Novos marcadores na Estenose Aórtica

O impacto da Estenose Aórtica na população é grande e vem aumentando com o envelhecimento populacional que experimentamos agora nos países que há pouco tempo eram considerados em desenvolvimento.

Atualmente, o único tratamento que apresenta impacto positivo na curva de sobrevida em uma estenose aórtica é a troca valvar, mas será que a avaliação de determinados aspectos poderia nos fazer mudar o momento certo da indicação?

Exatamente nesse sentido, existe uma corrida intensa para uma melhor estratificação da gravidade e risco desses indivíduos. Conhecer o momento certo de uma possível intervenção precoce poderia evitar uma evolução desfavorável.

Uma linha de pesquisa relativamente recente é o estudo da fibrose miocárdica nos pacientes portadores de valvopatias e seu impacto evolutivo. Já abordamos em outros momentos aqui na nossa plataforma, mas hoje vamos trazer outros insights.

O método mais utilizado nesse contexto é a ressonância do coração através das análises do mapa T1 e do realce tardio com o uso do gadolínio, ambas sendo técnicas distintas para avaliação de padrões de fibrose.

No entanto, métodos de imagem são passíveis de análise por softwares dedicados para adequada identificação de alterações e podemos estar diante de um campo completamente novo para o desenvolvimento de Inteligência Artificial e o uso da famosa “Machine Learning”

Utilizando a avaliação das ressonâncias cardíacas de pacientes com estenose aórtica que foram submetidos a troca valvar e correlacionando com achados clínicos e laboratoriais que estavam associados a mortalidade, foi desenvolvido um modelo de predição de eventos.

Os achados que apresentaram valor estatístico relevante foram:

• Percentual de fibrose pelo realce tardio
• Percentual de fibrose pelo mapa T1
• Volume diastólico final do VE
• Fração de Ejeção do VD.

Os dados volumétricos e de função sistólica já eram conhecidos e foram bem abordados na classificação de impacto hemodinâmico publicado por Genereaux, mas os dados sobre o padrão da fibrose figuram como novas ferramentas.

Com a automatização dessas análises, além de agregarmos mais conhecimento, abordando outros aspectos sobre a gravidade das valvopatias, podemos ter velocidade e confiabilidade nos resultados, excluindo vieses de observação, tão comuns nos métodos de imagem.

Outro dado adicionado por essa publicação é a consolidação dos dois métodos diferentes para avaliação de fibrose nesse contexto. A avaliação de uma fibrose intersticial difusa, bem analisada pelo mapa T1 e o das cicatrizes ou fibrose de substituição pelo realce tardio do gadolíneo. Ambos teriam a capacidade de avaliar o risco e estimar prognóstico com valores de referências distintos.

Inicialmente, embora sejam fibrose, os padrões se comportam de forma diferente e devem ser pesquisados em conjunto. Inclusive, áreas de cicatrizes podem ter comportamentos diferentes de acordo com o segmento miocárdico que se encontram.

O artigo levanta possíveis valores de referência para esses padrões de fibrose e que estariam correlacionados com desfechos. Para o mapa T1, valores acima de 27% e para o realce tardio, valores acima de 2%.

Na avaliação dos volumes diastólicos finais do ventrículo esquerdo, valores abaixo de 55mL/m2 se correlacionaram ao subtipo D3 e aqueles acima de 80mL/m2 com subtipo D2, ambos com sobrevida reduzida.

Um achado curioso foi sobre a fração de ejeção do ventrículo direito. Valores reduzidos já são claramente associados a pior prognóstico, mas o modelo de avaliação demonstrou que valores acima do normal também se correlacionaram com pior prognóstico e a explicação para isso, provavelmente se encontra na ativação do sistema nervoso autônomo.

Um padrão hiperdinâmico do VD estaria associado a uma elevação do BNP e disautonomia simpática na tentativa de manter o equilíbrio hemodinâmico.

Assim, cada vez mais avançamos na estratificação cada vez mais sensível dos portadores de cardiopatia estrutural. Associamos novas linhas de pesquisa e métodos com inteligência artificial, o resultado não tem como dar errado, não é?