Análisis de sangre podría permitir las primeras evaluaciones cuantitativas para futuras enfermedades cerebrovasculares

La enfermedad cerebral de pequeños vasos es una causa común de accidente cerebrovascular y deterioro cognitivo, particularmente en los ancianos. Actualmente, evaluar el riesgo de enfermedades vasculares cerebrales implica el uso de una combinación de imágenes de diagnóstico, como resonancias magnéticas, antecedentes médicos familiares, datos demográficos y otras evaluaciones de factores de riesgo. A menudo, los neurólogos sólo descubren que un paciente está en riesgo después de haber sufrido un derrame cerebral o un evento cerebral de advertencia. Ahora, un simple análisis de sangre ofrece a los médicos la posibilidad de identificar personas con mayor riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular o deterioro cognitivo midiendo los niveles de una red de moléculas inflamatorias, lo que ayuda a calcular una puntuación de riesgo de susceptibilidad a la enfermedad de los vasos cerebrales pequeños.

Investigadores de UCLA Health (Los Ángeles, CA, EUA) han desarrollado un método para medir las concentraciones de estas moléculas inflamatorias en individuos que aún no han sufrido un evento cerebrovascular, proporcionando así una herramienta cuantitativa para evaluar el riesgo de enfermedad cerebral de pequeños vasos y posibles accidentes cerebrovasculares futuros. Este enfoque se centra en la red de moléculas inflamatorias de interleucina-18, o IL-18, que incluye proteínas y moléculas de señalización que combaten diversas infecciones. Estudios anteriores han asociado ciertas moléculas dentro de la red IL-18 con un mayor riesgo de enfermedad de vasos pequeños cerebrales y accidente cerebrovascular. Sin embargo, los niveles de estas moléculas pueden variar en respuesta a diversas afecciones, como la gripe o enfermedades autoinmunes, lo que las hace poco fiables como únicos predictores del riesgo de accidente cerebrovascular.

En 2020, este equipo de investigación descubrió que seis moléculas dentro de la red IL-18 estaban relacionadas con la presencia de lesiones cerebrales vasculares en las resonancias magnéticas. A partir de estos conocimientos, exploraron si la red IL-18 podría usarse para evaluar la probabilidad de que una persona sufra un derrame cerebral o un deterioro cognitivo. Utilizaron datos de salud del antiguo Estudio del Corazón de Framingham, que ha estado monitoreando los historiales médicos de los residentes de Framingham, Massachusetts, EUA desde su inicio en 1948. Se analizaron muestras de sangre de los participantes del estudio para detectar cinco de las  seis moléculas identificadas como parte de la red IL-18.

Utilizando estas muestras de sangre y los historiales médicos completos del estudio de Framingham, los investigadores idearon un modelo matemático que calcula una puntuación de riesgo basada en las concentraciones de moléculas de la red IL-18. El análisis de más de 2200 participantes de Framingham reveló que las personas con puntuaciones de riesgo en el 25 % superior tenían un 84 % más de probabilidades de sufrir un derrame cerebral a lo largo de su vida. Además, las puntuaciones de alto riesgo se relacionaron con un aumento del 51 % en el riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular, lo que ofrece una ventaja predictiva sobre los métodos tradicionales de evaluación de riesgos. Es necesaria más investigación para determinar si la puntuación de riesgo de un individuo puede modificarse o mitigarse y cómo hacerlo.

"De la misma manera que uno usa las pruebas de colesterol para evaluar el riesgo futuro de sufrir un ataque cardíaco, no tenemos algo así para estimar el riesgo futuro de sufrir un accidente cerebrovascular", dijo el Dr. Jason Hinman de la UCLA, quien dirigió el estudio. "Creo que podemos hacerlo con algo tan simple como un análisis de sangre que, en teoría, puede permitir un acceso más amplio al mejor nivel de atención y no encerrarlo detrás de estudios de imágenes avanzados y evaluaciones de especialistas". El estudio fue publicado el 1 de mayo de 2024 en la revista Stroke.

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UCLA Health

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