Dificultăți în prezicerea riscului cardiac în diabetul de tip 1
Un studiu amplu realizat în Europa a descoperit modele ascunse de risc cardiovascular în diabetul de tip 1, evidențiind cum profilarea inteligentă ar putea ajuta medicii să identifice complicațiile mai devreme și să adapteze prevenția.
Boli cardiovasculare (BCV) reprezintă o cauză principală de deces în diabetul de tip 1 (T1D). Evaluarea riscurilor este complicată de prezența hiperglicemiei cronice, alături de anomalii lipidice și hipertensiune. Pentru a aborda această problemă, un studiu publicat în Nature Communications a aplicat un instrument existent de predicție a riscurilor bazat pe fenotip pentru pacienții cu T1D, având ca scop rafinarea stratificării riscului de BCV, bazată pe discordanța dintre indicele de masă corporală (IMC) și biomarkerii cardiometabolici.
Literatura existentă arată că riscul de BCV la pacienții cu T1D rămâne ridicat, în ciuda controlului bun al glicemiei, ceea ce face ca creșterea în greutate să devină o preocupare majoră. Într-un studiu anterior, cercetătorii au identificat cinci profiluri discordante în populația generală, pentru a îmbunătăți detectarea riscului de BCV.
Studiul curent a evaluat dacă aceste profiluri se aplică la T1D, replicând cadrul de analiză în populația de T1D. Autorii au extins analiza pentru a include pacienți cu T1D, analizând datele transversale din aproximativ 44.000 de pacienți din trei cohorte (KUL, DPV și SIDIAP) din mai multe centre din Europa. Au fost analizați markerii convenționali ai BCV, inclusiv date demografice, antropometrice, de stil de viață, biomarkeri sanguini și date despre tensiunea arterială.
Au fost calculate scoruri de discordanță pentru fiecare individ, pe baza cât de bine se potriveau biomarkerii cu IMC-ul. Fiecare subiect a primit apoi probabilități pentru fiecare fenotip, subliniind natura continuă, mai degrabă decât cea categorică, a acestei analize. În final, au folosit metoda Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) pentru a plota toate aceste date și pentru a compara rezultatele cu cele ale studiului original.
Profilul hiper glicemic discordant a fost suprarereprezentat în T1D. Aceasta a demonstrat că trei profiluri erau predominant reprezentate în T1D: concordant, hiper glicemic și inflamator, deși alte profiluri erau prezente în frecvențe mai mici.
Fenotipul hiper glicemic discordant reprezenta 2,5% din persoanele din studiul original, însă 55%-76% în populația T1D. Comparativ cu profilul concordant, hemoglobina glicozilată (HbA1c) era mai mare în grupul hiper glicemic, în timp ce nivelurile mai scăzute ale HbA1c erau asociate cu profilul concordant (cu risc mai scăzut, asemănător populației generale).
Modelul actual arată îmbunătățiri selective în raport cu sistemele de scor convenționale. S-au comparat două modele de predicție a supraviețuirii, specificate pe sexe: unul bazat pe SCORE2, un instrument de stratificare a riscului de BCV recomandat de Societatea Europeană de Cardiologie, care include biomarkeri și alte variabile legate de riscul de BCV, și celălalt care a adăugat probabilitățile de alocare a profilului. Scopul a fost de a identifica care dintre acestea a avut o performanță mai bună în predicția evenimentelor cardiace adverse majore (MACE).
Rezultatele au arătat că adăugarea probabilităților de alocare a profilului a îmbunătățit predicțiile în modele, rezultate și cohorte specifice, dar nu universal. Testarea semnificativă a raportului de probabilitate, o metodă standard utilizată pentru compararea modelelor înnăscute, a demonstrat o predicție îmbunătățită a complicațiilor macrovasculare în cohorta KUL, deși aceasta a fost limitată la bărbați.
Similar, predicția MACE s-a îmbunătățit pentru bărbați în cohorta SIDIAP, în timp ce predicția extinsă a MACE s-a îmbunătățit pentru femei în aceeași cohortă. În plus, predicția retinopatiei a fost îmbunătățită pentru bărbați în cohorta KUL și pentru femei în cohorta DPV.
Aceste descoperiri sunt consistente cu îmbunătățirile în predicția MACE raportate de autorii studiului original, în special în rândul bărbaților din Marea Britanie.
În comparație, alte instrumente de predicție a riscurilor concepute pentru diabet, cum ar fi Studiul Prospectiv al Diabetului din Regatul Unit (UKPDS) (dezvoltat în principal pentru diabetul de tip 2) și instrumentele specifice T1D, cum ar fi STENO-T1D, au arătat că subestimează riscul de BCV în T1D sau nu includ IMC-ul, spre deosebire de noul LIFE-T1D, care ia în considerare și complicațiile renale și retinale.
Analiza beneficiului net favorizează modelul actual. Când se consideră beneficiul adus populației prin utilizarea acestor instrumente, mai degrabă decât doar îmbunătățirea performanței predictive, studiul original a arătat beneficiul net al utilizării oricărui model, inclusiv celor cu date despre profiluri discordante, în raport cu o gamă de probabilități MACE de până la 15%, comparativ cu a nu trata pe nimeni sau a trata pe toată lumea (fără intervenție sau intervenție universală, respectiv).
La un risc MACE de 10% la 10 ani, acest model a identificat încă patru persoane care au fost corect tratate, evitând 37 de intervenții inutile la fiecare 10.000 de persoane testate. Dacă doar pacienții T1D sunt testați folosind acest model, două intervenții suplimentare ar fi fost corect efectuate la acest prag (pentru bărbați în cohorta SIDIAP), evitând 5.746 intervenții inutile la fiecare 10.000 de persoane testate, conform estimărilor analizei curbelor de decizie.
Mecanismele specifice care stau la baza acestor distincții par să se bazeze pe diferențele în glucoza pe nemâncate, pentru bărbați și femei, diferențele în tensiunea arterială sistolică la femei și lipoproteinele de densitate joasă (LDL, colesterolul „rău”) la bărbați. Acestea reprezintă ținte preventive potențiale pentru reducerea riscului de BCV în această populație.
Hiperglicemia cronică în T1D poate masca alți factori de risc cardiovascular relevanți și profiluri, complicând stratificarea riscurilor. În plus, căile de BCV la persoanele cu un bun control al glicemiei pot diferi de cele la persoanele cu hiperglicemie.
Un avantaj notabil al acestei abordări este că se bazează pe biomarkerii clinici colectați în mod obișnuit și nu necesită teste suplimentare specializate, în afară de raportul talie-șold, un metric ușor de obținut, și nu impune o povară suplimentară asupra sistemului de sănătate. Totuși, ar putea ajuta medicii să determine când și cum să testeze pentru prevenția BCV în populația T1D cu risc, cu condiția să fie integrată în rutinele clinice, cum ar fi prin instrumente digitale disponibile public, în special dacă sunt legate de dosarele de sănătate electronice.
Chiar și mici câștiguri în capacitatea de a identifica corect pacienții cu risc ridicat și scă
