Modelos predictivos, factores geográficos y validación experimental en la ateromatosis subclínica
- Autores: Manuel Martí Antonio
- Directores de la Tesis: Marcelino Bermúdez López (dir. tes.)
, Carlos Javier Pérez Sánchez (codir. tes.) - Lectura: En la Universidad de Extremadura ( España ) en 2026
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Alfonso Mateos Caballero (presid.) , María Jesús Rufo Bazaga (secret.) , José Manuel Valdivieso Revilla (voc.)
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TESEO
- Resumen
Esta tesis doctoral aborda la ateromatosis subclínica como un proceso multifactorial, integrando información clínica, ambiental y experimental para mejorar su detección y comprensión fisiopatológica.
En primer lugar, se desarrolló el modelo PASAP a partir de las cohortes ILERVAS y NEFRONA, que incluyen población asintomática de mediana edad con riesgo cardiovascular bajo-moderado. Mediante árboles de clasificación, se construyó una herramienta específica por sexo capaz de estimar la presencia de ateromatosis severa a partir de variables clínicas accesibles, mostrando un rendimiento superior a la puntuación SCORE y facilitando la identificación de subgrupos candidatos a pruebas de imagen avanzadas.
Posteriormente, se analizó la influencia de la altitud de residencia sobre la progresión del área de placa, incorporando análisis longitudinales, multivariantes, de importancia y dominancia de predictores clínicos. Los resultados indican que la altitud actúa como modulador de la progresión ateromatosa en varones con ateromatosis subclínica, subrayando la relevancia de integrar factores geográficos en la estratificación del riesgo.
Finalmente, se desarrolló un modelo experimental en cerdas Yucatán PCSK9D374Y con enfermedad renal crónica inducida que reproduce las alteraciones estructurales, hemodinámicas, inflamatorias y metabólicas características de la enfermedad humana en el que se demuestra una ateromatosis acelerada.
En conjunto, la tesis proporciona herramientas estadísticas predictivas, evidencia sobre el impacto del entorno y un modelo traslacional robusto, contribuyendo a una visión integrada de la ateromatosis y a la orientación de futuras estrategias preventivas y terapéuticas personalizadas.
