El riesgo cardiovascular residual sigue siendo una de las principales barreras en la prevención eficaz de eventos cardiovasculares (CVE) en pacientes con diabetes tipo 2. Los modelos de predicción basados en marcadores tradicionales, como el colesterol LDL, la presión arterial o la HbA1c, ofrecen una capacidad limitada para identificar a los pacientes con mayor riesgo.
Recientemente, Un nuevo estudio publicado en Cardiovascular Diabetology, fruto de una colaboración multidisciplinar entre expertos de diversas instituciones con Núria Amigó, Esmeralda Castelblanco, Josep Julve, Neus Martínez-Micaelo, Núria Alonso, Marta Hernández, Josep Ribalta, Montse Guardiola, Pere Torán-Monserrat, Victor Lopez-Lifante, Cecilia Herrero-Alonso, Ingrid Arteaga, Emilio Ortega, Josep Franch-Nadal y Didac Mauricio, presenta resultados prometedores utilizando tecnologías avanzadas de resonancia magnética nuclear (RMN): Liposcale®, para la caracterización detallada del perfil lipídico, y Glycoscale, para el análisis de glicoproteínas inflamatorias
Los resultados obtenidos evidencian el valor añadido de los biomarcadores avanzados en la evaluación del riesgo cardiovascular en pacientes con diabetes tipo 2. En el análisis inicial, el modelo construido únicamente a partir de variables clínicas convencionales mostró una capacidad predictiva limitada, con una AUROC de 0,501, lo que indica una discriminación prácticamente nula entre quienes desarrollaron eventos cardiovasculares y quienes no.
Sin embargo, la inclusión de las variables derivadas de los perfiles lipoproteicos y glicoproteicos avanzados proporcionados por Liposcale® y Glycoscale® mejoró de manera significativa la capacidad predictiva, alcanzando una AUROC de 0,756. Este incremento representa una mejora sustancial en la capacidad de identificar a pacientes con mayor riesgo de sufrir eventos cardiovasculares.
Entre las variables que contribuyeron más significativamente al modelo destacan el colesterol en remanentes (VLDL-C + IDL-C), los triglicéridos contenidos en partículas LDL y las glicoproteínas inflamatorias GlycA y GlycB, todas ellas ya descritas en la literatura como marcadores emergentes de riesgo cardiometabólico.
El modelo fue posteriormente validado con éxito en una cohorte externa de 253 pacientes, obtenida de forma independiente, lo que refuerza la solidez de los resultados y la aplicabilidad potencial de estos marcadores en la práctica clínica.
Los hallazgos de este estudio respaldan el valor de la caracterización avanzada de lipoproteínas y glicoproteínas mediante RMN como herramienta complementaria a los modelos clínicos tradicionales para la predicción del riesgo cardiovascular en personas con diabetes tipo 2. La mejora significativa observada en la capacidad de discriminación sugiere que estos biomarcadores permiten identificar fenotipos metabólicos de mayor riesgo que no se detectan a través de los parámetros convencionales.
En particular, la relevancia pronóstica de marcadores como el colesterol en remanentes, los triglicéridos en LDL y las señales de GlycA y GlycB refuerza la hipótesis de que procesos metabólicos e inflamatorios más allá del control glucémico y del colesterol LDL juegan un papel clave en el desarrollo de eventos cardiovasculares.
Estos resultados apuntan hacia una posible implementación futura de estas tecnologías en el entorno clínico, especialmente en el contexto de la medicina personalizada, donde la estratificación del riesgo y la intervención temprana son cruciales para mejorar los resultados en salud.
📖 Referencia del estudio:
Amigó N, Castelblanco E, Julve J, et al. Improved cardiovascular risk prediction in type 2 diabetes using advanced lipoprotein and glycoprotein characterization: a prospective study. Cardiovasc Diabetol. 2025;24:32. doi:10.1186/s12933-025-02636-5
📌 Noticia relacionada en La Vanguardia
