Resumen de Estudio multidisciplinar sobre la reinervación tras el trasplante cardíaco y su repercusión clínica

Juan Carlos Gallego Page

• Introduccion: el trasplante cardiaco (TC) conlleva la excisión del corazón enfermo y la implantación del corazón donante que queda aislado del sistema nervioso autónomo del receptor, es decir funcionalmente denervado. Diversos estudios han mostrado evidencias de reinervación (RN) del corazón trasplantado.

  Objetivos: estudiar la actividad nerviosa autonomica cardiaca tras el TC mediante tres tecnicas distintas: gammagrafia cardiaca (GG) con Metayodo-beciluanidina-I123(MIBG), analisis de la variabilidad de frecuencia cardiaca (VFC) y detección de fibras nerviosas en muestras de biopsia endomiocárdica (BEM). Valorar la posible correlacion entre las distintas tecnicas, buscar posibles factores predictores de RN y analizar el efecto de la RN sobre el pronostico del paciente con TC.

  Pacientes y Metodos: Cincuenta y cinco pacientes con TC entre 0,5 y 160 meses antes del estudio (medio de 46 meses). Grupo control de 10 sujetos sanos. Realización de gammagrafia con MIBG (marcador simpatico) con tecnica SPECT. Analisis de VFC en Holter de 24 horas. Estudio de las muestras de BEM mediante inmunohistoquimica con el anticuerpo anti-S100, para la detección de fibras nerviosas.

  Resultados y Conclusiones: Los resultados obtenidos en la GG mostraron una actividad simpática muy inferior a la del grupo control, que aumentaba con el tiempo post-TC, aunque sin alcanzar valores normales. En el estudio SPECT se observo capatacion en el 31% de los pacientes, preferentemente en la region anteroseptal del ventriculo izquierdo. Existia correlación entre el parametro LF(marcador simpatico) de la VFC con los valores de la GG. El estudio inmunohistoquimico evidenció la existencia de fibras nerviosas en 36 pacientes (65,5%), los cuales presentaban mayor actividad parasimpatica en el análisis de VFC. El tiempo post-TC y la existencia de cirugia extracorporea previa, fueron predictores independientes para el desarrollo de RN. El analisis de las curva