntuación de calcio en las arterias coronarias (CAC) por encima de 100 mostró un área bajo la curva (AUC) del 84% en hombres y 95% en mujeres para predecir calcificación aórtica. Este hallazgo es relevante, ya que permite identificar a individuos con alto riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica, lo que puede requerir una intervención médica intensiva.
Los investigadores señalaron que la calcificación aórtica actúa como un marcador integrador del envejecimiento y la salud general, indicando un riesgo significativo tanto para la enfermedad cardiovascular como para el inicio de la diabetes.
Factores específicos de género en la predicción de riesgos
Otro hallazgo interesante del estudio fue la superior capacidad predictiva de los marcadores de TC en mujeres. El índice de grasa visceral mostró un AUC del 81% en hombres y del 90% en mujeres para predecir el síndrome metabólico.
Según los autores, esta diferencia podría deberse a factores dimórficos sexuales, como la distribución de grasa influenciada por el estrógeno.
En mujeres premenopáusicas, el estrógeno favorece el almacenamiento de grasa en áreas gluteofemorales, lo que está relacionado con una mejor sensibilidad a la insulina, en contraste con el almacenamiento de grasa visceral.
Esto sugiere que la evaluación de riesgos debería considerar factores específicos de género, y la TC puede ofrecer información precisa sobre la distribución de grasa que facilite la estratificación de riesgos en función del sexo.
Limitaciones del Estudio
Los autores del estudio reconocieron algunas limitaciones. Dado que la cohorte estaba compuesta en su mayoría por adultos jóvenes y de mediana edad de Corea, los resultados podrían no ser extrapolables a otras poblaciones.
Además, los investigadores mencionaron posibles sesgos de selección, ya que las pruebas de densidad ósea y las exploraciones de calcificación arterial fueron opcionales y dependieron de la preferencia del paciente.
Asimismo, se utilizó una única medición de glucosa en ayunas y hemoglobina A1c para el diagnóstico de diabetes tipo 2, lo que puede no reflejar completamente las prácticas clínicas comunes.
La tomografía computarizada automatizada ha demostrado ser una herramienta poderosa en la predicción de la diabetes y los riesgos cardiometabólicos, superando a los modelos convencionales en precisión.
Al combinar múltiples marcadores de imagen, la capacidad predictiva mejora significativamente, lo que refuerza el potencial de la TC en la estratificación de riesgos en poblaciones específicas.
Para conocer más puede visitar Radiology y acceder al artículo completo.
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