IA revela que la grasa cardíaca predice mejor el riesgo cardiovascular

• Un estudio de Mayo Clinic demuestra que medir automáticamente la grasa alrededor del corazón mejora la precisión de las evaluaciones de riesgo, incluso más allá de los modelos tradicionales.

Investigaciones de Mayo Clinic han identificado una nueva y sólida estrategia para mejorar la predicción del riesgo a largo plazo de enfermedad cardiovascular de un paciente, al potenciar con inteligencia artificial (IA) una prueba de imagen realizada de forma rutinaria.

La enfermedad cardíaca se desarrolla con el tiempo y sigue siendo la principal causa de muerte en todo el mundo, por lo que identificar el riesgo de manera temprana es fundamental para prevenir el infarto de miocardio, el ictus y otros desenlaces graves.

El estudio pone de relieve el creciente papel de la IA para ayudar a los expertos a extraer nuevos conocimientos a partir de datos médicos ya existentes. Los resultados se presentaron en la American College of Cardiology Scientific Session de 2026 y se publicaron en el American Journal of Preventive Cardiology simultáneamente.

El estudio realizó un seguimiento de casi 12.000 adultos durante aproximadamente 16 años. Los investigadores aplicaron IA a las tomografías estándar de calcio en arterias coronarias de los participantes para medir la grasa que rodea el corazón. Compararon el valor predictivo de esta medición, tanto de forma independiente como en combinación, con dos enfoques estándar de evaluación del riesgo: la ecuación PREVENT de la American Heart Association, que incorpora factores tradicionales como edad, sexo, presión arterial, colesterol, diabetes y otras variables, y la puntuación de calcio en arterias coronarias, que cuantifica la placa calcificada en las arterias coronarias.

Los hallazgos muestran que el volumen de grasa cardíaca podría utilizarse de forma independiente para predecir eventos cardiovasculares. Además, mejoró de manera significativa la precisión global de la predicción del riesgo a largo plazo cuando se combinó con la puntuación de calcio coronario y la ecuación PREVENT, especialmente entre pacientes clasificados en categorías de bajo riesgo.

“La grasa pericárdica se ha reconocido como un marcador de riesgo cardiovascular, pero este estudio demuestra que ahora podemos medirla de forma automática y utilizarla para mejorar de manera sustancial la predicción del riesgo, especialmente en pacientes con riesgo límite o intermedio, donde las decisiones clínicas suelen ser menos claras”, afirma Zahra Esmaeili, primera autora y una investigadora en el Departamento de Medicina Cardiovascular de Mayo Clinic. “Esto abre la puerta a estrategias de prevención más personalizadas.”

Principales hallazgos:

• Casi el 10% de los participantes desarrolló enfermedad cardiovascular durante el seguimiento.
• Un mayor volumen de grasa alrededor del corazón se asoció de forma independiente con un mayor riesgo de eventos cardiovasculares, incluso tras ajustar por factores de riesgo tradicionales y puntuaciones de calcio coronario.
• Los participantes con el mayor volumen de grasa coronaria presentaron un riesgo elevado en todos los niveles de calcio coronario.
• La incorporación de la medición de grasa coronaria mejoró la precisión en la predicción de eventos cardiovasculares más allá de los modelos establecidos.

La cuantificación del calcio en arterias coronarias se utiliza ampliamente para evaluar el riesgo cardiovascular. Este estudio demuestra que puede extraerse información adicional de la misma exploración sin necesidad de pruebas adicionales ni costes añadidos.

“Dado que esta medición se obtiene a partir de estudios de imagen que muchos pacientes ya se realizan, representa una forma práctica y escalable de mejorar la evaluación del riesgo cardiovascular”, señala el autor sénior Francisco Lopez-Jimenez, M.D., cardiólogo preventivo y codirector del programa de IA en Cardiología de Mayo Clinic. “Podría ayudar a los clínicos a intervenir antes y con mayor eficacia.”

Los investigadores señalan que serán necesarios estudios adicionales para determinar la mejor manera de incorporar la medición de grasa coronaria en la práctica clínica habitual y evaluar si puede orientar decisiones terapéuticas.

El manuscrito, Deep Learning–Derived Pericardial Adipose Tissue by ECG-Gated Computed Tomography Predicts Cardiovascular Events Beyond Coronary Calcium, así como la lista completa de autores, está publicado en el American Journal of Preventive Cardiology.

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