Análisis de imagen computarizado de aterosclerosis en la arteria carótida
cubierta de ATVB. Crédito: Buckler et al.
Los pacientes con aterosclerosis en la actualidad suelen recibir tratamiento preventivo solo después de un ataque cardíaco o un derrame cerebral porque se carece de métodos de diagnóstico que puedan identificar a las personas y las placas ateroscleróticas con alto riesgo. Además, la elección del tratamiento, tanto quirúrgico como médico, se basa en grandes estudios de pacientes y las posibilidades de individualizar el tratamiento son pequeñas.
En un estudio reciente publicado en Arteriosclerosis, Thrombosis and Vascular Biology, Andrew Buckler, Ph.D. estudiante del grupo de investigación Cirugía Vascular de Ulf Hedin, Departamento de Medicina y Cirugía Molecular, utilizó un software (vascuCAP; Elucidbio.com) para el análisis morfológico de placas ateroscleróticas en la arteria carótida (estenosis carotídea) en tomografías computarizadas de pacientes tratados con accidente cerebrovascular. cirugía preventiva, donde las placas extraídas se han recuperado para análisis moleculares con mapeo de la expresión génica y procesos biológicos.
El estudio comparó cómo los componentes estructurales y morfológicos de la placa se correspondían con la expresión génica para procesos biológicos relacionados con la alta o baja riesgo. A través de modelos de predicción matemática con datos de 44 pacientes, pudimos mostrar cómo el análisis de la morfología de la placa con el software podía predecir los procesos biológicos y la expresión génica en 4 pacientes independientes. En general, el estudio muestra que el análisis de la placa morfológica de las imágenes de tomografía computarizada puede brindar mejores oportunidades para identificar la aterosclerosis en la arteria carótida con un alto riesgo de accidente cerebrovascular. El estudio también abre oportunidades para la terapia individualizada donde los procesos biológicos dominantes pueden guiar la elección de la terapia médica.
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Los exámenes de ultrasonido pueden identificar a los pacientes con riesgo de accidente cerebrovascular Más información: Andrew J. Buckler et al. Transcriptómica virtual, arteriosclerosis, trombosis y biología vascular (2021). DOI: 10.1161/ATVBAHA.121.315969
Congqing Wu et al. Predicción de la expresión génica a partir de angiografía por tomografía computarizada, arteriosclerosis, trombosis y biología vascular (2021). DOI: 10.1161/ATVBAHA.121.316195 Información de la revista: Arteriosclerosis, Thrombosis and Vascular Biology