Diabete di tipo 2, prevedere l'efficacia dei farmaci con un modello personalizzato
Un modello basato su dati clinici di routine è in grado di identificare le terapie più efficaci nel ridurre la glicemia nei pazienti con diabete di tipo 2.
Un gruppo di ricercatori del Regno Unito, guidato da John M. Dennis della University of Exeter Medical School, ha sviluppato un modello basato su dati clinici di routine per identificare le terapie più efficaci nel ridurre la glicemia nei pazienti con diabete di tipo 2. Fondato su cinque classi di farmaci, questo modello apre nuove opportunità per una scelta terapeutica personalizzata, riducendo il rischio di complicanze e migliorando i risultati glicemici a lungo termine.
Lo studio, pubblicato su "The Lancet", mirava a verificare se le caratteristiche cliniche di routine potessero predire l'efficacia glicemica relativa di cinque classi di farmaci: inibitori della dipeptidil-peptidasi 4, agonisti del recettore del glucagone peptide-1, inibitori del cotrasportatore sodio-glucosio 2, sulfoniluree e tiazolidinedioni. Il modello è stato sviluppato e validato utilizzando dati osservazionali provenienti dall'Inghilterra (Clinical Practice Research Datalink [CPRD] Aurum) e ulteriormente convalidato con dati individuali di tre studi clinici randomizzati pubblicati.
Il modello utilizza nove caratteristiche cliniche di routine dei pazienti con diabete di tipo 2 al momento dell'inizio della terapia farmacologica: età, durata del diabete, genere, HbA1c basale, BMI, tasso di filtrazione glomerulare stimato, colesterolo HDL, colesterolo totale e alanina aminotransferasi. Con l'utilizzo di questi fattori predittivi, è stato possibile sviluppare un modello capace di predire l'efficacia glicemica relativa delle cinque classi di farmaci.
Nel CPRD, il modello è stato sviluppato a partire da 100.107 iniziazioni di farmaci e ha mostrato che il 15,2% degli inizi di trattamento con i farmaci era concordante con la terapia ottimale prevista dal modello. Nei gruppi in cui la terapia era concordante con il modello, il beneficio medio osservato di HbA1c a 12 mesi era di 5,3 mmol/mol nella coorte di validazione geografica (24.746 iniziazioni di farmaci) e di 5,0 mmol/mol nella coorte di validazione temporale (9.682 iniziazioni di farmaci) rispetto ai gruppi discordanti.
Le differenze di HbA1c previste erano ben calibrate con le differenze osservate nei tre studi clinici in confronto tra le classi di farmaci. Il rischio a 5 anni di fallimento glicemico era inferiore nei gruppi concordanti con il modello rispetto ai gruppi discordanti. Per quanto riguarda gli esiti non glicemici a lungo termine, i gruppi concordanti con il modello mostravano un rischio simile di mortalità per tutte le cause, ma un rischio inferiore di eventi avversi cardiovascolari maggiori o scompenso cardiaco, progressione renale e complicanze microvascolari.
L'implementazione di questo modello nelle cure cliniche di routine in vari paesi del mondo potrebbe essere facilmente introdotta grazie alla disponibilità di parametri clinici di routine, permettendo una personalizzazione della terapia antidiabetica e migliorando notevolmente gli esiti dei pazienti con diabete di tipo 2.
Lancet, 2025 Feb 25. doi: 10.1016/S0140-6736(24)02617-5. Epub ahead of print.
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(24)02617-5/fulltext
Tratto da: Doctor33, A.Z., 05 marzo 2025