O desenvolvimento de uma abordagem de estratificação de risco para a doença arterial coronária é certamente uma ferramenta de grande utilidade para o cardiologista clínico ou clínico geral, assim como para o planejamento de saúde pública e organização de ações de saúde pública mais eficazes. No entanto, esse conhecimento deve ser discutido dentro de um cenário de custo-efetividade e de acordo com seu potencial como objeto de valor econômico. O presente estudo tem como objetivo a identificação de fatores de risco genético de eventos cardiovasculares na população brasileira e o desenvolvimento de um algoritmo preditor que utilize essas informações para o diagnóstico. Esse trabalho encontra-se expositivamente dividido em dois módulos. No primeiro, procuramos exemplificar através de um estudo de associação genética nossa capacidade atual de encontrar e caracterizar variantes genéticas com poder de estratificação populacional com relação ao risco cardiovascular. Utilizamos dados obtidos a partir de pacientes com doença coronária multiarterial, analisando a relevância do polimorfismo C242T do gene da p22phox, subunidade protéica da NADPH oxidase, na predição de mortalidade desta população. Nossos dados permitem não apenas associar esse marcador genético a um risco aumentado de mortalidade nessa população, mas também fornecem informações a respeito do provável mecanismo molecular através do qual esse marcador genético age. No segundo módulo, procuramos detalhar as limitações da abordagem previamente exemplificada, avaliando a informação gerada para o paciente individual. Aqui propomos uma nova abordagem de estratificação de risco desta população, capaz de fornecer de maneira individualizada uma estimativa de risco com maior sensibilidade, especificidade e, conseqüentemente, acurácia. Através de uma abordagem analítica de redução de dimensionalidade obtivemos um algoritmo preditor com acurácia maior do que aquela encontrada utilizando-se apenas os fatores de risco clássicos ou fatores de risco genéticos analisados individualmente. O entendimento das bases genéticas do desenvolvimento de doenças cardiovasculares facilitará não apenas o diagnóstico precoce, possibilitando o surgimento de abordagens terapêuticas mais específicas e desenhadas a atender suscetibilidades individuais, mas também poderá levar à identificação de novas vias eficazes de intervenção. The development of risk stratification approaches in coronary artery disease is certainly an important tool for the clinical cardiologist or internist. It also helps in the planning of public health policies and in the development of effective disease management algorithms. Nevertheless, these tools necessarily have to be developed in a cost-effective scenario and in close relationship with its intrinsic economic value. The present research project aims at the identification of genetic risk factors for cardiovascular events in the Brazilian population and the development of an algorithm with high predictive value for the diagnosis of these events. This thesis is, didactically, divided into 2 modules. Firstly, we have exemplified the used paradigm through the development of a genetic association study conducted in the Brazilian population. Here, we were able to describe and characterize genetic variants with the capacity of risk stratify populations into high and low risk groups. This section was possible with the use of data derived from patients with multi-vessel coronary artery disease and the analysis of the C242T gene variant of the p22phox gene, a subunit of the NADPH oxidase protein complex. Our data show not only a major signal of association between this genetic variant and overall mortality in this population, but also shed light on the potential molecular mechanism of this finding. Secondly, we have described the potential limitations of this approach analyzing information derived for the individual patient. Here, we propose a new risk stratification algorithm for this population with the capacity to provide individual risk with increased sensitivity and specificity. Through the use of a dimensionality reduction analytical approach we were able to find a predictive algorithm with higher accuracy than the one derived with the use of only classical cardiovascular risk factors and no genetic information. The understanding of the genetic basis for cardiovascular disease will improve not only the early diagnosis of these disorders, facilitating the rise of therapeutic approaches more specific and tailored to ones particular genetic susceptibility, but also lead to the identification of new pathways for effective intervention