Medicina di precisione nella diabetologia

2655

“Tonight, I’m launching a new Precision Medicine Initiative to bring us closer to curing diseases like cancer and diabetes […] and to give all of us access to the personalized information we need to keep ourselves and our families healthier.” -President Barack Obama, 20 Gennaio 2015

La medicina di precisione

Il primo articolo presente nella banca dati NCBI che cita la medicina di precisione risale al 1952, ma l’interesse intorno a questo tema è esploso negli anni 2000 con l’avvenuta mappatura del genoma umano. I primi ad assumersi l’impegno per il suo sviluppo sono stati gli USA nel 2015 con l’istituzione della Precision Medicine Initiative e lo stanziamento di 215 milioni di dollari.

Epigenetica, transcrittomica, proteomica e metabolomica hanno prodotto una vasta quantità di informazioni, che permettono una sempre più precisa caratterizzazione del paziente. L’innovazione tecnologica e lo sviluppo di test a livello cellulare hanno ampliato le possibilità di indagine; test genetici rapidi e affidabili fino alle più moderne tecnologie permetteranno così ai medici del futuro più prossimo di accedere ad una enorme quantità di parametri fisiologici.

Quindi cosa è la medicina di precisione? Possiamo definirla come la giusta terapia per il giusto paziente al momento giusto. In poche parole, si pone l’obiettivo di raggiungere cure più appropriate attraverso la genomica e i “big data”.

Ad oggi, sicuramente l’oncologia è l’ambito in cui la medicina di precisione sta garantendo i migliori risultati in termini di prevenzione e trattamento. Tuttavia, si sta cercando di sviluppare un orientamento analogo nell’ambito della diabetologia, della cardiologia ma anche nelle epilessie e cirrosi epatica.

La medicina di precisione nella diabetologia: lo studio

Riguardo la diabetologia, in realtà, le conoscenze acquisite, se pur promettenti ed interessanti, non riescono ancora ad essere significative e rilevanti nell’attività clinica quotidiana.

In questo quadro bipolare quindi l’unica arma a disposizione è la pazienza e il continuo lavoro. Ed è proprio in questo continuo lavoro che inseriamo uno studio scandinavo dell’Università di Lund pubblicato il 1 Marzo su “Lancet Diabetes -Endocrinology”.

L’obiettivo posto nello studio era quello di stratificare quella condizione altamente eterogenea che prende il nome di diabete mellito tipo 2 per migliorarne il trattamento e quindi ridurre le complicanze che poi rappresentano il vero problema.

I ricercatori svedesi hanno quindi attinto ai dati della coorte Swedish All New Diabetics in Scania, individuando 8.980 casi di diabete neodiagnosticato. Sono state prese in considerazione quindi sei variabili quali: anticorpi anti-decarbossilasi dell’acido glutammico (GAD), età alla diagnosi, indice di massa corporea (BMI), emoglobina glicata, funzione beta-cellulare ed insulino-resistenza. Queste variabili infine sono state correlate ai dati successivamente ottenuti per questi pazienti inerenti lo sviluppo di complicanze e i farmaci prescritti.

Il tutto è stato poi replicato su tre coorti indipendenti quali: Scania Diabetes Registry (1.466 partecipanti), All New Diabetics in Uppsala (844 partecipanti), Diabetes Registry Vaasa (3.485 partecipanti).

I risultati

I ricercatori svedesi attraverso lo studio hanno potuto individuare 5 cluster di pazienti:

Cluster 1 (6,4%): caratterizzato da malattia ad esordio precoce, BMI relativamente basso, scarso controllo metabolico, deficit insulinico e presenza di GADA; etichettato come diabete grave autoimmune (SAID).

Cluster 2 (17,5%): definito diabete grave insulino-carente (SIDD), caratterizzato da GADA negativo, esordio precoce, BMI relativamente basso, bassa secrezione insulinica e scarsa controllo metabolico.

Cluster 3 (15,3%): diabete grave insulino-resistente (SIRD), è caratterizzato da elevata resistenza insulinica ed elevato BMI.

Cluster 4 (21,6%): caratterizzato da BMI elevato ma non dalla resistenza all’insulina per questo definito come lieve diabete correlato all’obesità (MOD).

Cluster 5 (39,1%): diabete lieve correlato all’età (MARD), pazienti con maggiore età rispetto gli altri gruppi, simile al cluster 4 con modesti squilibri metabolici.

Oltre ad avere fenotipi differenti questi 5 cluster hanno presentato anche un diverso rischio di sviluppare complicanze.

Infatti, mentre il SAID si sovrapponeva al diabete di tipo 1 e al LADA, SIDD e SIRD rappresentano due forme gravi di diabete di tipo 2. Sarebbe stato quindi ragionevole in questi gruppi attuare un trattamento intensificato per prevenire le complicanze del diabete.

Il rischio di complicanze renali era, infatti, sostanzialmente aumentato nei pazienti con SIRD. Sebbene, invece, nei vari cluster le differenze per la retinopatia non fossero così pronunciate come per la nefropatia diabetica, la carenza insulinica o comunque l’iperglicemia sembravano essere un importante fattore scatenante la retinopatia, con una più alta prevalenza osservata quindi nel cluster 2 (SIDD).

Ad ulteriore supporto che è possibile stratificare i pazienti con DM2 lo studio ha permesso di osservare come anche le associazioni genetiche in questi cluster presentassero delle diversità.

Lo studio conclude, e qui ritorniamo alle parole con cui avevamo introdotto il discorso della medicina di precisione nella diabetologia, dicendo che questo vuol essere solo un primo passo, un esempio concreto, di come la medicina di precisione possa essere utilizzata e rappresentare una svolta nel trattamento della patologia diabetica. Oggi la scommessa è quindi stimolare programmi di ricerca per incoraggiare approcci creativi alla medicina di precisione per poi testarli rigorosamente al fine di introdurli nella pratica clinica.

Conclusioni sulla medicina di precisione

Come sottolinea un articolo di Nature, siamo di fronte a una grande novità, un’occasione per confermare l’attualità dell’approccio proposto dalla medicina basata sulle prove. Senza evidenze di efficacia e di sicurezza non avrebbe senso mettere in atto alcuna strategia di precisione. Il percorso è noto: fondare il ragionamento clinico sulle evidenze derivanti dalla ricerca, valutarne l’affidabilità, considerarle alla luce della propria esperienza e condividere le proprie riflessioni con il paziente senza perdere quindi l’approccio olistico ed empatico.

FONTI| Studio Lancet, Documento1, Documento2