Diabetic Medicine
Background e obiettivo del lavoro: Un crescente interesse scientifico è rivolto alla stratificazione della popolazione con diabete tipo 2 per personalizzarne il trattamento e migliorarne gli outcomes. Questo studio ha cercato (con diversi limiti) di fare una revisione sistematica delle evidenze disponibili.
Metodi e risultati principali: Gli autori di questo lavoro hanno condotto una ricerca sistematica delle evidenze disponibili sui principali database (PROSPERO ID: CRD42020206604) individuando 348 studi per un totale di 10,776,009 di partecipanti con una età media di 60 anni. Le evidenze crescenti sull’eterogeneità del diabete tipo 2 hanno infatti aumentato progressivamente l’interesse scientifico verso la possibilità di stratificare, cioè di individuare sottogruppi di pazienti con caratteristiche simili, vedi ad esempio la maggior risposta terapeutica ad un determinato farmaco, con possibili ripercussioni positive sia a livello individuale (personalizzazione terapeutica) sia assistenziale sanitario (ottimizzazione delle risorse). Il crescente interesse documentato dalle evidenze raccolte ha messo comunque in evidenza alcune criticità metodologiche (un solo studio ha infatti riportato la validazione esterna dei risultati in una popolazione indipendente). La maggior parte dei lavori analizzati sono risultati finalizzati a obiettivi clinici più che fisiopatologici come la predizione degli outcomes (compenso glicemico, mortalità o eventi cardiovascolari), della risposta agli interventi o all’analisi dei costi. Il lavoro di stratificazione della popolazione può essere condotto con due principali approcci: una modalità expert-driven in cui le variabili usate e i criteri vengono stabiliti a priori mediante consensus e una modalità data-driven mediante la quale diverse tecniche statistiche consentono di individuare, all’interno di ampi database con numerose variabili, dei cluster omogenei di soggetti con possibile individuazione di aspetti fisiopatologici fino a quel momento non noti. La maggior parte dei lavori inclusi nell’analisi hanno applicato un approccio expert-driven ricorrendo per la stratificazione a parametri antropometrici o variabili biochimiche quali ad esempio HbA1c, BMI, età, fumo di sigaretta, funzione renale e terapia antidiabetica in atto. Gli autori sottolineano come questa metodologia da un lato faciliti la comprensione della relazione tra gli outcome e i sottogruppi individuati (vedi ad esempio la relazione dose-risposta tra fumo e peggior prognosi nel diabete tipo 2), ma dall’altro limiti la generazione di nuove ipotesi facilitato invece dall’approccio data-driven (ad esempio attraverso l’identificazione di nuovi fenotipi tali da migliorare la comprensione eziopatogenetica di determinate condizioni (come suggerito da diversi studi su scompenso cardiaco, depressione e diabete tipo 1). Con questa visione di insieme delle evidenze finora disponibili, gli autori sottolineano da un lato l’esistenza di altre importanti aree di ricerca, al di là delle tradizionali variabili sociodemografiche e biochimiche per migliorare la stratificazione dei pazienti (come, ad esempio, l’aderenza terapeutica ed il supporto familiare/sociale) e dall’altro la necessità di mantenere un occhio vigile sulla possibile applicazione clinica dei risultati di questi studi.
Conclusioni e commento editoriale: L’immane revisione sistematica delle evidenze in questo campo ha determinato a nostro avviso la mancata inclusione di diversi lavori in questo paper. Malgrado ciò l’analisi di questo lavoro offre importanti riflessioni circa la qualità dell’evidenza scientifica pubblicata su questo hot topic e da cui possono emergere, a nostro avviso, importanti indicazioni per futuri progetti di ricerca. I lavori scientifici di medicina di precisione nel diabete tipo 2 sono infatti in costante aumento, e questa review ci conferma la loro estrema eterogeneità. Se da un lato è atteso (e auspicabile) che si continuino ad esplorare nuove metodiche per stratificare al meglio i pazienti e che si esplorino nuovi outcomes (quali ad esempio l’ipoglicemia o la remissione di malattia dopo chirurgia bariatrica), dall’altro lato è però essenziale che vengano aumentati gli sforzi per replicare e validare tali risultati, così da poter accelerare significativamente la loro implementazione nella pratica clinica.
A cura di Ilaria Dicembrini e Mario Luca Morieri
Hodgson S, Cheema S, Zareena Rani Z, Olaniyan D, Ellen O’Leary E, Price H, Dambha‐Miller H. Population stratification in type 2 diabetes mellitus: A systematic review. Diabetic Medicine , 2022, Vol.39(1). ISSN: 0742-3071, 1464-5491; DOI: 10.1111/dme.14688
