Una pulsera con un sensor portátil de troponina evalúa los niveles de troponina para ayudar en el diagnóstico del infarto de miocardio

Dispositivo portátil predice el ataque cardíaco con una precisión del 90% en cinco minutos, potencialmente evitando más daño al músculo cardíaco

Un avance novedoso en la evaluación del sensor de troponina-I transdérmico de muñeca para el infarto agudo de miocardio

Objetivos

La diferenciación clínica del infarto agudo de miocardio (IM) de la angina inestable y otras presentaciones que simulan los síndromes coronarios agudos (SCA) es fundamental para implementar intervenciones sensibles al tiempo y optimizar los resultados. Sin embargo, los pasos de diagnóstico dependen de las extracciones de sangre y los tiempos de respuesta del laboratorio.

Probamos la viabilidad clínica de un sensor espectrofotométrico de infrarrojos transdérmico de muñeca (Transdermal-ISS) en la práctica clínica y evaluamos el rendimiento de un algoritmo de aprendizaje automático para identificar niveles elevados de troponina I cardíaca de alta sensibilidad (hs-cTnI) en pacientes hospitalizados con SCA.

Métodos y Resultados

Inscribimos a 238 pacientes hospitalizados con SCA en cinco sitios. El diagnóstico final de infarto de miocardio (con o sin elevación del segmento ST) y angina inestable se adjudicó mediante ECG, cTn, ecocardiografía (anormalidad regional del movimiento de la pared) o angiografía coronaria. Se entrenó un modelo de aprendizaje profundo derivado de Transdermal-ISS (tres sitios) y se validó externamente con hs-cTnI (un sitio) y ecocardiografía y angiografía (dos sitios), respectivamente.

El modelo Transdermal-ISS predijo hs-cTnI elevada con el área bajo las características del operador del receptor de 0,90 (intervalo de confianza [IC] del 95 %, 0,84-0,94; sensibilidad, 0,86; especificidad, 0,82) y 0,92 (IC del 95 %, 0,80- 0,98; sensibilidad, 0,94; especificidad, 0,64), para cohortes de validación interna y externa, respectivamente.

Además, las predicciones del modelo se asociaron con alteraciones de la motilidad regional (Odds Ratio [OR], 3,37; IC, 1,02-11,15; p=0,046) y estenosis coronaria significativa (OR, 4,69; IC, 1,27-17,26; p = 0,019).

Conclusión

Un sensor espectrofotométrico infrarrojo transdérmico de muñeca es clínicamente factible para la predicción rápida y sin sangre de hs-cTnI elevado en entornos del mundo real. Puede tener un papel en el establecimiento de un diagnóstico de infarto de miocardio con biomarcadores en el punto de atención e impactar en la clasificación de pacientes con sospecha de SCA.

Comentarios

Un dispositivo experimental portátil de muñeca predijo troponina-I y arterias obstruidas con una precisión del 90% en cinco minutos, según una investigación presentada en la Reunión Científica Anual de la American College of Cardiology en conjunto con el Congreso Mundial de Cardiología.

El estudio es el primer ensayo multicéntrico para evaluar un sensor portátil de troponina en un contexto clínico del mundo real. La troponina-I, una proteína que entra en el torrente sanguíneo cuando el músculo cardíaco se daña, se evalúa comúnmente mediante una extracción de sangre como parte de los procesos rutinarios para diagnosticar un ataque cardíaco. Según los investigadores, el nuevo sensor portátil podría ayudar a mejorar ese proceso de diagnóstico al proporcionar una evaluación temprana de la probabilidad de que un paciente esté sufriendo un ataque cardíaco antes de que estén disponibles los resultados de laboratorio.

"Esta es una oportunidad emocionante porque aumenta nuestra capacidad para el diagnóstico temprano de ataques cardíacos tanto en entornos comunitarios como en entornos de atención aguda", dijo Partho P. Sengupta, MD, profesor de cardiología en la Escuela de Medicina de Rutgers Robert Wood Johnson en New Brunswick, Nueva Jersey, jefe de la línea de servicios cardiovasculares en el Robert Wood Johnson University Hospital y autor principal del estudio. "Todavía queda mucho por hacer, pero este enfoque podría abordar los problemas de acceso y priorización, por ejemplo, acortando el tiempo de triaje o siendo utilizado por los servicios de emergencia para planificar el viaje del paciente antes de que lleguen al hospital".

En muchas salas de emergencias, el alto volumen de pacientes combinado con la falta de personal puede dificultar la determinación rápida de qué pacientes están sufriendo un ataque cardíaco y cuáles no. Se utiliza típicamente una prueba de sangre para verificar la troponina cuando un paciente tiene dolor de pecho pero no muestra signos definitivos de un ataque cardíaco en un electrocardiograma. Sin embargo, el proceso de extracción de sangre y envío de la muestra para análisis de laboratorio puede llevar tiempo, lo que permite que el daño cardíaco empeore mientras los médicos esperan un diagnóstico.

El sensor que se lleva en la muñeca usa luz infrarroja para detectar la presencia de un tipo de troponina llamada troponina-I en la sangre a través de la piel. El dispositivo envía señales a través de Bluetooth a un sistema basado en la nube, donde un algoritmo de aprendizaje automático relaciona la información con los datos de entrenamiento para predecir el nivel de troponina del usuario.

Para el ensayo, los investigadores inscribieron a 239 pacientes de los que se sospechaba que habían sufrido un ataque al corazón en cinco lugares de la India. Todos los pacientes usaron el sensor en la muñeca y se les extrajo sangre para evaluar los niveles de troponina-I, un electrocardiograma para registrar las señales eléctricas del corazón y un ecocardiograma o angiograma coronario para obtener imágenes del flujo sanguíneo a través del corazón. Los investigadores usaron datos de los primeros tres sitios para entrenar el modelo de aprendizaje automático y luego usaron los dos sitios restantes para probar la precisión del modelo.

Los resultados indican que el sistema predice los niveles de troponina-I con una precisión de alrededor del 90 %.

Además, los hallazgos se correlacionaron bien con la evidencia clínica de un ataque al corazón; las personas con niveles anormales de troponina medidos por el dispositivo tenían aproximadamente cuatro veces más probabilidades de tener una arteria obstruida en comparación con las personas con un resultado de troponina negativo medido por el dispositivo.

"Con este nivel de precisión, si usa este dispositivo y da positivo, está bastante seguro de que este paciente puede ser admitido para pruebas de diagnóstico, tratamiento e intervención de seguimiento rápido", dijo Sengupta.

Los investigadores advirtieron que se necesitan más estudios para validar y refinar aún más el sistema, incluidos estudios para determinar si la variabilidad biológica, como las diferencias en el tono de la piel, el tamaño de la muñeca, la salud de la piel u otros factores, podría afectar el rendimiento del dispositivo. Además, planean estudiar si incluir el valor de troponina detectado (en lugar de simplemente la presencia o ausencia de un valor de umbral) o proporcionar mediciones continuas podría mejorar la utilidad del dispositivo en entornos clínicos.

Los pacientes incluidos en el ensayo estaban hospitalizados pero no estaban siendo tratados en la sala de emergencias. Los investigadores dijeron que probar el dispositivo en la sala de emergencias sería útil para avanzar. Agregaron que la tecnología de sensores portátiles podría adaptarse potencialmente para ayudar en la clasificación y el diagnóstico de una variedad de enfermedades cardiovasculares y otros problemas de salud.

"Las técnicas basadas en el infrarrojo transdérmico abren un tremendo potencial para la evaluación de biomarcadores sin sangre", dijo Sengupta. "Comenzamos con la troponina, pero el viaje continuará porque es posible usar esta tecnología para otros biomarcadores. Esto es solo el comienzo".

El estudio fue financiado por RCE Technologies Inc., desarrollador del sensor de troponina experimental. Sengupta se desempeña como asesor de RCE Technologies y tiene acciones y opciones sobre acciones en la empresa.

Referencia: A Novel Breakthrough in Wrist-Worn Transdermal Troponin-I-Sensor Assessment for Acute Myocardial Infarction. Shantanu Sengupta, Siddharth Biswal, Jitto Titus, et al. European Heart Journal - Digital Health, ztad015, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztad015