Asociaciones entre microARN circulantes y lípidos

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 7580 (2023) Citar este artículo

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Las placas ateroscleróticas coronarias ricas en lípidos a menudo causan infarto de miocardio (IM), y los biomarcadores circulantes que reflejan el contenido de lípidos pueden predecir el riesgo de MI. Investigamos la asociación entre los microARN circulantes (miR) son placas coronarias ricas en lípidos en 47 pacientes tratados con estatinas (44 hombres) con enfermedad arterial coronaria estable sometidos a una intervención coronaria percutánea. Evaluamos el contenido de lípidos en lesiones de la arteria coronaria no causantes con espectroscopia de infrarrojo cercano y seleccionamos el segmento de 4 mm con el índice de carga de lípidos del núcleo medido más alto (maxLCBI4mm). Las placas ricas en lípidos se predefinieron como una lesión con maxLCBI4mm ≥ 324,7. Analizamos 177 miR circulantes con reacción en cadena de polimerasa cuantitativa en muestras de plasma. Las asociaciones entre miRs y placas ricas en lípidos se analizaron con red elástica. miR-133b fue el miR más fuertemente asociado con placas coronarias ricas en lípidos, con un aumento estimado del 18 % en las probabilidades de placas ricas en lípidos por unidad de aumento en miR-133b. Al evaluar la incertidumbre mediante el arranque, miR-133b estuvo presente en el 82,6 % del conjunto de datos remuestreado. La inclusión de factores de riesgo cardiovascular establecidos no atenuó la asociación. No se encontró evidencia de una asociación entre los otros miR analizados y las placas coronarias ricas en lípidos. Aunque la evidencia de una asociación fue modesta, miR-133b podría ser un biomarcador potencial de placas coronarias vulnerables y riesgo de infarto de miocardio futuro. Sin embargo, el valor pronóstico y la relevancia clínica de miR-133b deben evaluarse en cohortes más grandes.

La aterosclerosis coronaria complicada con ruptura o erosión de la placa suele causar infarto de miocardio (IM)1. Se ha demostrado que un alto contenido de lípidos en las lesiones ateroscleróticas coronarias aumenta el riesgo de eventos cardiovasculares, como el IM2,3,4,5,6. Por ejemplo, Erlinge et al.6 demostraron que los pacientes con una o más lesiones arteriales coronarias ricas en lípidos no tratadas, definidas como una placa con un índice máximo de carga de lípidos en el núcleo dentro de cualquier segmento de 4 mm de longitud en toda la lesión (maxLCBI4mm) de ≥ 324,7, tenían un mayor riesgo de eventos cardíacos adversos importantes relacionados con la lesión no causante. La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) es un método de imagen intracoronario que puede identificar el contenido de lípidos en las lesiones ateroscleróticas coronarias7, pero su aplicación y enfoque invasivo no están establecidos en la práctica clínica contemporánea. Por lo tanto, es de interés clínico identificar biomarcadores no invasivos que reflejen el contenido de lípidos en las placas coronarias.

Los microARN circulantes (miR) representan biomarcadores prometedores de las características vulnerables de la placa coronaria y el riesgo asociado de infarto de miocardio. Los miR son pequeños ARN no codificantes endógenos que regulan la expresión génica postranscripcional de casi el 60 % de los genes codificadores de proteínas humanas8. Son mediadores esenciales de muchas vías y funciones moleculares y se sabe que están involucrados en la mayoría de los procesos relacionados con la patología de la aterosclerosis coronaria, contribuyendo a la formación, progresión, ruptura y erosión de la placa9. Hasta la fecha, se han sugerido varios miR circulantes como posibles biomarcadores de pronóstico y diagnóstico de enfermedades cardiovasculares (ECV) agudas y crónicas10,11,12. Aún así, pocos estudios han investigado la asociación entre los miR circulantes y las características de la placa coronaria vulnerable evaluadas con técnicas de imagen avanzadas13,14,15,16,17,18. Entre los realizados, ninguno ha evaluado el contenido de lípidos mediante NIRS, y los estudios están limitados por la inclusión de pocos miR predefinidos. Por lo tanto, en el presente estudio, nuestro objetivo fue investigar si los miR circulantes en el plasma están asociados con placas coronarias ricas en lípidos, medidas como maxLCBI4mm ≥ 324.7 por NIRS, en pacientes tratados con estatinas con enfermedad arterial coronaria (EAC) estable.

Este estudio post-hoc utilizó datos de referencia del ensayo controlado aleatorizado Impact of Cardiac Exercise Training on Lipid Content in Coronary Atheromatous Plaques Evaluated by Near-Infrared Spectroscopy (CENIT)19. El ensayo se registró enclinicaltrials.gov (NCT02494947), fue aprobado por el comité de ética del centro de Noruega (2015/210) y se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Los pacientes que se sometieron a una angiografía coronaria en el Hospital St. Olavs en Trondheim, Noruega, entre 2016 y 2019, y a los que se les diagnosticó una estenosis arterial coronaria hemodinámicamente significativa en uno o más vasos epicárdicos que requerían una intervención coronaria percutánea (ICP), fueron seleccionados para su inclusión. Para ser elegibles para la inclusión, los pacientes debían estar en tratamiento estable con estatinas durante ≥ 6 semanas antes de la obtención de imágenes intracoronarias y no tener una cirugía de revascularización coronaria previa ni enfermedades inflamatorias distintas de la aterosclerosis. Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de 60 pacientes.

Después de la implantación exitosa de un stent liberador de fármacos y la administración de nitroglicerina intracoronaria (200 µg), se realizaron imágenes de tres vasos por ultrasonido intravascular de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS-IVUS) cuando fue factible en lesiones coronarias no culpables. El catéter NIRS-IVUS combinado (sistema modelo TVC-MC8 con un catéter de 3,2 Fr 40 MHz, Infraredx, Burlington, Massachusetts) se colocó lo más distal posible en la arteria coronaria y se retrajo automáticamente a una velocidad fija de 0,5 mm/s. El software comercial Pie Medical Imaging Software (CAAS Intravascular) se utilizó para analizar angiogramas anónimos y datos de imágenes intracoronarias por una instalación central independiente (KCRI, Cracovia, Polonia). NIRS genera quimiogramas con píxeles codificados por colores, que van del rojo al amarillo, que ilustran la probabilidad de placas ricas en lípidos, con píxeles amarillos que representan la probabilidad más alta (Fig. 1). Esto permitió calcular el índice de carga del núcleo lipídico (LCBI) que va de 0 a 1000, equivalente al porcentaje de píxeles amarillos20. El presente estudio seleccionó el segmento de la arteria coronaria con el mayor contenido de lípidos medido, definido como maxLCBI4mm, como segmento objetivo. Los pacientes se dividieron además en dos grupos predefinidos en función de sus valores maxLCBI4mm: maxLCBI4mm < 324,7 y maxLCBI4mm ≥ 324,7, donde maxLCBI4mm ≥ 324,7 representa placas coronarias con alto contenido de lípidos, predefinidas como placas ricas en lípidos, con un mayor riesgo de futuros eventos coronarios6.

Contenido de lípidos de placa en la arteria circunfleja medido por espectroscopia de infrarrojo cercano. A la izquierda: imagen de sección transversal con píxeles circundantes codificados por colores que representan la acumulación de lípidos dentro de las placas. A la derecha: quimiograma que muestra la lesión más grave con maxLCBI4mm de 645. Los píxeles del código de colores van del rojo al amarillo con una probabilidad creciente de lípidos. maxLCBI4mm índice máximo de carga de lípidos en el núcleo dentro de cualquier segmento de 4 mm en toda la lesión.

En la mañana, el día posterior a los procedimientos de imágenes intracoronarias, se recolectaron muestras de sangre venosa en ayunas en tubos de ácido etilendiaminotetraacético de 5 mL, se centrifugaron durante 20 min a 20 °C a 3000 × g (Rotina 420R, Hettich zentrifugen), se alicuotaron y almacenaron en − Congelador a 80 °C hasta análisis miR. Se analizaron muestras de sangre adicionales para colesterol total, triglicéridos totales, colesterol LDL (LDL-C), colesterol HDL (HDL-C), lipoproteína (a), apolipoproteína-B, apolipoproteína-A1, hemoglobina glucosilada A1c, hemoglobina y creatinina por procedimientos hospitalarios estándar en el Departamento de Bioquímica Médica, Hospital St. Olavs. En el momento de la inclusión, la información sobre antropometría y factores de riesgo de ECV se recogió de la historia clínica hospitalaria. Esto incluyó sexo, edad, índice de masa corporal (kg·m−2), diabetes mellitus, presión arterial sistólica y diastólica, tabaquismo, otras comorbilidades, medicamentos, CVD previa (CAD, accidente cerebrovascular, enfermedad arterial periférica y/o enfermedad aórtica). enfermedad), herencia por CVD [familiar de primer grado con CVD antes de los 55 años (padre) y 65 años (madre)], hiperlipidemia e hipertensión tratada médicamente. Las dos últimas condiciones se definieron como previamente diagnosticadas con esta condición por un médico general o en una clínica ambulatoria antes de la inscripción en el presente estudio.

Las muestras de plasma congelado se enviaron a Qiagen Genomic Services (Hilden, Alemania) para el aislamiento y la cuantificación de miR. Las muestras de plasma se descongelaron en hielo y se centrifugaron en una microcentrífuga a 4 °C durante 5 min a 3000 × g. Una alícuota de 200 μl se transfirió adicionalmente a un tubo FluidX y se mezcló durante 1 min con 60 μl de solución de lisis BF (que contiene una mezcla de plantilla de adición de ARN y 1 μg de ARN transportador por 60 μl de solución de lisis BF) antes de la incubación durante 7 min. a temperatura ambiente. Además, se añadieron a las muestras 20 μL de solución de precipitación de proteínas BF. El kit de aislamiento de ARN miRCURY (Biofuids; protocolo v.1 basado en perlas de alto rendimiento, Hilden, Alemania) se utilizó para extraer el ARN de las muestras en un formato automatizado de 96 pocillos, y el ARN total purificado se eluyó en 50 μL. Se agregaron complementos de ARN premezclados, incluidos UniSp2, UniSp4 y UniSp5, a la purificación como controles de extracción de ARN, para detectar diferencias en la eficiencia de extracción. En pasos posteriores, se añadió UniSp3 para controlar la inhibición al nivel de la reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (qPCR).

Se transcribió inversamente (RT) un total de 7 μL de ARN a ADN complementario (ADNc) en reacciones de 35 μL utilizando el kit miRCURY LNA RT (QIAGEN). El agregado premezclado, UniSp6, se agregó en el paso de RT como control de síntesis de cDNA para confirmar que la RT y la amplificación ocurren con la misma eficiencia en todas las muestras. El cDNA se diluyó 50 veces y se analizó en reacciones de PCR de 10 μL utilizando el panel de enfoque de suero/plasma de miR Ready-to-Use PCR con la mezcla maestra miRCURY LNA SYBR Green. Cada miR se analizó una vez por qPCR. Se incluyeron 177 miR en el panel predefinido Serum/Plasma Focus y se analizaron en las muestras. Se incluyó una muestra "sin molde" (control negativo) en el paso de RT y se perfiló como las muestras para detectar una posible contaminación por ARN en el paso de RT.

La amplificación se realizó en un LightCycler® 480 Real-Time PCR System (Roche) en placas de 384 pocillos. Las curvas de amplificación se analizaron mediante el software Roche LC, tanto para la determinación de los ciclos de cuantificación (Cq), por el método de la 2ª derivada, como para el análisis de las curvas de fusión. Todos los ensayos se inspeccionaron en busca de distintas curvas de fusión y se verificó que la temperatura de fusión estuviera dentro de las especificaciones conocidas para el ensayo. El valor de Cq de todos los ensayos se comparó con el nivel de fondo de la muestra de control negativo y tuvo que detectarse con 5 Cq menos que el control negativo. La inspección de control de calidad de los valores de Cq sin procesar de las muestras, los valores de hemólisis, el valor de Cq promedio para los miR expresados y el análisis de componentes principales se realizaron en colaboración con Qiagen Genomic Services para detectar muestras desviadas que no son aptas para análisis estadísticos. Todos los datos se normalizaron al promedio de los ensayos detectados en todas las muestras (media global), ya que se detectó como el normalizador más estable de nuestros datos (software NormFinder)21. La fórmula para calcular el Cq normalizado fue: Cq medio global (muestra 1)– Cq del ensayo (miR de interés en la muestra 1), Cq medio global (muestra 2)– Cq del ensayo (miR de interés en la muestra 2), y así sucesivamente para todas las muestras incluidas.

Se utilizaron IBM SPSS Statistics (versión 27.0, Armonk, NY: IBM Corp) y R22 para analizar los datos. Los datos continuos se presentan como media con desviación estándar y los datos categóricos como frecuencias con porcentajes. Los miR presentes en ≥ 80 % de la población del estudio se incluyeron en los análisis estadísticos. Se utilizó la concentración más baja medida en el ensayo específico para la concentración de miR por debajo del nivel de detección. Se utilizaron pruebas de Shapiro-Wilk y QQ-plots para evaluar la distribución normal de los miR y los datos continuos de las características de los pacientes. Se realizaron análisis univariables para la asociación entre las concentraciones de cada miR y maxLCBI4mm dicotomizados (maxLCBI4mm < 324,7 o ≥ 324,7) mediante pruebas t de muestras independientes o pruebas U de Mann Whitney, según corresponda. Los valores de p ajustados se calcularon utilizando el método de Benjamini-Hochberg, controlando la tasa de descubrimiento falso en 0,05. Las características de los pacientes se compararon entre los grupos mediante pruebas t de muestras independientes, pruebas U de Mann Whitney o prueba de Chi-cuadrado según corresponda, y P < 0,05 se consideró estadísticamente significativo.

Para los análisis multivariable se utilizó la regresión logística penalizada por el método de la red elástica, implementada en el paquete glmnet en R23. Elastic net realiza la estimación de parámetros y la selección de modelos simultáneamente. La complejidad del modelo se reduce al imponer una penalización, de modo que los coeficientes de regresión para variables con bajo valor predictivo se reducen a cero (odds ratio (OR) = 1), o exactamente a cero para algunas variables. La red elástica es una combinación de la contracción mínima absoluta y el operador de selección (lazo) y la regresión de la cresta [según lo especificado por un parámetro α (0.1)]. Se utilizó un modelo más cercano al lazo que a la cresta (α = 0,9). El grado de contracción se determinó por validación cruzada de diez veces. La validación cruzada de diez veces se repitió diez veces para reducir el efecto de la aleatoriedad en la selección de las diez veces, y la penalización se seleccionó para minimizar el promedio de las diez desviaciones medias. La incertidumbre del OR estimado de la red elástica se evaluó mediante bootstrapping. El procedimiento de ajuste se repitió para 1000 muestras bootstrap, y la incertidumbre de cada variable se representó por la proporción de las muestras bootstrap para las que su coeficiente no se estableció en cero (O no se estableció en 1) en el modelo estimado. Se estimaron modelos para dos conjuntos de predictores: un modelo que incluye solo miR (N = 160) y un modelo que incluye tanto miR como factores de riesgo establecidos para ECV (n = 174). Los factores de riesgo de ECV incluyeron edad, índice de masa corporal, tabaquismo, hipertensión tratada médicamente, diabetes mellitus, hiperlipidemia, herencia de ECV, ECV previa, colesterol total, LDL-C, HDL-C, triglicéridos totales, LDL-C/HDL-C , y lipoproteína (a). Para cada modelo, las diez variables principales, basadas en el porcentaje de inclusión en las 1000 muestras de arranque, se presentan en la sección de resultados. El resto de resultados se incluyen en Información complementaria.

Se utilizó la correlación de Spearman para evaluar la dependencia entre los miR presentados en la sección de resultados. GraphPad Prism versión 9 calculó un mapa de calor. Se utilizaron las pruebas U de Mann Whitney y las correlaciones de Spearman para investigar las asociaciones entre los miR seleccionados y las características del paciente y los factores de riesgo de CVD. P < 0,05 se consideraron estadísticamente significativos. Se realizaron análisis de la curva característica operativa del receptor (ROC) para evaluar el rendimiento predictivo del miR seleccionado. La curva ROC y el área bajo la curva (AUC) se calcularon mediante validación cruzada basada en un modelo de regresión logística con el miR seleccionado como única variable y para un modelo con mediciones de lípidos tradicionales. Las mediciones tradicionales de lípidos incluían LDL-C, HDL-C, triglicéridos, LDL/HDL y lipoproteínas (a).

De las 60 patentes incluidas en el ensayo CENIT19, 13 pacientes fueron excluidos del presente estudio debido a datos NIRS no evaluables (sin placas no culpables), muestras de sangre faltantes o muestras de plasma descartadas según las pruebas de control de calidad (Figura complementaria S1 ). Esto arrojó 47 pacientes elegibles para análisis estadísticos. De los 177 miR analizados, 160 miR tenían concentraciones detectables en ≥ 80 % de los pacientes y se incluyeron en los análisis estadísticos. No hubo diferencias significativas en las características de los pacientes entre pacientes con y sin placas ricas en lípidos (P < 0,05, Tabla 1). La media (desviación estándar) de maxLCBI4mm para aquellos con y sin placas ricas en lípidos es 427,0 (85,8) y 153,0 (91,0), respectivamente, y los valores correspondientes para LCBI total son 194,0 (75,6) y 52,7 (42,3) (Tabla 2). ). La distribución de las medidas maxLCBI4mm en ambos grupos se ilustra en la Figura complementaria S2).

De los análisis univariables que comparan las concentraciones de miR entre pacientes con y sin una lesión rica en lípidos, miR-miR-18a-5p (P = 0,008), miR-133b (P = 0,003), 15a-5p (P = 0,030), miR -320c (P = 0,042) y miR-423-5p (P = 0,047) fueron los cinco miR con los valores de P más pequeños. Sin embargo, ninguna de las comparaciones fue estadísticamente significativa después del ajuste por pruebas múltiples. En los análisis multivariable se estimaron dos modelos estadísticos con dos conjuntos de predictores. Esto incluyó un modelo con miRs solamente y un modelo con ambos miRs y factores de riesgo establecidos para CVD. En el modelo de solo miRs, miR-133b fue el miR más fuertemente asociado con placas coronarias ricas en lípidos en pacientes con CAD estable según el porcentaje de presencia en el conjunto de datos remuestreado mediante bootstrapping (82,6 %). El OR estimado para miR-133b fue de 1,18, lo que indica que las probabilidades de placas ricas en lípidos aumentan un 18 % por cada aumento de unidad en miR-133b. En el modelo con miRs y factores de riesgo CVD establecidos, miR-133b se mantuvo como la variable más fuertemente asociada con las placas coronarias ricas en lípidos con una presencia del 84,2 % en el conjunto de datos remuestreado y un OR de 1,15. Los diez miR principales y los diez miR principales y los factores de riesgo de ECV para los dos conjuntos de predictores se presentan en la Tabla 3, con miR-133b como la única variable seleccionada en ambos modelos. Los resultados adicionales se incluyen en la Tabla complementaria S1, y un mapa de calor que ilustra la dependencia entre los miR presentados en la Tabla 3 se muestra en la Figura complementaria S3. No se encontró que miR-133b estuviera asociado con las características del paciente o los factores de riesgo de CVD (resultados no mostrados). A partir de los análisis ROC, el AUC con validación cruzada para un modelo de regresión logística con miR-133b como única variable fue 0,70 (intervalo de confianza del 95 % de 0,55 a 0,84), lo que enfatiza el valor predictivo potencial de miR-133b (Figura complementaria S4 ). A modo de comparación, los valores similares para un modelo de regresión logística que incluye mediciones de lípidos tradicionales (LDL-C, HDL-C, triglicéridos totales, lipoproteína (a) y LDL/HDL) fueron 0,67 (intervalo de confianza del 95 % de 0,51 a 0,81).

En el presente estudio, investigamos la asociación entre 160 miR plasmáticos y placas coronarias ricas en lípidos, medidas con NIRS, en pacientes con CAD estable. Nuestro estudio demostró que (1) miR-133b fue el miR más fuertemente asociado con placas coronarias ricas en lípidos, y (2) la asociación entre miR-133b y placas coronarias ricas en lípidos no se vio afectada por la inclusión de factores de riesgo CVD establecidos.

La aterosclerosis coronaria es un trastorno vascular inflamatorio crónico de origen multifactorial que inicia la lesión endotelial y, por lo tanto, provoca la infiltración subendotelial y la acumulación de lipoproteínas y células inmunitarias, como los macrófagos, y la posterior formación de lesiones ateroscleróticas coronarias24. Los macrófagos juegan un papel importante en el proceso aterosclerótico y en la formación y estabilización de la placa al iniciar y mantener la inflamación local que promueve la retención de lipoproteínas25. Se sabe que miR-133b, que está codificado por el gen MIR133b y ubicado en el cromosoma 6p12.2, se expresa en los músculos esqueléticos y desempeña funciones esenciales en las funciones y procesos de los macrófagos relacionados con el desarrollo muscular, el metabolismo de las células musculares y la homeostasis26. También se encuentra que miR-133b está involucrado en muchas vías relacionadas con la patogénesis de la aterosclerosis coronaria, como la vía de señalización de Notch27,28,29. Un estudio reciente en modelos de ratones ateroscleróticos (solo machos) demostró que la regulación a la baja de miR-133b inhibió la vía de señalización de Notch a través de una expresión proteica elevada de Mastermind-like 1 y, posteriormente, mejoró la patología aterosclerótica, entre otras cosas, reduciendo el área de placas vulnerables29 . Curiosamente, también demostraron que una regulación a la baja de miR-133b y la inhibición de la vía de señalización de Notch suprimieron la proliferación y migración de macrófagos y promovieron la apoptosis de macrófagos. Aunque el vínculo entre miR-133b, Mastermind-like 1 y los macrófagos durante las diferentes etapas de la aterosclerosis debe explorarse más a fondo, este estudio respalda nuestros hallazgos, lo que sugiere que miR-133b está relacionado con las placas coronarias y que el aumento de las concentraciones tiene efectos desfavorables. sobre la vulnerabilidad de la placa coronaria. Los miR se han explorado como posibles biomarcadores de diagnóstico y pronóstico nuevos y efectivos de ECV tanto agudas como crónicas10,30,31,32,33,34,35,36,37. Por ejemplo, los miR se exploran como una adición a la troponina en el diagnóstico de MI38 con elevación del segmento ST. Se ha demostrado que miR-133a y miR-133b aumentan poco después de la isquemia miocárdica, incluso antes del pico de los niveles de troponina39. miR-133a y miR-133b se transcriben en diferentes loci pero tienen una secuencia madura casi idéntica, diferenciándose solo en una base en el terminal 3'. Se sabe que miR-133a es específico del corazón y es importante en la patología cardíaca, y una mayor concentración de miR-133a durante la isquemia miocárdica indica daño cardíaco40. Por otro lado, no se sabe que miR-133b esté muy presente en las células cardíacas pero, entre otros, está involucrado en la regulación de la placa aterosclerótica hacia la inestabilidad y la ruptura41. En el presente estudio, encontramos una asociación entre una mayor concentración de miR-133b y una mayor probabilidad de placas coronarias ricas en lípidos y ninguna asociación entre miR-133a y placas coronarias ricas en lípidos. Por lo tanto, el aumento de la concentración de miR-133b durante la isquemia miocárdica puede estar más relacionado con la desestabilización de las placas que con una expresión de daño cardíaco. En general, se debe tener en cuenta que el miR-133b en ECV no se ha estudiado de forma exhaustiva y los estudios existentes muestran resultados contradictorios. En contraste con nuestros hallazgos, Kumar, et al.34 encontraron una disminución de la concentración de miR-133b con el aumento de la gravedad de la EAC.

Solo unos pocos estudios han investigado previamente la asociación entre los miR circulantes y las características de la placa coronaria vulnerable medidas con el uso de técnicas de imagen invasivas avanzadas, como NIRS, IVUS y/o tomografía de coherencia óptica (OCT)13,14,15,16,17 ,18. Estos estudios estuvieron limitados por la inclusión de pocos miR candidatos predefinidos con 21 miR analizados en total, y miR-133b no estaba entre los miR analizados. Un estudio IVUS reciente encontró seis miR de plasma circulante (miR-15a-5p, miR-30e-5p, miR-92a-3p, miR-199a-3p, miR-221-3p y miR-222-3p) asociados con volumen del núcleo necrótico de la placa coronaria y tres miR (miR-15a-5p, miR-93-5p y miR-451a) asociados con la regresión observada de la carga de placa después de 12 semanas de ejercicio aeróbico17. Curiosamente, se descubrió que miR-15a-5p, miR-30e-5p y miR-199a-3p están involucrados en la regulación de las vías relacionadas con la aterosclerosis, incluida la biosíntesis y el metabolismo de los ácidos grasos. De todos los miR detectados por Taraldsen, et al.17, solo miR-92a fue analizado por otros16,18. Sin embargo, estos no pudieron demostrar una correlación entre miR-92a y ninguna de las características de la placa coronaria medidas con OCT e IVUS, respectivamente. Los estudios han demostrado que los miR pueden afectar las células y diferentes vías asociadas con la aterosclerosis coronaria que pueden influir en las características vulnerables de las placas13,42,43. Presentamos miR-133b como un nuevo biomarcador potencial del contenido de lípidos en las placas coronarias, una característica vulnerable de la placa que se sabe que aumenta el riesgo de futuros eventos relacionados con ECV6. Hasta donde sabemos, ningún otro estudio ha investigado la asociación entre miR-133b y las placas coronarias ricas en lípidos u otras características vulnerables de las placas coronarias.

Una limitación evidente en el presente estudio es el pequeño tamaño de la muestra y el gran número de miRs analizados. Sin embargo, una búsqueda amplia de miR permite la detección de miR potencialmente importantes asociados con placas coronarias ricas en lípidos que pueden pasarse por alto al seleccionar miR candidatos. Además, fue la única lesión no culpable más enferma que se abordó en el presente estudio, y no se consideró el estado general de la enfermedad del árbol coronario. Esto puede haber influido en la concentración de miR en el plasma, junto con el traumatismo vascular inducido por la ICP y, potencialmente, también el tratamiento con estatinas. El ensayo YELLOW detectó cambios en el contenido de lípidos después de un tratamiento breve e intensivo con estatinas frente al tratamiento estándar con estatinas44. El ensayo CENIT abordó esto al incluir pacientes en tratamiento estable con estatinas, sin cambiar el tipo y la dosis de estatina, comenzando al menos 6 semanas antes de la inclusión19. Una fortaleza en el presente estudio es la tecnología avanzada de imágenes coronarias y la interpretación de datos realizada por una instalación central independiente. Por último, existen diferencias de sexo en varias CVD, y esto también puede aplicarse a las concentraciones de miR35,45,46. Las diferencias de sexo pueden explicar la escasa reproducibilidad entre los estudios existentes, junto con muchos otros factores como el tipo de muestra (plasma o suero), la calidad de la muestra, el método de normalización, el origen étnico, etc. Para una posible aplicación clínica de miRs, un protocolo estandarizado y es necesario un enfoque específico del sexo. En el presente estudio, la asociación entre miR-133b y placas coronarias ricas en lípidos se encontró en una población predominantemente masculina. Esto debe tenerse en cuenta a la hora de interpretar nuestros resultados.

En el presente estudio, encontramos que miR-133b fue el miR más fuertemente asociado con placas coronarias ricas en lípidos en pacientes con CAD estable. Las probabilidades de placas coronarias ricas en lípidos aumentaron con el aumento de la concentración de miR-133b. Aunque la evidencia de una asociación fue modesta, nuestro estudio respalda la evidencia reciente que sugiere efectos desfavorables del aumento de la concentración de miR-133b en la aterosclerosis coronaria. Por lo tanto, miR-133b podría ser un biomarcador circulante potencial de placas coronarias ricas en lípidos y riesgo de infarto de miocardio futuro. Sin embargo, el valor pronóstico y la relevancia clínica de miR-133b deben evaluarse en cohortes más grandes.

Todos los datos de miR cuantificados por qPCR y el conjunto de datos utilizado en los análisis estadísticos del presente estudio están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

Infarto de miocardio

MicroARN/microARN

Arteriopatía coronaria

Índice máximo de carga de lípidos en el núcleo dentro de cualquier segmento de 4 mm en toda la lesión

Índice de carga del núcleo lipídico

Espectroscopia de infrarrojo cercano

Enfermedad cardiovascular

Impacto del entrenamiento con ejercicios cardíacos en el contenido de lípidos en placas ateromatosas coronarias evaluadas mediante un ensayo de espectroscopia de infrarrojo cercano

Intervención coronaria percutanea

Ultrasonido intravascular

Colesterol de lipoproteínas de baja densidad

Colesterol de lipoproteínas de alta densidad

Reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa

Transcripción inversa

ADN complementario

Ciclo de cuantificación

Razón de probabilidades

Característica Operativa del Receptor

Área bajo la curva

La tomografía de coherencia óptica

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Qiagen Genomic Services en Hilden, Alemania, realizó el aislamiento y la cuantificación de miR. KCRI en Cracovia, Polonia analizó imágenes NIRS. Agradecemos a todos los colaboradores por completar el ensayo CENIT.

Financiamiento de acceso abierto proporcionado por la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología. Este estudio fue apoyado por subvenciones de la Asociación Noruega de Salud, el Comité de Enlace para la Educación, la Investigación y la Innovación en el Centro de Noruega (Samarbeidsorganet) y el Comité Conjunto de Investigación entre el hospital St. Olavs y la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud, la Universidad Noruega. de Ciencia y Tecnología, NTNU (FFU).

Departamento de Circulación e Imágenes Médicas, Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología, Trondheim, Noruega

Julie Caroline Sæther, Elisabeth Kleivhaug Vesterbekkmo, Maria Dalen Taraldsen, Rune Wiseth, Erik Madssen y Anja Bye

Departamento de Cardiología, Hospital St. Olavs, Trondheim, Noruega

Julie Caroline Sæther, Elisabeth Kleivhaug Vesterbekkmo, Rune Wiseth, Erik Madssen y Anja Bye

Unidad Asesora Nacional sobre Entrenamiento con Ejercicio como Medicina para Condiciones Cardiopulmonares, Trondheim, Noruega

Elisabeth Kleivhaug Vesterbekkmo

División de Medicina Cardiovascular, Karolinska Institutet, Estocolmo, Suecia

bruna gigante

Departamento de Medicina Clínica y Molecular, Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología, Trondheim, Noruega

Turid Follestad

Unidad de Investigación Clínica Noruega Central, Hospital St. Olavs, Trondheim, Noruega

Turid Follestad

División de Investigación e Innovación, Hospital Universitario Akershus, Lørenskog, Noruega

Helge Rørvik Røsjø y Torbjørn Omland

Centro KG Jebsen de biomarcadores cardíacos, Universidad de Oslo, Oslo, Noruega

Helge Rørvik Røsjø y Torbjørn Omland

Departamento de Cardiología, División de Medicina, Hospital Universitario Akershus, Lørenskog, Noruega

Torbjorn Omland

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El manuscrito fue revisado, editado y aprobado por todos los autores. JCS: análisis formal, investigación, visualización y redacción del borrador original. EKV: conceptualización, metodología, recursos. MDT: investigación. BG: conceptualización. TF: metodología, análisis formal. RRH: conceptualización. A: conceptualización. RW: conceptualización, metodología. EM: conceptualización, metodología, supervisión. AB: conceptualización, metodología, investigación, supervisión, captación de fondos.

Correspondencia a Julie Caroline Sæther.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Sæther, JC, Vesterbekkmo, EK, Taraldsen, MD et al. Asociaciones entre microARN circulantes y placas coronarias ricas en lípidos medidas con espectroscopia de infrarrojo cercano. Informe científico 13, 7580 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-34642-6

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Recibido: 18 de marzo de 2023

Aceptado: 04 mayo 2023

Publicado: 10 mayo 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-34642-6

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