Riesgo cardiometabólico y susceptibilidad y gravedad de la infección COVID-19
Autores de EEUU publicaron en la edición del 4 de marzo de 2021 de PLoS Medicine un análisis de aleatorización mendeliana que analizó los factores de riesgo cardiometabólico que influyen la susceptibilidad y gravedad de la infección COVID-19*.
La aleatorización mendeliana (MR por sus siglas en inglés) es un enfoque analítico que utiliza la variación genética humana conocida por influir en las exposiciones modificables para examinar su efecto causal sobre una enfermedad.
La MR es especialmente útil para desentrañar las vías causales de los factores de riesgo agrupados fenotípicamente que son difíciles de aleatorizar o propensos a errores de medición.
Existe una gran heterogeneidad tanto en la susceptibilidad como en la gravedad de la infección por SARS-CoV-2, con una gravedad clínica que va desde una infección asintomática hasta una insuficiencia respiratoria potencialmente mortal y la muerte.
Los estudios epidemiológicos que utilizan cohortes retrospectivas y prospectivas de diferentes tamaños y de varios países han reportado evidencia de que las condiciones cardiometabólicas subyacentes pueden estar asociadas con un mayor riesgo de enfermedad grave por COVID-19 (es decir, hospitalización, intubación, ventilación mecánica, o muerte).
La enfermedad coronaria, la enfermedad renal crónica, la obesidad y la diabetes tipo 2 tienen pruebas sólidas y consistentes de asociación con la gravedad de la COVID- 19.
Hay pruebas menos convincentes de enfermedad cerebrovascular (es decir, accidente cerebrovascular) e hipertensión que conducen a manifestaciones graves de COVID-19. Evidencia adicional sugiere que los rasgos cardiometabólicos pueden estar asociados con la susceptibilidad a la enfermedad; sin embargo, sin pruebas universales, esta correlación es difícil de probar.
Si bien los primeros informes son cruciales para informar la toma de decisiones clínicas y la política de salud pública durante una pandemia de un nuevo patógeno, los datos observacionales correlativos pueden estar plagados de confusión residual.
Por lo tanto, quedan desafíos inherentes para inferir el impacto causal de estos estudios epidemiológicos. Al identificar las relaciones causales entre los factores de riesgo cardiometabólico y la susceptibilidad o gravedad de COVID-19, es posible mitigar su impacto en el riesgo de enfermedad y evitar conclusiones falsas que conducen a información errónea o incitan a una ansiedad innecesaria.
Se presume que solo algunas afecciones cardiometabólicas tienen una relación causal con la enfermedad COVID-19 o pueden influir sobre el curso de la enfermedad.
Por lo tanto, los autores buscaron evaluar las asociaciones de 17 exposiciones cardiometabólicas con la susceptibilidad y la gravedad de COVID-19 mediante análisis de MR de 2 muestras.
Los efectos de la MR se estimaron a partir de las estadísticas resumidas del estudio de asociación de todo el genoma (GWAS genome-wide association studies) de estas enfermedades cardiometabólicas y rasgos relacionados y los resultados relacionados con COVID-19 de la Iniciativa de genética del anfitrión COVID-19 (https://www.covid19hg.org/)].
Fueron seleccionadas variantes genéticas asociadas con cada exposición, incluido el índice de masa corporal (IMC), en p <5 × 10−8 de estudios de asociación de todo el genoma (GWAS,).
Luego se calcularon los promedios ponderados por varianza inversa de las estimaciones específicas de variante utilizando estadísticas resumidas para la susceptibilidad y la gravedad de los metaanálisis de la Iniciativa de Genética del Huésped COVID-19 GWAS de cohortes basadas en la población y registros hospitalarios que comprenden individuos con autoinformación o inferencia genética de ascendencia europea.
La susceptibilidad se definió como una prueba positiva para COVID-19 y la gravedad se definió como hospitalización con COVID-19 versus controles de población (cualquiera que no sea un caso en las cohortes contribuyentes).
Se repitió el análisis del IMC con estimaciones del efecto del Biobanco del Reino Unido y se realizó una RM multivariable por pares para estimar los efectos directos e indirectos del IMC a través de enfermedades cardiometabólicas relacionadas con la obesidad.
Usando p <0.05 / 34 pruebas = 0.0015 para declarar significancia estadística, se encontró una asociación no significativa de IMC genéticamente más alto con pruebas positivas para COVID-19 (14.134 casos de COVID-19 / 1.284.876 controles, p = 0.002; Biobanco del Reino Unido: razón de probabilidades 1.06 [95% CI 1.02, 1.10] por kg / m2; p = 0.004]) y una asociación estadísticamente significativa con mayor riesgo de hospitalización por COVID-19 (6.406 casos de COVID-19 hospitalizados / 902.088 controles, p = 4.3 × 10−5; Biobanco del Reino Unido: razón de posibilidades 1,14 [IC del 95%: 1,07; 1,21] por kg / m2, p = 2,1 × 10−5).
El efecto directo implícito del IMC se abolió al condicionar el efecto sobre la diabetes tipo 2, la enfermedad coronaria, el accidente cerebrovascular y la enfermedad renal crónica. Ninguna otra exposición cardiometabólica probada se asoció con un mayor riesgo de peores resultados de COVID-19.
Pequeñas muestras de estudio e instrumentos genéticos débiles podrían haber limitado la detección de asociaciones modestas, y la pleiotropía puede haber sesgado las estimaciones del efecto alejándose de la nula.
Como conclusiones los autores estiman que en este estudio, se encontró evidencia genética que respalda un IMC más alto como factor de riesgo causal para la susceptibilidad y gravedad de COVID-19. Estos resultados plantean la posibilidad de que la obesidad pueda amplificar la carga de enfermedad de COVID-19 de forma independiente o mediante sus consecuencias cardiometabólicas y sugieren que el tratamiento de la obesidad puede ser una estrategia para reducir el riesgo de resultados graves de COVID-19.
* Leong A, Cole JB, Brenner LN, Meigs JB, Florez JC, Mercader JM. Cardiometabolic risk factors for COVID-19 susceptibility and severity: A Mendelian randomization analysis. PLoS Med. 2021 Mar 4;18(3):e1003553. doi: 10.1371/journal.pmed.1003553. PMID: 33661905; PMCID: PMC7971850.
