El proyecto Transcriptómica e inteligencia artificial para la predicción de remodelado cardiaco desfavorable en pacientes operados por estenosis valvular aórtica, financiado por la convocatoria INNVAL 2021 del Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL), se ha centrado en el estudio de datos ómicos en biopsias de ventrículo izquierdo de pacientes con estenosis aórtica severa sometidos a cirugía de sustitución valvular en el Hospital Universitario Marqués de Valdecilla.
El equipo liderado por el Dr. J Francisco Nistal y la Dra. Raquel García del grupo de investigación en Citocinas y Fenómenos de Plasticidad Tisular Patológica de IDIVAL, en colaboración con el Dr. Joaquín Bedia, del Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación de la Universidad de Cantabria, ha diseñado un modelo predictivo que permite discriminar, en función del sexo, entre pacientes que normalizarán la masa ventricular izquierda un año después del reemplazamiento valvular, frente a aquellos que mantendrán hipertrofia residual. Para ello han utilizado metodología machine learning, rama de la inteligencia artificial con gran aplicación en el diagnóstico y estimación pronóstica en medicina. Los modelos predictivos desarrollados mediante redes bayesianas, combinando datos de secuenciación del miRNoma y datos clínicos, han permitido identificar un perfil de microRNAs desregulados, específicos para cada sexo, que posibilita la estimación de la hipertrofia residual un año después del reemplazamiento valvular con una precisión del 90%.
Con este proyecto se ahonda en la identificación de marcadores genéticos, junto con marcadores clínicos, con valor diagnóstico, pronóstico y de estratificación terapéutica con perspectiva de género, que contribuye a mejorar la indicación y elección del momento de la cirugía en los pacientes con estenosis aórtica. Poder estratificar y predecir qué pacientes normalizarán su masa del ventrículo izquierdo tras la cirugía es un desafío clínico importante; ya que la persistencia de la hipertrofia tras la cirugía constituye un factor que penaliza la supervivencia y la recuperación funcional de los pacientes, tanto en el corto como en el largo plazo.
El proyecto titulado «Transcriptómica e inteligencia artificial para la predicción de remodelado cardiaco desfavorable en pacientes operados por estenosis valvular aórtica», se enmarca en el programa de apoyo a proyectos de innovación INN-VAL (Exp. INNVAL21/24) del Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL).
