Nuove informazioni sulla valutazione del rischio di dilatazione aortica toracica

La dilatazione dell'aorta toracica può portare a seri problemi di salute noti come aneurismi aortici toracici (TaA). Se non trattato, un TAA può causare una rottura o dissezione, che può essere fatale. Studi mostrano che circa l'8% degli arresti cardiaci avvenuti fuori dall'ospedale sono dovuti a questa condizione. Le possibilità di morire entro 30 giorni dopo essere stati ricoverati in ospedale per il trattamento di un aneurisma aortico toracico possono arrivare fino al 49%. Sorprendentemente, molte persone con un'aorta ingrandita non mostrano sintomi, e la condizione spesso viene scoperta per caso. Quando un medico trova un aneurisma aortico toracico ascendente asintomatico, può monitorarlo con esami di imaging regolari e consigliare di controllare la pressione sanguigna o la chirurgia elettiva, portando a risultati di salute migliori rispetto ai trattamenti d'emergenza.

#Rischio genetico e strumenti predittivi

Negli ultimi anni, gli scienziati hanno utilizzato informazioni genetiche per prevedere il rischio di varie malattie cardiache, inclusi i TAA. Conosciuti come Punteggi Poligenici (PGS), questi marcatori genetici aiutano a stimare il rischio di un individuo in base ai propri geni. I ricercatori hanno sviluppato il PGS per valutare quanto è probabile che qualcuno abbia un'aorta toracica ascendente ingrandita e complicazioni correlate. Anche se sono stati identificati diversi gruppi di geni legati a queste condizioni, l'applicazione reale del PGS nella pratica clinica non è ancora ben compresa.

#Nuovo strumento di valutazione del rischio: punteggio AORTA

È stato creato un nuovo strumento clinico chiamato punteggio AORTA per identificare i pazienti a maggior rischio di dilatazione aortica ascendente. Questo punteggio è stato sviluppato utilizzando tecniche di imaging avanzate e validato in diverse popolazioni. Il punteggio AORTA considera fattori come età, sesso, peso e problemi di salute esistenti come l'ipertensione o il diabete, rendendolo uno strumento completo per valutare il rischio di un individuo.

Questo studio si concentra sulla validazione del punteggio AORTA in una popolazione diversa e variegata. Sottolinea anche la necessità di adattare il punteggio in base a fattori locali specifici per migliorare l'accuratezza e mostra i potenziali vantaggi di includere un PGS nel processo di valutazione.

#Popolazione dello studio

La ricerca ha coinvolto partecipanti del Penn Medicine Biobank (PMBB), un gruppo raccolto da tutto il sistema sanitario. In totale, 44.297 persone hanno dato il consenso affinché le loro informazioni sanitarie fossero collegate a test genetici. Tra questi, 6.790 hanno fatto ecocardiogrammi per misurare il diametro della loro aorta toracica ascendente.

#Selezione dei fattori clinici

Per creare il modello di valutazione del rischio, i ricercatori hanno utilizzato fattori clinici che facevano parte del punteggio AORTA originale. Questi includono Condizioni di salute come ipertensione e diabete, oltre a metriche fisiche di base come età, peso, altezza e pressione sanguigna. È stata presa in considerazione anche l'interazione tra questi fattori per raffinare ulteriormente il modello.

#Sviluppo del modello predittivo

Utilizzando i fattori clinici menzionati in precedenza, i ricercatori hanno ricavato valori predetti per i partecipanti del PMBB. Hanno anche creato una versione del punteggio AORTA che includeva i valori PGS. I punteggi PGS utilizzati nello studio si basavano su risultati di una coorte simile alla popolazione europea. I ricercatori hanno considerato l'ascendenza includendo informazioni sul background genetico nei loro modelli.

Hanno costruito diversi modelli per valutare l'efficacia del punteggio AORTA e delle sue variazioni. Una versione era un punteggio AORTA ricalibrato che si adattava alle caratteristiche specifiche degli individui del PMBB. Un'altra versione includeva sia il punteggio AORTA ricalibrato che il PGS.

#Valutazione dei modelli

Per garantire l'affidabilità dei loro risultati, i ricercatori hanno utilizzato un metodo chiamato cross-validation. Questo processo aiuta a evitare il sovraccarico e fornisce un quadro più chiaro di come i modelli performano in condizioni reali. Hanno esaminato diversi metri di performance come quanto bene i modelli spiegavano la varianza nel diametro aortico e quanto accuratamente prevedevano la dimensione aortica.

#Confronto delle performance dei modelli

La performance del punteggio AORTA standard è stata confrontata con la sua versione ricalibrata e quelle che includevano il PGS. Il punteggio AORTA ricalibrato ha performato meglio, dimostrando che le modifiche basate sulle caratteristiche di salute locali possono migliorare significativamente l'accuratezza. Anche se aggiungere il PGS ha aiutato, i miglioramenti sono stati lievi.

#Utilità clinica dei modelli

Lo studio ha anche esaminato quanto efficacemente ogni modello potesse prevedere quando una persona ha un diametro aortico di 4 cm o più, una soglia alla quale è necessaria un'ulteriore indagine o azione. Le versioni del punteggio AORTA che includevano il PGS erano migliori nel prevedere questa condizione rispetto al modello standard.

Hanno effettuato analisi della curva decisionale per valutare i benefici di ciascun modello di regressione logistica. Queste analisi mostrano quanto spesso i modelli identificano accuratamente gli individui che potrebbero beneficiare di ulteriori esami di imaging, come ecocardiogrammi transtoracici (TTE).

#Risultati sul beneficio clinico

I risultati hanno indicato che i modelli con punteggi adattati e quelli che incorporavano dati genetici performavano meglio nell'identificare gli individui che necessitano di ulteriori valutazioni. Questo significa che utilizzare sia metriche di salute locali che fattori genetici può fornire un quadro più accurato di chi potrebbe essere a rischio di sviluppare un TAA.

#Analisi di sensibilità

I ricercatori hanno anche effettuato analisi di sensibilità, testando diverse soglie di punteggio per vedere quali producessero i migliori risultati nell'identificare i casi che necessitano attenzione. I risultati hanno mostrato che il modello che include sia il punteggio AORTA ricalibrato che il PGS ha performato costantemente bene a diverse soglie.

#Limitazioni dello studio

Lo studio ha alcune limitazioni. Il punteggio AORTA originale e il PGS si basavano su una popolazione che potrebbe non rappresentare appieno la popolazione più ampia e diversificata dei centri urbani negli Stati Uniti. È necessaria una comparazione con altre coorti per convalidare ulteriormente questi risultati.

Inoltre, la dimensione del campione per generare i pesi PGS non era particolarmente grande, il che potrebbe aver limitato la sua efficacia.

#Conclusione

La ricerca conclude che il miglior modello per prevedere il diametro ingrandito dell'aorta toracica ascendente è il punteggio AORTA ricalibrato combinato con il PGS. Anche se includere dati genetici fornisce un miglioramento nella capacità predittiva, le modifiche basate sulle caratteristiche di salute locali sembrano essere ancora più benefiche. Gli studi futuri dovrebbero concentrarsi su se risultati simili possano essere replicati in diversi gruppi e su come questi risultati possano essere utilizzati in contesti clinici per identificare meglio gli individui che necessitano di screening per la dilatazione aortica toracica.