ABC | Volume 111, Nº1, Julho 2018

Artigo Original Pereira et al. Genes e risco de doença arterial coronariana Arq Bras Cardiol. 2018; 111(1):50-61 Figura 3 – Curvas ROC baseadas no modelo basal (fatores de risco tradicionais, FRTs) e após inclusão do escore de risco genético (ERG) (quartis) na predição de risco para doença arterial coronariana. As duas curvas são baseadas nos modelos de regressão logística incorporando-se fatores de risco tradicionais (diabetes, dislipidemia, tabagismo e hipertensão) com e sem o escore de risco genético. AUC: área sob a curva. O teste de DeLong usado na comparação entre as duas AUCs (p < 0,0001) 100 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 Sensibilidade Teste de DeLong, p < 0,0001 AUC = 0,716 AUC = 0,738 FRTs FRTs+ERG (quartis) 100 – Especificidade Tabela 4 – Índice de reclassificação líquida livre de categorias ( category-free net reclassification index , cfNRI) após adição dos quartis do escore de risco genético Grupo n Maior risco n (%) Menor risco n (%) p (cfNRI) cfNRI (%) cfNRI (IC 95%) Pacientes com DAC 1566 897 (57,3%) 669 (42,7%) < 0,0001 14,6% (9,7-19,5%) Controles sadios 1322 553 (41,8%) 769 (58,2%) < 0,0001 16,4% (11,2-21,8%) Total 2888 --- --- < 0,0001 31% (23,8-38,3%) DAC: doença arterial coronariana; IC: intervalo de confiança; para essa análise, utilizou-se a função “improveProb” do programa R “Hmisc”. Relatamos umOR mais alto para o 4º quartil do ERG (2,59) comparado ao OR de 1,66 relatado por Ripatti et al., 22 no quartil mais elevado. Ao se comparar o peso relativo do ERG na análise logística multivariada, encontramos um OR um pouco mais baixo para tabagismo, hipertensão e dislipidemia. No estudo de Ripatti et al., 22 um ERG ponderado também mostrou-se um preditor independente mesmo após ajuste por idade, sexo e FRTs em uma população do norte europeu. O risco relativo do ERG baseado em 13SNPs também foi mais baixo que aquele de dislipidemia em comparação aos efeitos da hipertensão. 22 Neste estudo, conseguimos aumentar o poder de definição dos FRTs. Por exemplo, adotamos uma definição ampla de dislipidemia, incluindo os níveis de Apo B conforme indicado nas diretrizes de 2016. 7 Além disso, nós só consideramos como “ex-fumantes” os indivíduos com mais de 5 anos sem fumar, a fim de considerar um risco de DCV semelhante ao de um não fumante. 5 Thanassoulis et al., 24 demonstraram que, ao adicionar um ERG baseado em 13 SNPs, 89 SNPs associados com fatores de risco modificáveis não aumentaram o poder do ERG – HR 1,01 (IC 95% CI 0,99 –1,03; p = 0,48). Esse fato revelou que a fraca associação de polimorfismos com fatores de risco para DAC na análise do ERG poderia estar mascarada por um efeito relativamente mais forte de outros polimorfismos. Diante da ausência de uma associação significativa dos perfis lipídicos com risco para DAC, Jansen et al. relataram em 2015 que vários SNPs associados com diabetes mellitus tipo 2 estavam relacionados com o risco para DAC. 25 Recentemente, em uma análise de associação genômica ampla, Webb et al., 26 identificaram 6 novos loci significativamente associados com DAC. O estudo confirmou presença de pleiotropia entre perfil lipídico, fenótipo de pressão sanguínea, índice de massa corporal, diabetes e tabagismo. 26 Nosso ERG reúne SNPs relacionados a fatores de riscos e a fatores que não são de risco, corroborando interações entre genótipos e fenótipos. 57