HomeSaluteCuore e circolazioneMalattia cardiovascolare: un esame del sangue può identificare pazienti a rischio

Malattia cardiovascolare: un esame del sangue può identificare pazienti a rischio

Uno studio condotto su 338 pazienti con malattia cardiovascolare ha individuato un profilo di espressione genica associato ad un elevato rischio di morte. 

Utilizzato con altri indicatori, quali i marcatori biochimici e la storia familiare, il profilo – sulla base di un semplice esame del sangue – può aiutare a identificare i pazienti che potrebbero beneficiare di un trattamento personalizzato e progettato per affrontare i fattori di rischio.

I ricercatori hanno trovato la firma di rischio confrontando i profili di espressione genica in 31 soggetti che sono morti per malattia cardiovascolare, con i profili di pazienti del gruppo di studio. Venticinque dei 31 decessi sono avvenuti nel gruppo con il profilo di rischio elevato, anche se le morti per cause coronariche sono state registrate anche tra i membri di rischio inferiore, del gruppo di studio. Tutti i pazienti osservati avevano una malattia cardiovascolare (CAD) e circa uno su cinque aveva subito un attacco di cuore prima di partecipare alla sperimentazione.

I ricercatori del Georgia Institute of Technology, Emory University e Princeton University hanno collaborato alla ricerca che ha utilizzato profili di espressione genica di campioni di sangue prelevati da pazienti sottoposti a cateterizzazione cardiaca presso le cliniche Emory University di Atlanta. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Genome Medicine, il 29 maggio 2014.

“Prevediamo che con il nostro pannello a base di espressione genica, oltre ad alcuni marcatori biochimici,  genotipo e informazioni sulla storia familiare, potremmo produrre una valutazione a più livelli, di rischio di eventi coronarici avversi nei pazienti”, ha detto Gregory Gibson, direttore del Center for Integrative Genomics Georgia Tech e uno degli autori dello studio. “Questo potrebbe portare ad un approccio di medicina personalizzata per le persone che hanno subito un attacco di cuore o bypass aorto-coronarico”.

La malattia cardiovascolare è la principale causa di morte sia per gli uomini che per le donne negli Stati Uniti. Causata dal restringimento dei vasi sanguigni attraverso l’accumulo di placca, la malattia cardiovascolare pone le basi per attacchi di cuore e a lunga termine, per insufficienza cardiaca.

Poichè quasi la metà degli americani sopra i 50 anni di età soffrono di malattia cardiovascolare in una certa misura, i ricercatori si sono posti l’obiettivo di individuare le persone con il più alto rischio di morte. Da una coorte di oltre 3.000 persone della Emory Cardiovascolare Biobank (EMCD), sono stati selezionati due gruppi di pazienti per una vasta analisi di espressione genica, basata su campioni di sangue.

Dopo aver seguito i pazienti per la durata di cinque anni, i ricercatori hanno esaminato i pattern di espressione genica in un totale di 31 persone che avevano sofferto di patologie coronariche ed erano morte. Confrontando questi modelli con quelli di altri soggetti dello studio, i ricercatori hanno rivelato un modello in cui i geni che influenzano l’infiammazione sono  up-regolati, mentre i geni che influenzano i linfociti T sono down-regolati.

I pazienti osservati avevano  tra i 51-73 anni ed erano per lo più caucasici e il 65 per cento di sesso maschile. Il settanta per cento dei soggetti aveva avuto significativa malattia cardiovascolare e il 18 per cento aveva subito un infarto miocardico acuto, quando sono stati prelevati campioni di sangue. L’espressione genica è stata analizzata utilizzando microarrays. La genotipizzazione dell’intero genoma  è stata utilizzata per sostenere studi comparativi di associazione sull’intero genoma, dell’ espressione genica. Due fasi dello studio sono state condotte indipendentemente con i due gruppi differenti e hanno prodotto risultati simili.

“La cosa nuova in questa ricerca è il riconoscimento del percorso di rischio che esiste e che si riferisce a particolari aspetti delle funzioni del sistema immunitario che includono la segnalazione delle cellule T”,  ha detto Gibson, che è anche professore ala Scuola di Biologia della Georgia Tech. ” Siamo andati al di là della firma genica della malattia coronarica per fornire una firma utile per rilevare gli esiti negativi di tale popolazione ad alto rischio”.

Il modello, ha detto Gibson, non indica le cause della malattia. I ricercatori ora vorrebbero espandere lo studio ed includere un più ampio gruppo di pazienti per capire e imparare di più su ciò che provoca la malattia. Vorrebbero inoltre verificare se i rischi possono essere invertiti attraverso la dieta, esercizio fisico o terapia farmacologica.

Il cardiologo Arshed Quyyumi, altro autore senior dello studio, dirige il Centro  di Ricerca Cardiovascolare della Emory University e ha creato la Biobanca cinque anni fa, per facilitare la ricerca cardiovascolare. Secondo il ricercatore, identificare i pazienti a più alto rischio potrebbe favorire la conformità dei loro programmi di trattamento e dare priorità all’introduzione di nuove terapie, come ad esempio farmaci per il colesterolo o  come gli inibitori PCSK9.

“Un certo numero di pazienti con malattia cardiovascolare non sono attualmente trattati al massimo”, ha detto Quyyumi.

Circa 15.000 geni sono espressi nel sangue umano, ma la loro analisi non è così scoraggiante come sembra. Nello studio, i ricercatori hanno identificato nove “assi” che rappresentavano specifici percorsi biologici nella malattia. Due di loro erano rilevanti per il profilo di rischio elevato.

“Il nostro sogno sarebbe un dispositivo portatile che permetterebbe ai pazienti di utilizzare una goccia di sangue, proprio come fanno i diabetici oggi, per ottenere una valutazione di queste trascrizioni da utilizzare per adottare comportamenti più sani”.

Fonte

In addition to those already mentioned, the co-authors include Jinhee Kim, from the Georgia Tech School of Biology; Nima Ghasemzadeh and Danny Eapen from the Emory University School of Medicine, and John Storey and Neo Christopher Chung from the Lewis-Sigler Institute at Princeton University.

Georgia Institute of Technology

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