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Algoritmo Ecocardiográfico Diagnóstico de la Disfunción Cardíaca por Antineoplásicos
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Algoritmo Ecocardiográfico Diagnóstico de la Disfunción Cardíaca por Antineoplásicos

Cristian M. Garmendia
  • La determinación secuencial de parámetros ecocardiográficos preestablecidos logra identificar la disfunción cardíaca secundaria al tratamiento antineoplásico con un gran poder de discriminacion, en comparación a la resonancia magnética cardiaca como estrategia gold estándar, lo cual nos brinda una estrategia diagnóstica alternativa con mayor accesibilidad para su utilización en estadios precoces de la enfermedad.

Diversos estudios han demostrado una asociación entre las estrategias de tratamiento terapéutico para neoplasias malignas con la ocurrencia de disfunción cardiaca secundaria (DCTC). En este contexto, la resonancia magnética cardiaca (RMC), a pesar de ser el mejor método de imagenes para determinar la ocurrencia de DCTC y el gold estándar para la determinación de volúmenes cardíacos y función sistólica ventricular izquierda (FEVI), cuenta con una dificultad al momento de requerir determinaciones secuenciales a fin de realizar el seguimiento clínico del paciente bajo tratamiento antineoplásico crónico.

La realización de un ecocardiograma transtorácico (ETT) y la determinación de biomarcadores séricos de injuria miocárdica pueden ser herramientas útiles para la determinación del riesgo de ocurrencia de DCTC en este subgrupo de pacientes; sin embargo, hasta la fecha no se ha desarrollado un algoritmo diagnóstico basado en esta estrategia, contrastado con los resultados obtenidos de la RMC.

El objetivo del presente estudio realizado por Maryam Esmaeilzadeh y colaboradores de la Universidad de Toronto (Canadá) fue desarrollar un algoritmo diagnóstico de DCTC basado en parámetros ecocardiográficos (FEVI y strain) y la determinación de biomarcadores plasmáticos, utilizando como método de referencia la RMC.

Fue un estudio de cohorte prospectivo que incluyó para el análisis pacientes de sexo femenino con diagnóstico de cáncer de mama HER2 positivo en estadio temprano, sometidas al tratamiento con antraciclinas y trastuzumab, durante el periodo comprendido entre noviembre de 2013 a enero de 2019. 

Se realizó al total de la cohorte un ETT, la determinación de biomarcadores séricos (troponina I de alta sensibilidad [TnI], BNP) y una RMC antes y después del tratamiento con antraciclinas y luego cada 3 meses hasta el total de tiempo de seguimiento, y luego del tratamiento con trastuzumab. Los parámetros ecocardiográficos de interés fueron la FEVI en 3 dimensiones (FEVI-3D) y 2 dimensiones (FEVI-2D), el strain longitudinal global (GLS) y circunferencial (GCS), identificando a la DCTC como un deterioro de la FEVI, un GLS o GCS con un cambio relativo superior al 15% y una concentración de TnI y BNP >26 pg/mL y ≥35 pg/mL, respectivamente.

La edad promedio de la población muestral (n=136) fue de 51.1 años. Se identificó una DCTC en el 27% del total de la cohorte, dentro de los cuales el 23% fue determinado mediante la caída en la FEVI-2D, 22% en la caída de FEVI-3D, 42% por el GLS y 50% por el GCS, respectivamente. A su vez, se observo una DCTC por incremento de las concentraciones de BNP en el 24% y de TnI en el 10%.

La determinación secuencial de parámetros ecocardiográficos preestablecidos logra identificar la disfunción cardíaca secundaria al tratamiento antineoplásico con un gran poder de discriminacion, en comparación a la resonancia magnética cardiaca como estrategia gold estándar, lo cual nos brinda una estrategia diagnóstica alternativa con mayor accesibilidad para su utilización en estadios precoces de la enfermedad.

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Contrastando cada uno de los parámetros ecocardiográficos de forma individual, se observó que la determinación de FEVI-3D presentó una mayor sensibilidad y especificidad que la FEVI-2D para caracterizar la DCTC identificada mediante RMC, mientras que el GLS presentó un mayor poder de determinación que la FEVI en 2D y 3D, respectivamente.

Mediante un modelo de regresión, se identificó que un algoritmo diagnóstico que utiliza secuencialmente la determinación de FEVI-3D, GLS y GLS presenta un óptimo poder de discriminacion para la determinación de DCTC por ecocardiograma, con un área bajo la curva ROC del 89.3%. Así, la probabilidad de presentar DCTC cuando los 3 parámetros resultaron negativos fue solo del 1.0%. 

Cuando la determinación de FEVI-3D fue reemplazada por la FEVI-2D en el algoritmo, el mismo conservó un buen poder de discriminacion; sin embargo, su principal rol fue para descartar DCTC y no para confirmar la entidad. Adicionando la determinación de los biomarcadores plasmáticos a los parámetros ecocardiográficos no incrementó la capacidad diagnóstica de DCTC del algoritmo propuesto.

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