Assessing prognosis in Mendelian and complex heart diseases: clinical and genomic risk prediction models

Abstract

[eng] Cardiovascular diseases (CVDs) contribute significantly to morbidity and mortality in the general population. The prognosis of CVD can be very heterogeneous depending on the entity, and even in individuals affected by the same pathology, ranging from an asymptomatic state to the presentation of ventricular arrhythmias, the need for heart transplantation or death. The genetic basis and heritability of cardiovascular diseases are well demonstrated, with a genetic substrate ranging from low-risk common genetic variants (SNPs) to higher-risk rare genetic variants that cumulatively contribute to the phenotypic expression of a particular condition. In recent years, we have made progress in understanding the genetic underpinnings of CVDs, thanks in part to improvements in genomic analysis techniques and the creation of biobanks that contain information on thousands of individuals. In addition, multiple efforts have been made to improve the accuracy of disease prediction and the prognostic stratification of CVD by integrating weighted validated risk factors into clinical prediction models. In this thesis, we focus on the clinical prediction and prognostic stratification of CVDs, either through information on rare genetic variants, or through clinical prediction models based on polygenic scores (PGS), which integrate the additive value of the effect of genome-wide SNPs in relation to a specific phenotype. or through clinical prediction models that integrate demographic and clinical markers. In the first section of this compendium we present the prognosis of a series of individuals carrying a rare variant in the BAG3 gene (p.Gln88*). Affected carriers (71%) showed a clinical phenotype of dilated cardiomyopathy (DCM) with a high progression to acute heart failure (HF) and cardiogenic shock at young ages (57%) which, in some cases, was preceded by symptoms compatible with viral infection. Histopathology revealed acute myocardial damage and/or inflammatory infiltrates in the absence of serological markers of acute viral infection or high viral load in myocardial tissue. In this study we conclude that the MCD caused by the BAG3 variant p.Gln88* is associated with a

high-penetrance form of MCD, which leads to the appearance of acute HF and a specific histopathological pattern, this characterization being potentially useful in understanding the molecular basis of the disease in order to improve the specific treatment of the disease. In the second section, we evaluate the polygenic substrate of three common cardiovascular diseases: atrial fibrillation (AF), heart failure (HF) and coronary artery disease (MAC). The aim of our work was to improve estimates of the association between SNPs and traits from conventional whole genome association studies (GWAS) using GWAS multi-trait analysis (MTAG), which increases the statistical power of these associations by pooling genetically correlated traits. MTAG allowed the discovery of 19, 131 and 141 new genetic loci associated with AF, HF and MAC. The study describes the genes possibly associated with these loci and highlights those with more interesting pathophysiological pathways or with therapeutic potential. Variant-trait effect estimates enhanced by MTAG were compared with those from conventional GWAS by PGS. The predictive models including the PGS derived from the MTAG results showed a discriminatory and predictive capacity similar to the models using PGS derived from conventional GWAs, although in the sub-analysis by sex the PGS derived from MTAG showed a better discriminatory and predictive capacity in women for MAC [∆Nagelkerke's R2 1.735% (95% confidence interval (CI): 0.609-2.856); Net reclassification index 0.208 (95% CI: 0.139-0.277)]. The models, including the PGS for CI, showed poor prediction and calibration that prevented the evaluation of their discriminatory capacity. This work demonstrates that MTAG is a useful tool in the discovery of new genetic loci associated with common CVDs – AF, HF and MAC – and although it does not improve the prediction and discrimination of disease status through the use of PGS in these diseases in the global cohort, it does improve the discrimination and prediction of PGS for MAC in the female cohort. In the third section, we present the external validation of the ventricular arrhythmia risk calculator for right ventricular arrhythmogenic cardiomyopathy (AVMD) in a cohort of 429 individuals with AVM [103 with ventricular arrhythmias during a median follow-up of 5.02 years (2.05–7.90)], demonstrating that the model published in 2019 is

suitable for the prediction of ventricular arrhythmias. The model includes the following variables weighted at the time of diagnosis: sex, age, syncope in the last 6 months, previous unsustained ventricular tachycardia, ventricular extrasystole count, number of anterior and inferior leads with inverted T and right ventricular ejection fraction. In the initial development of the model, the predictive value of the left ventricular ejection fraction, which was not significant in the multivariate analysis, was also evaluated. Other possible predictors were not included in the model as they were not significant in a previous meta-analysis. The model applied to the external validation cohort showed adequate calibration and discrimination [concordance between predicted and observed risk in calibration graphs, pending calibration: 1.01 (95% CI: 0.99–1.03), C-index: 0.70 (95% CI: 0.65–0.75)] and a better net reclassification benefit by a risk threshold below 35% compared to the other algorithms recommended in clinical practice guidelines. Therefore, we conclude that the arrhythmic risk calculator for AVMS is a valid and useful tool in the prognostic stratification of these patients. As a whole, this thesis evaluates the role of cardiovascular genetics in understanding the pathophysiological mechanisms underlying CVD, its diagnostic and prognostic value, as well as the role of disease prediction models and prognostic stratification in these entities.

[cat] Les malalties cardiovasculars (MCVs) contribueixen de forma important a la morbiditat i mortalitat de la població general. El pronòstic de les MCVs pot ser molt heterogeni en funció de l’entitat, i fins i tot en individus afectats per la mateixa patologia, variant des d’un estat asimptomàtic fins a la presentació d’arrítmies ventriculars, la necessitat de transplantament cardíac o la mort. La base genètica i l’heretabilitat de les malalties cardiovasculars estan ben demostrades, amb un substrat genètic que abasta des de variants genètiques comunes (SNPs) de baix risc fins a variants genètiques rares de major risc que contribueixen acumulativament a l’expressió fenotípica d’una afectació concreta. En els últims anys, hem avançat en la comprensió dels fonaments genètics de les MCVs, en part gràcies a la millora en les tècniques d’anàlisi genòmic i a la creació de biobancs que contenen informació sobre milers d’individus. Així mateix, s’han realitzat múltiples esforços per millorar la precisió en la predicció de malaltia i l’estratificació pronòstica de les MCVs mitjançant la integració de factors de risc validats de forma ponderada en models de predicció clínica. En aquesta tesi ens enfoquem en la predicció clínica i l’estratificació pronòstica de les MCVs, bé a través d’informació sobre variants genètiques rares, bé a través de models de predicció clínica a partir de puntuacions poligèniques (PGS, de l’anglès polygenic scores), que integren el valor additiu de l’efecte de SNPs de tot el genoma en relació a un fenotip concret, o bé a través de models de predicció clínica que integren marcadors demogràfics i clínics. A la primera secció d’aquest compendi presentem el pronòstic d’una sèrie d’individus portadors d’una variant rara en el gen BAG3 (p.Gln88*). Els portadors afectats (71%) van mostrar un fenotip clínic de miocardiopatia dilatada (MCD) amb una alta progressió a insuficiència cardíaca (IC) aguda i xoc cardiogènic a edats joves (57%) que, en alguns casos, anava precedida de símptomes compatibles amb infecció viral. La histopatologia va revelar dany miocàrdic agut i/o infiltrats inflamatoris en absència de marcadors serològics d’infecció viral aguda o càrrega viral elevada en el teixit miocàrdic. En aquest treball concloem que la MCD ocasionada per la variant BAG3 p.Gln88* s’associa a una

forma de MCD d’alta penetrància, que condueix a l’aparició d’IC aguda i a un patró histopatològic específic, essent aquesta caracterització potencialment útil en la comprensió de les bases moleculars de la malaltia amb la fi de millorar el tractament específic de la mateixa. A la segona secció, avaluem el substrat poligènic de tres malalties cardiovasculars comunes: la fibril·lació auricular (FA), la insuficiència cardíaca (IC) i la malaltia arterial coronària (MAC). L’objectiu del nostre treball fou millorar les estimacions de l’associació entre SNP i tret dels estudis convencionals d’associació del genoma complert (GWAS) emprant l’anàlisi multi-tret de GWAS (MTAG), que augmenta la potencia estadística d’aquestes associacions mitjançant l’anàlisi conjunta de trets genèticament correlacionats. MTAG va permetre el descobriment de 19, 131 i 141 nous loci genètics associats a la FA, la IC i la MAC. En el treball es descriuen els gens possiblement associats a aquests loci i es destaquen aquells amb vies fisiopatològiques més interessants o bé amb potencial terapèutic. Les estimacions de l’efecte variant-tret millorades a través d’MTAG van ser comparades amb les procedents de GWAS convencionals mitjançant PGS. Els models predictius incloent els PGS derivats dels resultats de MTAG van mostrar una capacitat discriminatòria i predictiva similar als models emprant PGS derivats de GWAS convencionals, si bé en la sub-anàlisi per sexes els PGS derivats de MTAG van mostrar una millor capacitat discriminatòria i predictiva en dones per a la MAC [∆Nagelkerke’s R2 1.735% (Interval de confiança (IC) 95%: 0.609-2.856); Índex de reclassificació neta 0.208 (95% CI: 0.139-0.277)]. Els models incloent els PGS per a la IC, van mostrar una predicció i calibratge deficients que van impedir l’avaluació de la seva capacitat discriminatòria. Aquest treball demostra que MTAG és una eina útil en el descobriment de nous loci genètics associats a les MCVs comunes – FA, IC i MAC - , i si bé no millora la predicció i discriminació de l’estatus de malaltia mitjançant l’ús de PGS en aquestes malalties en la cohort global sí que permet millorar la discriminació i predicció dels PGS per a la MAC en la cohort de sexe femení. A la tercera secció, presentem la validació externa de la calculadora de risc d’arrítmies ventriculars a la miocardiopatia arritmogènica del ventricle dret (MAVD) en una cohort de 429 individus amb MAVD [103 amb arrítmies ventriculars durant una mitjana de seguiment de 5.02 anys (2.05–7.90)], demostrant que el model publicat al 2019 és

adequat per a la predicció d’arrítmies ventriculars. El model inclou de forma ponderada les següents variables al moment del diagnòstic: sexe, edat, síncope en els darrers 6 mesos, taquicàrdia ventricular no sostinguda prèvia, recompte d’extrasístoles ventriculars, nombre de derivacions anteriors i inferiors amb T invertida i fracció d’ejecció del ventricle dret. En el desenvolupament inicial del model també es va avaluar el valor predictiu de la fracció d’ejecció del ventricle esquerre que va resultar no significatiu a l’anàlisi multivariada. Altres possibles predictors no van ser inclosos en el model ja que no foren significatius en un metanàlisi previ. El model aplicat a la cohort de validació externa va mostrar un calibratge i discriminació adequats [concordança entre el risc predit i observat en les gràfiques de calibratge, pendent de calibratge: 1.01 (IC 95%: 0.99–1.03), Índex C: 0.70 (IC 95%: 0.65–0.75)] i un millor benefici de reclassificació net per un llindar de risc per sota del 35% respecte als altres algoritmes recomanats a les guies de pràctica clínica. Per tant, concloem que la calculadora de risc arrítmic per a la MAVD és una eina vàlida i útil en la estratificació pronòstica d’aquests pacients. En el seu conjunt, aquesta tesi avalua el paper de la genètica cardiovascular en la comprensió dels mecanismes fisiopatològics subjacents a les MCVs, el valor diagnòstic i pronòstic de la mateixa, així com el rol dels models de predicció de malaltia i estratificació pronòstica en aquestes entitats.