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# Ciências da saúde# Medicina cardiovascolare

Avanços na pesquisa sobre Cardiomiopatia Hipertrofica

Novas técnicas de imagem melhoram a compreensão da cardiomiopatia hipertrófica e o cuidado com os pacientes.

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A cardiomiopatia hipertrófica (HCM) é uma condição do coração que pode ser hereditária, afetando cerca de 1 em cada 500 pessoas. Pode causar problemas sérios, incluindo morte súbita, especialmente em jovens e adultos de meia-idade. A condição varia bastante entre as pessoas que a têm, tanto em fatores genéticos quanto na forma como se manifesta.

Antigamente, achava-se que a HCM era causada por fatores genéticos simples, mas agora tá claro que vários genes estão envolvidos e podem influenciar como a doença aparece. Fatores ambientais e diferenças entre os sexos também podem impactar a gravidade dos sintomas.

Algumas Variantes Genéticas raras relacionadas à HCM são encontradas na população em geral, mas geralmente resultam em sintomas menos severos. Em alguns casos, pessoas com HCM não-sarcomérica, que é mais comum, podem ter vários fatores genéticos e escolhas de estilo de vida que afetam a gravidade da doença.

A HCM não é uma condição fixa; ela pode mudar com o tempo, com o músculo do coração podendo ficar mais grosso ou mais rígido. Essa variação pode complicar a tarefa de entender como a HCM afeta cada paciente, identificar aqueles com mutações genéticas mais perigosas e criar planos de tratamento personalizados.

Os métodos atuais para categorizar pacientes com HCM focam em marcadores genéticos específicos e na Estrutura do Coração. Alguns modelos buscam padrões de como a HCM se apresenta, revelando diferentes resultados com base nessas características. No entanto, esses métodos geralmente não capturam completamente a natureza complexa da HCM como uma doença que existe em um espectro.

Para melhorar a compreensão, novas técnicas estão sendo usadas para criar modelos 3D detalhados da estrutura do coração, permitindo um mapeamento mais claro de como os fatores genéticos se relacionam com as características físicas do coração na HCM. Essa abordagem visa estabelecer um sistema que agrupa pacientes com características semelhantes, enquanto ainda reconhece a gama contínua de risco associada à condição.

Métodos do Estudo

Os pesquisadores usaram técnicas avançadas de computador para gerar modelos 3D individuais do ventrículo esquerdo do coração a partir de ressonâncias magnéticas (RM). Eles examinaram como a espessura e a forma das paredes variavam em pacientes diagnosticados com HCM e compararam esses modelos com um grupo de controle do UK Biobank. Usando uma técnica chamada redução dimensional discriminativa, criaram um sistema de classificação onde diferentes características e riscos do coração eram organizados em uma estrutura parecida com uma árvore, permitindo comparar grupos de pacientes.

Para validar essa abordagem, os pesquisadores testaram em um grupo separado de pacientes com HCM de diferentes origens para ver se os achados se mantinham verdadeiros em diferentes populações.

Grupos de Pacientes

No total, 710 pacientes com diagnóstico clínico de HCM foram incluídos em um estudo, e 436 foram analisados. Todos os participantes deram consentimento para que seus dados fossem usados na pesquisa. Os diagnósticos de HCM foram confirmados por especialistas em coração com base em critérios estabelecidos, que incluíam medições específicas da espessura da parede do coração.

Alguns pacientes foram excluídos do estudo com base em vários fatores, como idade e cirurgias cardíacas anteriores. Os participantes restantes passaram por avaliações completas, incluindo avaliações clínicas e ressonâncias magnéticas.

Além disso, 60 pacientes de Singapura diagnosticados com HCM também foram incluídos. Eles seguiram um processo semelhante de ressonância magnética, e todos os participantes deram consentimento para o estudo.

Compreendendo os Grupos de Pacientes

Os pesquisadores mediram várias características do coração nesses pacientes, encontrando diferenças significativas com base no status genético. Diferentes tipos de pacientes foram identificados com base em se carregavam certas variantes genéticas associadas à HCM, permitindo comparações entre aqueles com formas mais severas da doença e aqueles com sintomas mais leves.

Por exemplo, pacientes com variantes genéticas severas tendiam a ter menor massa cardíaca e padrões de espessura de parede diferentes em comparação com aqueles que eram geneticamente normais. Além disso, aqueles com variantes severas frequentemente apresentavam taxas mais altas de pressão alta.

Ao analisar as formas do coração em detalhes, foi observado que pacientes com variantes severas tinham paredes mais grossas em áreas específicas do coração. Em contraste, pacientes sem essas variantes mostraram um padrão diferente de espessura.

Classificando Formas do Coração

O modelo 3D de cada coração foi simplificado em uma estrutura de árvore bidimensional, permitindo um sistema de classificação com base em formas e características distintas do coração. Essa classificação ajudou a identificar diferentes graus de problemas cardíacos, desde os menos afetados até os mais severos.

Quatro tipos principais de formas de coração foram encontrados:

  1. Hipertrofia não-sarcomérica vista com hipertensão controlada e mudanças no músculo cardíaco.
  2. Hipertrofia assimétrica que se correlaciona com problemas no fluxo sanguíneo do coração.
  3. Hipertrofia isolada, principalmente no septo basal, com leve aumento em outras áreas.
  4. Hipertrofia mais leve, menos associada a fatores genéticos.

Um grupo adicional exibiu características mistas que não se encaixavam nas outras categorias.

Avaliação de Risco

Ao analisar como os pacientes foram afetados pela HCM, os pesquisadores observaram as taxas de sobrevivência geral. Eles descobriram que, em sua amostra, 17,4% dos pacientes morreram durante o acompanhamento. Aqueles com variantes genéticas severas tinham taxas de sobrevivência mais baixas em comparação com aqueles sem essas variantes ou com alterações genéticas menos severas.

Colocando cada paciente na estrutura de árvore com base em seus modelos cardíacos, os pesquisadores puderam prever a probabilidade de ter variantes genéticas mais perigosas ou a probabilidade de morte precoce. Esse método de mapeamento visual permitiu uma melhor compreensão de como as formas individuais do coração se relacionam com os riscos gerais e fatores genéticos.

Aplicações no Mundo Real

A estrutura desenvolvida por meio desta pesquisa permite uma melhor estratificação dos pacientes. Novos pacientes podem ser mapeados na estrutura de árvore, ajudando os médicos a identificar seus níveis de risco e ajustar os planos de tratamento de acordo. Esse método pode ser especialmente útil para monitorar pacientes ao longo do tempo e ajustar seus cuidados conforme necessário.

O estudo revela que entender a HCM requer olhar para uma ampla gama de fatores, desde genética até estrutura do coração. Essa abordagem enfatiza a importância de reconhecer que a HCM não é apenas uma doença única, mas uma coleção de formas diversas que exigem uma abordagem sutil para o cuidado do paciente.

Conclusão

A HCM é uma condição complexa com variações significativas de como afeta os indivíduos. O uso de técnicas avançadas de imagem e computação oferece uma nova maneira de visualizar e classificar diferentes formas de HCM, o que pode ajudar no diagnóstico e tratamento.

Ao criar uma taxonomia detalhada com base em modelos cardíacos 3D, os pesquisadores podem entender melhor as conexões entre fatores genéticos e características do coração. Esse conhecimento pode contribuir para avaliações de risco aprimoradas e cuidados mais personalizados para pacientes com HCM, aprimorando, em última análise, a capacidade de gerenciar essa condição desafiadora de forma eficaz.

Fonte original

Título: A genotype-phenotype taxonomy of hypertrophic cardiomyopathy

Resumo: BackgroundHypertrophic cardiomyopathy (HCM) is an important cause of sudden cardiac death associated with heterogeneous phenotypes but there is no systematic framework for classifying morphology or assessing associated risks. Here we quantitatively survey genotype-phenotype associations in HCM to derive a data-driven taxonomy of disease expression. MethodsWe enrolled 436 HCM patients (median age 60 years; 28.8% women) with clinical, genetic and imaging data. An independent cohort of 60 HCM patients from Singapore (median age 59 years; 11% women) and a reference population from UK Biobank (n = 16,691, mean age 55 years; 52.5% women) were also recruited. We used machine learning to analyse the three-dimensional structure of the left ventricle from cardiac magnetic resonance imaging and build a tree-based classification of HCM phenotypes. Genotype and mortality risk distributions were projected on the tree. ResultsCarriers of pathogenic or likely pathogenic variants for HCM (P/LP) variants had lower left ventricular mass, but greater basal septal hypertrophy, with reduced lifespan (mean follow-up 9.9 years) compared to genotype negative individuals (hazard ratio: 2.66; 95% confidence interval [CI]: 1.42-4.96; P < 0.002). Four main phenotypic branches were identified using unsupervised learning of three-dimensional shape: 1) non-sarcomeric hypertrophy with co-existing hypertension; 2) diffuse and basal asymmetric hypertrophy associated with outflow tract obstruction; 3) isolated basal hypertrophy; 4) milder non-obstructive hypertrophy enriched for familial sarcomeric HCM (odds ratio for P/LP variants: 2.18 [95% CI: 1.93-2.28, P = 0.0001]). Polygenic risk for HCM was also associated with different patterns and degrees of disease expression. The model was generalisable to an independent cohort (trustworthiness M1: 0.86-0.88). ConclusionsWe report a data-driven taxonomy of HCM for identifying groups of patients with similar morphology while preserving a continuum of disease severity, genetic risk and outcomes. This approach will be of value in understanding the causes and consequences of disease diversity.

Autores: Declan P O'Regan, L. Curran, A. de Marvao, P. Inglese, K. A. McGurk, P.-R. Schiratti, A. Clement, S. L. Zheng, S. Li, C. J. Pua, M. Shah, M. Jafari, P. Theotokis, R. J. Buchan, S. L. Jurgens, C. E. Raphael, J. Baksi, A. Pantazis, B. P. Halliday, D. J. Pennell, W. Bai, C. W. Chin, R. Tadros, C. R. Bezzina, H. Watkins, S. A. Cook, S. K. Prasad, J. S. Ware

Última atualização: 2023-05-02 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.11.23285908

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.11.23285908.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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