Relógios de Metilação do DNA Preveem o Risco de Doenças Cardíacas Melhor do que a Idade Cronológica

Este estudo abrangente representa a primeira comparação sistemática de 12 algoritmos amplamente utilizados de envelhecimento por metilação do DNA para prever risco cardiovascular e mortalidade. Utilizando dados de 1.606 adultos norte-americanos com 50 anos ou mais, provenientes do National Health and Nutrition Examination Survey (1999-2002), os pesquisadores avaliaram a eficácia desses relógios epigenéticos na previsão de desfechos de doenças cardíacas.

O estudo examinou dois desfechos primários: prevalência autorrelatada de doenças cardiovasculares e mortalidade cardiovascular ao longo do acompanhamento. A metilação do DNA foi medida por meio da tecnologia avançada BeadChip, e os pesquisadores calcularam escores de aceleração do envelhecimento comparando estimativas de idade biológica com a idade cronológica.

Os algoritmos baseados em GrimAge emergiram como os preditores mais robustos. GrimAgeMortacc e GrimAge2Mortacc demonstraram associações particularmente fortes com doença arterial coronariana e ataques cardíacos, com odds ratios variando de 2,15 a 2,76 por desvio padrão de aumento. Para a previsão de mortalidade, cinco algoritmos apresentaram associações significativas com morte cardiovascular, incluindo HannumAgeacc, PhenoAgeacc, ZhangAgeacc e ambas as variantes do GrimAge.

Os resultados permaneceram consistentes entre diferentes grupos demográficos, incluindo diversas faixas etárias, sexos e categorias raciais/étnicas. Isso sugere que esses relógios epigenéticos poderiam funcionar como biomarcadores universais para a avaliação do risco cardiovascular, identificando potencialmente indivíduos de alto risco que poderiam se beneficiar de intervenções mais precoces.

Esses resultados têm implicações importantes para a medicina personalizada e a cardiologia preventiva. Ao contrário dos escores de risco genético, que refletem uma predisposição fixa, os padrões de metilação do DNA podem se modificar com intervenções no estilo de vida, tornando-os biomarcadores potencialmente acionáveis tanto para a previsão de risco quanto para o monitoramento de respostas ao tratamento.