Riepilogo Tra i primi 20 fattori di rischio globali per gli anni di vita persi nel 2040, le previsioni di base indicano tre rischi metabolici (pressione alta, indice di massa corporea elevato e glicemia a digiuno elevata) come principali variabili di rischio. Sulla base di questi e altri fattori di rischio, il concetto di salute metabolica sta attirando molta attenzione nella comunità scientifica. Si concentra sull’aggregazione di importanti fattori di rischio, consentendo l’identificazione di sottofenotipi, come persone di peso normale metabolicamente non sane o persone obese metabolicamente sane, che differiscono notevolmente nel rischio di malattie cardiometaboliche. Dal 2018, studi che utilizzano l’antropometria, le caratteristiche metaboliche e la genetica nel quadro dell’analisi dei cluster hanno proposto nuovi sottofenotipi metabolici tra i pazienti ad alto rischio (ad esempio quelli con diabete). Il punto cruciale ora è se queste strategie di subfenotipizzazione siano superiori ai metodi consolidati di stratificazione del rischio cardiometabolico rispetto alla previsione, prevenzione e trattamento delle malattie cardiometaboliche. In questa recensione, affrontiamo attentamente questo punto e concludiamo, in primo luogo, per quanto riguarda la stratificazione del rischio cardiometabolico, nella popolazione generale, sia il concetto di salute metabolica che gli approcci cluster non sono superiori ai modelli di previsione del rischio. stabilito. Tuttavia, entrambi gli approcci di subfenotipizzazione potrebbero essere utili nel migliorare la previsione del rischio cardiometabolico in sottogruppi di individui, come quelli appartenenti a diverse categorie di BMI o persone con diabete. In secondo luogo, l’applicabilità dei concetti da parte dei medici curanti e la comunicazione del rischio cardiometabolico ai pazienti sono più facili utilizzando il concetto di salute metabolica. Infine, gli approcci per identificare particolari gruppi a rischio cardiometabolico hanno fornito alcune prove che potrebbero essere utilizzati per assegnare gli individui a specifici gruppi a rischio fisiopatologico, ma resta da determinare se questa assegnazione sia utile per la prevenzione e il trattamento. |
Le persone magre e metabolicamente non sane hanno un rischio maggiore di malattie cardiovascolari (CVD) rispetto al rischio osservato nelle persone obese e metabolicamente sane. Le nuove analisi dei cluster hanno inoltre identificato una grande eterogeneità nel rischio di diabete di tipo 2 e CVD e nella loro risposta al trattamento .
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Le persone magre e metabolicamente non sane hanno un rischio maggiore di malattie cardiovascolari (CVD) rispetto al rischio osservato nelle persone obese e metabolicamente sane. Recentemente, nuove analisi di cluster (raggruppamenti computerizzati di persone) hanno identificato anche una grande eterogeneità nel rischio di diabete di tipo 2 e malattie cardiovascolari e nella loro risposta al trattamento. Questi risultati rivelano che potrebbe esserci un enorme tesoro, ancora non scoperto, da scoprire nel campo della ricerca cardiometabolica.
In un articolo di revisione su The Lancet Diabetes & Endocrinology , Norbert Stefan dell’Helmholtz Monaco, del Centro tedesco per la ricerca sul diabete (DZD) e dell’Università di Tubinga, e Matthias B. Schulze dell’Istituto tedesco di nutrizione umana Potsdam-Rehbruecke e del DZD evidenziare come questi nuovi concetti di stratificazione del rischio possano aiutare a implementare meglio la medicina di precisione nella pratica clinica.
Tra i primi 20 fattori di rischio globali per gli anni di vita persi nel 2040, i tre rischi metabolici ( alta pressione sanguigna, alto BMI e alto glucosio plasmatico a digiuno ) saranno le principali variabili di rischio. Sulla base di questi e di altri fattori di rischio accertati, come il basso colesterolo HDL e gli alti trigliceridi, il concetto di salute metabolica sta attirando molta attenzione nella comunità scientifica. Si concentra sull’aggregazione di importanti fattori di rischio, consentendo l’identificazione di una salute metabolica compromessa. Ad oggi, nella maggior parte degli oltre 1.000 studi che affrontano questo argomento, le persone sono considerate metabolicamente sane se hanno meno di 2 dei seguenti fattori di rischio metabolico: pressione alta, glicemia alta, colesterolo HDL basso e trigliceridi alti, o farmaci trattamenti per queste condizioni sono presenti . Pertanto, sono stati identificati sottofenotipi , come individui con peso normale metabolicamente non sano (MUHNW) e individui obesi metabolicamente sani (MHO), che differiscono notevolmente nel loro rischio di CVD.
In una meta-analisi, Matthias Schulze, Norbert Stefan e colleghi hanno scoperto che rispetto alle persone con peso normale metabolicamente sano (MHNW), il rischio di CVD aumenta del 45% nelle persone con MHO e del 100% nelle persone con MUHNW. Nel loro presente articolo di revisione, Norbert Stefan e Matthias Schulze non solo riassumono le conoscenze su queste relazioni, ma evidenziano anche la loro nuova definizione di salute metabolica . Tenendo conto dei fattori di rischio ipertensione, diabete e un elevato rapporto vita-fianchi, in due studi molto ampi (US National Health and Nutrition Examination Survey III e UK Biobank) hanno scoperto che il rischio di mortalità per CVD aumentava di 100 % nelle persone con MUHNW, ma non è aumentato nelle persone con MHO. Matthias Schulze sottolinea che “questi dati rivelano l’importanza di considerare l’impatto della distribuzione del grasso corporeo per la definizione di salute metabolica”.
Norbert Stefan aggiunge: "I nuovi gruppi a rischio cardiometabolico aiutano anche a identificare sottogruppi di persone con un diverso rischio di malattie cardiometaboliche?" Per rispondere a questa domanda, gli autori del presente articolo di revisione discutono i risultati dei più importanti approcci di riduzione della dimensionalità dei dati che possono essere riassunti sotto il termine “analisi di cluster”.
Questi studi sono stati condotti principalmente in pazienti con diabete o in persone a rischio di diabete di tipo 2. Anche gli approcci di gruppo si basano su variabili cliniche disponibili di routine, ma possono includere dati più complessi, come la genetica. Tra i sottogruppi derivati da queste analisi cluster ci sono persone che hanno prevalentemente una bassa secrezione di insulina, resistenza all’insulina, fegato grasso, obesità viscerale, diabete lieve correlato all’età, diabete lieve correlato all’obesità o altri fenotipi. complesso.
Norbert Stefan e Matthias Schulze concludono: “Per quanto riguarda la stratificazione del rischio cardiometabolico, sia il concetto di salute metabolica che gli approcci di gruppo non sono considerati superiori ai modelli consolidati di previsione del rischio. Tuttavia, entrambi gli approcci possono essere utili per prevedere meglio il rischio cardiometabolico in sottogruppi, come individui appartenenti a diverse categorie di BMI o persone con diabete di tipo 2. Evidenziano inoltre che l’applicabilità dei concetti da parte dei medici curanti e la comunicazione del rischio cardiometabolico con i pazienti potrebbe essere più semplice per il concetto di salute metabolica. Gli autori notano poi che essere metabolicamente sani o malsani , o essere assegnati a uno specifico gruppo a rischio cardiometabolico, sarà nella maggior parte dei casi un’assegnazione transitoria . Inoltre, concludono che gli approcci per identificare i gruppi a rischio cardiometabolico hanno fornito prove che potrebbero essere utilizzati per assegnare gli individui a specifici gruppi a rischio fisiopatologico. Resta da studiare attentamente la misura in cui questa assegnazione potrebbe migliorare la valutazione del rischio e la risposta al trattamento.
