Unlocking the potential of nailfold videocapillaroscopy in diagnosing and staging wild-type transthyretin amyloidosis: A preliminary approach
Pérez Abad, Laura (Universidad de Zaragoza) ; Aibar Arregui, Miguel Ángel ; Aramburu Llorente, Jimena ; Ramón y Cajal Calvo, Juan (Universidad de Zaragoza) ; Andrés Gracia, Alejandro (Universidad de Zaragoza) ; Revilla Martí, Pablo (Universidad de Zaragoza) ; Atienza Ayala, Saida ; Lahuerta Pueyo, Carmen ; Campos Sáenz de Santamaría, Amelia (Universidad de Zaragoza) ; Ramos Ibañez, Eduardo ; Gracia Tello, Borja del Carmelo (Universidad de Zaragoza)
Resumen: Background. Wild-type transthyretin amyloidosis (ATTRwt) is a serious condition. At early stages, symptoms resemble those of heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Our aim was to perform software-supported nailfold videocapillaroscopy (NVC) analysis to identify hallmarks useful for diagnosis and build machine learning (ML)-based models to assess severity.
Methods. Thirty-two ATTRwt patients underwent NVC. Nineteen initiated TTR-stabilizing therapy and had a new NVC 12 months afterwards. Forty-one capillary-related variables were analyzed. Thirty NVCs were randomly chosen to train models to discriminate between poorer or less poor prognosis according to N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) or Cheng score (cut-offs: 2000 pg/mL and 4 points, respectively). The remaining 21 NVCs were used for validation purposes. A control population of 99 patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) but without signs of amyloidosis was included.
Results. A profound disorganization in the nailfold capillary architecture was generally observed. The models achieved accuracies of 0.81 and 0.90, respectively, in predicting disease severity. An additional model designed to distinguish a profile suggestive of amyloidosis (vs. HFpEF controls) achieved an accuracy of 0.73.
Conclusions. NVC-based ML models may contribute to early diagnosis and staging of ATTRwt.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.medcli.2025.107283
Año: 2026
Publicado en: Medicina clinica 166, 2 (2026), 107283 [8 pp.]
ISSN: 0025-7753
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/IISAragón/GIIS-009
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/IISAragón/GIIS-084
Tipo y forma: Artículo (PostPrint)
Área (Departamento): Área Radiol. y Medicina Física (Dpto. Microb.Ped.Radio.Sal.Pú.)
Área (Departamento): Area Medicina (Dpto. Medicina, Psiqu. y Derm.)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.
Fecha de embargo : 2027-02-14
Exportado de SIDERAL (2026-02-17-20:14:41)
Visitas y descargas
Methods. Thirty-two ATTRwt patients underwent NVC. Nineteen initiated TTR-stabilizing therapy and had a new NVC 12 months afterwards. Forty-one capillary-related variables were analyzed. Thirty NVCs were randomly chosen to train models to discriminate between poorer or less poor prognosis according to N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) or Cheng score (cut-offs: 2000 pg/mL and 4 points, respectively). The remaining 21 NVCs were used for validation purposes. A control population of 99 patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) but without signs of amyloidosis was included.
Results. A profound disorganization in the nailfold capillary architecture was generally observed. The models achieved accuracies of 0.81 and 0.90, respectively, in predicting disease severity. An additional model designed to distinguish a profile suggestive of amyloidosis (vs. HFpEF controls) achieved an accuracy of 0.73.
Conclusions. NVC-based ML models may contribute to early diagnosis and staging of ATTRwt.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.medcli.2025.107283
Año: 2026
Publicado en: Medicina clinica 166, 2 (2026), 107283 [8 pp.]
ISSN: 0025-7753
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/IISAragón/GIIS-009
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/IISAragón/GIIS-084
Tipo y forma: Artículo (PostPrint)
Área (Departamento): Área Radiol. y Medicina Física (Dpto. Microb.Ped.Radio.Sal.Pú.)
Área (Departamento): Area Medicina (Dpto. Medicina, Psiqu. y Derm.)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.Fecha de embargo : 2027-02-14
Exportado de SIDERAL (2026-02-17-20:14:41)
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Artículos > Artículos por área > Radiología y Medicina Física
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Registro creado el 2026-02-17, última modificación el 2026-02-17