El modelo AiTTRIX estratifica el riesgo en la amiloidosis cardíaca por transtiretina mejor que NAC y Mayo

La amiloidosis cardíaca por transtiretina (ATTR-CM) ha pasado en pocos años de rareza a sospecha rutinaria en cualquier consulta de insuficiencia cardíaca del anciano. Lo que no ha avanzado al mismo ritmo es la manera de estimar el pronóstico: seguimos usando dos escalas construidas antes de que existiera un solo tratamiento capaz de modificar la enfermedad. Un estudio de cohortes multicéntrico publicado en JAMA Cardiology [1] presenta el modelo AiTTRIX, entrenado con aprendizaje automático sobre 850 pacientes de Suiza y Austria, y lo compara cara a cara con las escalas del National Amyloidosis Centre (NAC) y de la Mayo Clinic.

El trabajo se presentó en el Congreso ESC 2026 el mismo día que se publicó la nueva guía europea de insuficiencia cardíaca, y responde a una pregunta que muchos nos hacemos delante del informe de una gammagrafía positiva: cuando este paciente ya está tomando un estabilizador, ¿me sirve de algo el estadio que le calculo?

En este artículo:

1. Lo que sabíamos hasta ahora
2. Cómo se construyó el modelo AiTTRIX
3. Quiénes son los 850 pacientes
4. AiTTRIX frente a las escalas NAC y Mayo
5. Qué variables mueven el riesgo
6. Lo que el modelo ve y las escalas no
7. Dónde flojea el modelo
8. ¿Qué cambia en mi consulta?

Lo que sabíamos hasta ahora

Las dos escalas de referencia nacieron con pocos años de diferencia y con pacientes sin tratamiento específico. La escala NAC [2] se construyó sobre 869 pacientes del centro británico de amiloidosis y usa dos parámetros que se piden en cualquier hospital: NT-proBNP y filtrado glomerular estimado. El estadio I corresponde a NT-proBNP igual o menor de 3.000 ng/L con filtrado igual o mayor de 45 mL/min/1,73 m², el estadio III a los dos valores en el lado malo, y el estadio II a lo demás. Las medianas de supervivencia fueron de 69,2, 46,7 y 24,1 meses. Su índice c de Harrell original fue de 0,69.

La escala Mayo [3] salió de 360 pacientes con ATTR de tipo salvaje y sustituye el filtrado por la troponina T, con umbrales de 0,05 ng/mL y 3.000 pg/mL de NT-proBNP. La supervivencia a cuatro años fue del 57%, el 42% y el 18% por estadios, con un estadístico c de 0,74. La mediana de supervivencia de toda la serie era de 3,6 años.

Después llegó el tratamiento. En ATTR-ACT, tafamidis redujo la mortalidad por cualquier causa del 42,9% al 29,5% a 30 meses, con una razón de riesgos de 0,70 (IC 95%, 0,51-0,96), y las curvas de supervivencia no empezaron a separarse hasta los 18 meses [5]. Acoramidis redujo el compuesto de muerte u hospitalización cardiovascular del 50,5% al 35,9%, con separación de curvas ya en el tercer mes [6]. La guía ESC 2026 de insuficiencia cardíaca recomienda hoy con clase I y nivel de evidencia A tratar con un silenciador o un estabilizador de transtiretina a los pacientes en clase NYHA I-III [7].

Y entonces apareció el problema. Un trabajo alemán sobre 251 pacientes tratados con tafamidis [4] encontró que la escala NAC seguía identificando bien al grupo de máximo riesgo, pero ya no distinguía entre el estadio I y el estadio II (p = 0,340). Justamente la distinción que más falta hace en la consulta: separar al paciente que puede esperar seis meses del que hay que ver en seis semanas. Si quieres profundizar en cómo se sigue a estos pacientes en el día a día, tienes una revisión sobre la monitorización de la progresión clínica en la amiloidosis por transtiretina.

Cómo se construyó el modelo AiTTRIX

Los autores entrenaron un bosque de supervivencia aleatorio, una técnica de aprendizaje automático que modela directamente el tiempo hasta el evento en lugar de limitarse a decir si ocurre o no. El desenlace principal fue el compuesto de muerte por cualquier causa y hospitalización por insuficiencia cardíaca.

Lo interesante del método está en cómo se validó. En vez de partir la muestra al azar, usaron validación cruzada interna-externa: en cada vuelta se aparta un centro entero, se entrena con el resto y se prueba sobre el centro apartado. Es una forma exigente de comprobar si el modelo aguanta al cambiar de hospital, de población y de práctica clínica. Dentro de cada vuelta se imputaron los datos ausentes, se seleccionaron variables con LASSO y se ajustaron los hiperparámetros, siempre sobre los datos de entrenamiento. El modelo final se entrenó con toda la cohorte y se publicó como aplicación web abierta bajo el nombre AiTTRIX, con el código accesible.

Quiénes son los 850 pacientes

La cohorte reúne el registro Swiss-CARE, con seis hospitales terciarios suizos, y el registro de amiloidosis cardíaca de la Universidad Médica de Viena. Son 850 pacientes con ATTR-CM confirmada por gammagrafía ósea o por biopsia endomiocárdica: 352 de Berna, 260 del resto de Suiza y 238 de Viena.

La mediana de edad fue de 79 años (IQR 74-83) y 750 pacientes (88,2%) eran varones. El NT-proBNP mediano fue de 1.738 ng/L y el filtrado glomerular estimado de 65 mL/min/1,73 m². El 73,8% tenía ATTR de tipo salvaje. Y un dato que conviene retener: el 63,4% recibía ya tratamiento específico. Durante una mediana de seguimiento de 34 meses hubo 302 eventos (35,5%), repartidos en 105 muertes y 197 hospitalizaciones por insuficiencia cardíaca.

Hay un detalle logístico que importa más de lo que parece. La escala NAC se pudo calcular en 748 de los 850 pacientes, pero la Mayo sólo en 587, porque en casi un tercio de la cohorte no había troponina disponible. En el grupo del resto de Suiza faltaba en el 57,7%. Una escala que no se puede calcular no estratifica a nadie.

AiTTRIX frente a las escalas NAC y Mayo

El modelo alcanzó índices c de Harrell de 0,74 (IC 95%, 0,69-0,78) en Berna, 0,77 (0,69-0,83) en el resto de Suiza y 0,72 (0,67-0,77) en Viena, con áreas bajo la curva a tres años de 0,73, 0,80 y 0,75. La comparación directa con cada escala, hecha en la subpoblación en la que esa escala se podía calcular, queda así:

Los valores son índices c de Harrell. La mejora osciló entre 2 y 10 puntos porcentuales, y entre 3 y 19 puntos en el área bajo la curva a tres años. La calibración fue aceptable en general, con pendientes próximas a 1, salvo a los tres años en la cohorte del resto de Suiza, donde el seguimiento era más corto.

El análisis de curva de decisión ayuda a traducirlo a algo tangible. Con un umbral de riesgo del 15%, usar el modelo detecta entre 5 y 6 eventos verdaderos más por cada 100 pacientes que la estrategia de no intervenir en nadie.

Qué variables mueven el riesgo

El análisis de explicabilidad ordena las variables por su contribución al riesgo, y el resultado es reconocible para cualquier clínico: NT-proBNP, edad, filtrado glomerular estimado, clase funcional NYHA y tratamiento específico de la amiloidosis encabezan la lista, seguidos de hemoglobina, tratamiento diurético, antagonista del receptor mineralocorticoide, FEVI, valvulopatía de más de grado I y diabetes. Las direcciones son las esperables: más NT-proBNP, más edad y peor clase funcional empujan hacia arriba; más filtrado, hacia abajo.

Lo relevante no es la lista en sí, sino que seis de esas once variables no entran en ninguna de las dos escalas clásicas. La clase funcional, la anemia, la función ventricular, la carga valvular y, sobre todo, el hecho de estar o no en tratamiento modificador quedan fuera de un sistema que sólo mira dos analíticas. Sobre lo que aporta cada fármaco puedes repasar nuestra guía de tafamidis, acoramidis y el resto del arsenal en la miocardiopatía por transtiretina.

Lo que el modelo ve y las escalas no

El material suplementario contiene el hallazgo más útil para la consulta. Tanto la escala NAC como la Mayo amontonan a la mayoría de los pacientes en el estadio I: en la cohorte de Berna, 209 de 313 pacientes evaluables cayeron en el estadio NAC I. El problema es que ese estadio I no es realmente de bajo riesgo, porque aproximadamente uno de cada tres de esos pacientes tuvo un evento en tres años.

El modelo reparte mucho mejor. Su grupo de bajo riesgo mantuvo entre el 85% y el 91% de supervivencia libre de eventos a tres años según la cohorte, frente al 68%-90% de la categoría más baja de las escalas clásicas. En Berna la diferencia es la más llamativa: en torno al 86% con el modelo frente a cerca del 67% con el estadio NAC I.

Los autores muestran además dos casos individuales que lo ilustran mejor que cualquier índice. Un paciente de 73 años clasificado en estadio II por ambas escalas quedó como de bajo riesgo para el modelo, y no tuvo ningún evento en 1.332 días. Otro de 84 años, en estadio I por NAC y por Mayo, fue clasificado de alto riesgo por el modelo y falleció a los 226 días. Lo que inclinó la balanza en su caso fueron la anemia, la edad, el tratamiento diurético y el no estar recibiendo tratamiento específico. Ninguna de esas cuatro cosas entra en el estadiaje clásico.

Dónde flojea el modelo

Conviene leer el suplemento entero antes de entusiasmarse, porque contiene dos avisos importantes que no aparecen en el resumen.

El primero: cuando el modelo se evalúa sólo en los pacientes que reciben tratamiento específico, que hoy son la mayoría, el rendimiento en la cohorte de Berna baja del 0,74 al 0,67 de índice c, y la calibración a un año se deteriora de forma clara. En las otras dos cohortes se mantiene. Es exactamente el escenario en el que más falta hace afinar.

El segundo: los propios autores compararon su bosque de supervivencia aleatorio con una regresión de Cox con LASSO entrenada con el mismo procedimiento, y la diferencia fue de sólo 1 a 2 puntos de índice c en la cohorte completa. Dicho de otro modo, casi toda la ganancia sobre las escalas clásicas no viene del aprendizaje automático, sino de mirar once variables en lugar de dos. La diferencia sí se amplía en el subgrupo tratado, hasta 6 puntos de índice c, que es probablemente donde la flexibilidad del método aporta algo real.

A esto se suman las limitaciones que los autores reconocen: diseño retrospectivo, cohortes exclusivamente centroeuropeas, ausencia de validación prospectiva y análisis restringido al primer evento. Y una que conviene subrayar: la explicabilidad describe asociaciones estadísticas, no mecanismos causales. Que el tratamiento diurético aparezca asociado a más riesgo no significa que los diuréticos empeoren el pronóstico, sino que quien los necesita está peor.

¿Qué cambia en mi consulta?

Mañana, poco. Este es un modelo desarrollado y validado internamente, sin validación prospectiva ni externa fuera de Europa Central, y no existe ninguna guía que recomiende con clase su uso. De hecho, tampoco existe ninguna que recomiende con clase la escala NAC o la Mayo: la guía ESC 2026 de insuficiencia cardíaca sólo contiene una recomendación sobre amiloidosis, y es de tratamiento [7]. El estadiaje pronóstico se usa por consenso, no por recomendación formal.

Lo que sí cambia es cómo lees un estadio I. Si tienes delante un paciente en estadio NAC I con anemia, clase funcional III, FEVI deprimida y sin tratamiento específico iniciado, el estadio te está tranquilizando por motivos equivocados. Ese perfil concreto es el que el modelo reclasifica hacia arriba, y es el que se te escapa si te quedas en el NT-proBNP y el filtrado.

Y hay una lección que vale independientemente del modelo: una escala construida en pacientes no tratados no puede seguir funcionando igual cuando dos de cada tres pacientes están tratados. La guía ESC 2026 observa que la supervivencia del brazo placebo de ATTRibute-CM fue mejor que la del brazo de tratamiento de ATTR-ACT, probablemente por diagnóstico más precoz. La población ha cambiado, y las herramientas de estratificación tienen que cambiar con ella. Que la primera propuesta seria venga con el código abierto y una aplicación pública es una buena noticia para que otros grupos puedan validarla en sus cohortes, que es exactamente lo que hace falta ahora. En la misma línea de trabajos que aplican inteligencia artificial a esta enfermedad, hemos comentado la detección de ATTR a partir del electrocardiograma, que aborda el otro extremo del problema: el diagnóstico.

Mensajes clave

• El modelo AiTTRIX alcanzó índices c de Harrell de 0,72 a 0,78 en tres cohortes independientes, frente a 0,65-0,74 de la escala NAC y 0,66-0,70 de la Mayo.
• Su grupo de bajo riesgo mantuvo un 85%-91% de supervivencia libre de eventos a tres años, frente al 68%-90% de la categoría más baja de las escalas clásicas.
• Las escalas clásicas amontonan a la mayoría en el estadio I: en Berna, 209 de 313 pacientes, con aproximadamente un tercio de eventos a tres años en ese grupo.
• Seis de las once variables del modelo no entran en NAC ni en Mayo: clase NYHA, tratamiento específico, hemoglobina, diuréticos, FEVI y carga valvular.
• Un Cox con LASSO obtuvo resultados a sólo 1-2 puntos de índice c: la ganancia viene sobre todo de usar más variables, no del aprendizaje automático en sí.

Relevancia y aplicación clínica

El valor práctico de este trabajo no está en sustituir una escala por otra, sino en enseñar dónde falla la que usamos. Un estadio I de la escala NAC en un paciente ya tratado no significa hoy lo mismo que significaba en 2018, y este estudio de cohortes lo cuantifica con números que se pueden llevar a la sesión clínica.

Mientras llega la validación prospectiva, la lectura razonable es intermedia. Sigue calculando el estadio, porque es lo que entienden todos y lo que aparece en los informes, pero no lo uses como único criterio para decidir la frecuencia de revisiones. Añade mentalmente lo que el modelo añade: clase funcional, hemoglobina, función ventricular, carga valvular y, sobre todo, si el paciente está recibiendo o no tratamiento modificador. Esa lista corta corrige la mayor parte de los errores de clasificación descritos, y no necesita ninguna herramienta informática para aplicarse.

La estratificación pronóstica en la amiloidosis cardíaca por transtiretina ha entrado en una fase de revisión, y el estudio que presenta el modelo AiTTRIX es la primera propuesta que la aborda con datos contemporáneos, código abierto y una comparación honesta contra las alternativas. Que sirva para decidir a quién ves en seis semanas y a quién en seis meses dependerá de que otros grupos la validen en sus propias cohortes.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el modelo AiTTRIX y para qué sirve?
Es un modelo de aprendizaje automático desarrollado en 850 pacientes con amiloidosis cardíaca por transtiretina que estima el riesgo individual de muerte u hospitalización por insuficiencia cardíaca. Los autores lo publicaron como aplicación web abierta y con el código accesible, pero no está validado de forma prospectiva.

¿Debo dejar de usar la escala NAC o la Mayo?
No. Ninguna guía recomienda con clase una escala concreta, y ambas siguen identificando bien al grupo de máximo riesgo. Lo que este trabajo demuestra es que su categoría más baja agrupa a demasiados pacientes y que su capacidad de separar riesgo bajo de intermedio se ha deteriorado en la era del tratamiento modificador.

¿Qué variables debería tener en cuenta además del NT-proBNP y el filtrado glomerular?
Las que el modelo señala y las escalas ignoran: clase funcional NYHA, hemoglobina, FEVI, necesidad de diuréticos, carga valvular y si el paciente recibe tratamiento específico. Son datos que ya tienes en la historia y que no cuestan ninguna prueba adicional.

¿Aporta realmente algo la inteligencia artificial en este contexto?
Menos de lo que sugiere el titular. Una regresión de Cox con selección de variables obtuvo resultados a sólo 1-2 puntos de índice c en la cohorte completa. La diferencia se amplía en el subgrupo de pacientes tratados, pero la mayor parte de la mejora sobre NAC y Mayo viene de incorporar más variables clínicas, no del método estadístico.

Bibliografía recomendada

1. Baj G, Ciocca N, Mohammadi Kazaj P, et al. Machine learning-driven risk prediction model in transthyretin amyloid cardiomyopathy. JAMA Cardiol. 2026. PMID 42663418
2. Gillmore JD, Damy T, Fontana M, et al. A new staging system for cardiac transthyretin amyloidosis. Eur Heart J. 2018;39(30):2799-2806. PMID 29048471
3. Grogan M, Scott CG, Kyle RA, et al. Natural history of wild-type transthyretin cardiac amyloidosis and risk stratification using a novel staging system. J Am Coll Cardiol. 2016;68(10):1014-1020. PMID 27585505
4. Müller ML, Spethmann S, Messroghli D, et al. Accuracy of established prognostic staging systems for cardiac transthyretin amyloidosis in the tafamidis era. JACC Adv. 2025;4(2):101568. PMID 39826440
5. Maurer MS, Schwartz JH, Gundapaneni B, et al. Tafamidis treatment for patients with transthyretin amyloid cardiomyopathy. N Engl J Med. 2018;379(11):1007-1016. PMID 30145929
6. Judge DP, Alexander KM, Cappelli F, et al. Efficacy of acoramidis on all-cause mortality and cardiovascular hospitalization in transthyretin amyloid cardiomyopathy. J Am Coll Cardiol. 2025;85(10):1003-1014. PMID 40074465
7. Køber L, Adamo M, Ruwald AC, et al. 2026 ESC Guidelines for the management of heart failure. Eur Heart J. 2026. PMID 42661420