XXXIII Congreso Nacional de la Sociedad Española de Trombosis y Hemostasia

XXXIII Congreso Nacional de la Sociedad Española de Trombosis y Hemostasia 138 bótico. Los neutrophil extracellular traps (NETs) son redes altamente protrombóticas liberadas por los neutrófilos tras su activación, com- puestos por DNA, mieloperoxidasa (MPO), calprotectina y nucleoso- mas, entre otros elementos. Los microRNAs (miRNAs) son pequeñas moléculas de RNA no codificantes que regulan la expresión proteica y su expresión está alterada en diferentes patologías. Métodos: Reclutamos prospectivamente y realizamos el segui- miento después de la cirugía a 10 pacientes con glioma y 10 pacien- tes con meningioma, todos ellos con un scan de perfusión pulmonar negativo al reclutamiento. Diagnosticamos objetivamente un EP en 5 pacientes de cada grupo dentro de los 7 días post-cirugía. En mues- tras de plasma recogidas antes de la cirugía, medimos marcadores de NETs (DNA, nucleosomas, MPO y calprotectina) y la expresión de 179 miRNAs con el Serum/Plasma Focus microRNA PCR Panel V4 (Exiqon). Con un modelo de regresión logística multivariable en R (v3.2.3) estimamos la capacidad predictiva de EP post-quirúrgico como el área bajo la curva ROC (AUC). Resultados: En pacientes con glioma, obtuvimos un buen modelo predictivo de EP postquirúrgico con DNA y MPO como variables predictoras (AUC = 0,88 [IC 95%: 0,63-1,00], AUC vali- dada=0,77) y también con el nivel de expresión de 8 miRNAs con Elastic Net. En pacientes con meningioma, los marcadores de NETs no son predictores de EP, mientras que sí que lo es el perfil de expre- sión de 6 miRNAs. Conclusiones: Antes de la cirugía, los marcadores de NETs (DNA y MPO) son buenos predictores del EP incidental postquirúr- gico en pacientes con glioma. Por otro lado, también se puede predecir el EP con el perfil de expresión de 8 y 6 miRNAs en pacientes con glioma y meningioma, respectivamente. Esta información podría ser de gran utilidad para prevenir los eventos trombóticos en estos pacien- tes a través de una tromboprofilaxis personalizada. ISCIII-FEDER (PI12/00027, Red RIC RD12/0042/0029, PIE13/00046, PI14/00079, PI14/00512, FI14/00269, CPII15/00002), Generalitat Valenciana (PrometeoII/2015/017), Sociedad Española de Trombosis y Hemostasia y GR-2011-02347854. CO-151  Posible valor predictivo de un perfil de microRNAs plasmáticos específicos de cardiopatía isquémica junto a factores de riesgo cardiovascular clásicos Martos L. 1 , Fernández-Pardo Á. 1 , Hervás D. 2 , Panadero J. 3 , Ramón L. A. 1 , Oto J. 1 , Plana E. 1 , Rueda J. 4 , Zorio E. 4 , España F. 1 , Medina P. 1 , Navarro S. 1 1 Grupo de Investigación en Hemostasia, Trombosis, Arteriosclerosis y Biología Vascular. 2 Unidad de Bioestadística. IIS La Fe. IIS La Fe. 3 Unidad de Genómica y 4 Servicio de Cardiología. Hospital Universitario y Politécnico La Fe. Valencia Introducción: Los microRNAs (miRNAs) son pequeñas molé- culas de RNA estables y detectables en plasma que tienen un papel fisiológico relevante regulando la expresión génica. Es por ello que se proponen como biomarcadores para las enfermedades cardiovas- culares. Por ello, nos proponemos identificar y validar los miRNAs presentes en el plasma de pacientes con cardiopatía isquémica (CI) y desarrollar un algoritmo de predicción del riesgo. Métodos: Seleccionamos muestras de plasma de individuos con CI en fase estable y de individuos sanos, pareados por edad y sexo. Registramos la presencia de los principales factores de riesgo car- diovascular clásicos: edad, dislipemia, diabetes o tabaquismo en el momento del evento, IMC y género. Aislamos el RNA total con el miRNeasyMini kit (Qiagen) conmodificaciones, ymedimos la expre- sión de miRNAs utilizando la plataforma GeneChip miRNA 4.0Array (Affymetrix) en 6 pacientes y 6 controles. Analizamos los resultados empleando el software PARTEK Genomic Suite , y seleccionamos 15 miRNAs diferencialmente expresados (P < 0,05; fold-change > 1,5) entre ambos grupos. Validamos los resultados mediante RT-qPCR (miRCURYLNA TM Universal RTmicroRNAPCR) en otra población de 30 pacientes con CI y 37 controles. Los resultados de RT-qPCR se analizaron con un modelo de regresión logística con penalización Elastic Net y se validó por bootstrap (R v3.3.1), estimando la capaci- dad predictiva de CI. Realizamos el análisis funcional de los miRNAs mediante análisis de enriquecimiento empleando el programa Gene- Set , que nos permite identificar los procesos biológicos, funciones moleculares y componentes celulares significativamente afectados. Resultados: En una población independiente de pacientes con CI y controles, hemos observado que 6 de los 15miRNA, con fold-chan- ges entre -1,75 y 3,68, permiten diferenciar entre pacientes y controles. Empleando estos miRNA en un modelo predictivo, se consigue un área bajo la curva ROC (AUC) aparente de 0,81 [IC 95%: 0,70-0,92; P < 0,001]. Si en este modelo añadimos los factores de riesgo cardio- vascular clásicos, el mejor modelo predictivo se obtiene combinando 5 de los miRNA cuantificados, la dislipemia y el tabaquismo, con un AUC validada de 0,93 (N = 1000 repeticiones). El análisis funcional de los miRNAs seleccionados mostró que regulaban diferentes rutas biológicas ( P < 0,05): señalización NF-kappaB, localización y trans- porte de proteínas, respuesta inmune, biosíntesis de lípidos, respuesta a niveles de nutrientes, síntesis hepática, activación de zimógenos y apoptosis. Conclusiones: Nuestro estudio demuestra que los miRNAs son potentes biomarcadores para la enfermedad cardiovascular, y se identi- fica un perfil de miRNAs característico de la CI, que se suma al riesgo que suponen los factores de riesgo cardiovasculares clásicos. Sería necesaria una validación en un estudio prospectivo de gran tamaño muestral, que confirmara su carácter predictivo. ISCIII (PI12/00027, RD12/0042/0029, PI14/00512, PI14/00079, FI14/00269, CPII15/00002), FEDER una manera de hacer Euro- pa, Generalitat Valenciana (PROMETEOII/2015/017), IIS La Fe (2012/0221, 2014/0421, 2014/0718, 2016/0820). Diátesis hemorrágica CO-152  Caracterización del inhibidor en la hemofilia adquirida y su influencia sobre el perfil de sangrado y la respuesta al tratamiento: Proyecto CIHA Marco Vera P. 1 , Mingot Castellano M. E. 2 , Moret A. 3 , de Cos C. 4 , García Candel F. 5 , Garrido R. 6 , González Porras J.R. 7 , López Fernández M.F. 8 , Quintana L. 9 , Rodríguez González R. 10