Malattie cardiovascolari aterosclerotiche-Immagine Credito: dominio pubblico Unsplash/CC0-
In un’ampia analisi retrospettiva che utilizza misurazioni di migliaia di proteine plasmatiche in popolazioni di eventi primari e secondari, gli scienziati di deCODE genetics e collaboratori provenienti da Stati Uniti, Danimarca e Islanda, hanno riferito oggi su JAMA di aver utilizzato l’intelligenza artificiale per sviluppare un punteggio proteico per prevedere le principali malattie cardiovascolari aterosclerotiche, eventi patologici (ASCVD).
Lo studio si basa su un ampio set di dati derivati da oltre 13.500 islandesi che non avevano manifestato malattie cardiovascolari aterosclerotiche prima del campionamento del plasma e oltre 6.000 partecipanti allo studio FOURIER che avevano sofferto della condizione prima del campionamento del plasma. Tutti questi campioni avevano misurazioni dei livelli di circa 5.000 proteine plasmatiche misurate con la piattaforma SomaScan.
Il punteggio di rischio proteico, che si basa esclusivamente sui dati proteomici di un singolo campione di plasma, predice bene gli eventi di malattie cardiovascolari aterosclerotiche ASCVD in assenza di informazioni sull’anamnesi e sui fattori di rischio. Gran parte del rischio catturato dalle proteine viene catturato anche da fattori di rischio stabiliti, tuttavia, il punteggio proteico cattura un rischio aggiuntivo.
Inoltre, il punteggio di rischio proteico è una misura dinamica e come tale ha il potenziale di essere modificato durante il trattamento, a differenza di alcuni dei classici fattori di rischio che sono immutabili, come la storia familiare e precedenti eventi di ASCVD. Questa caratteristica dinamica dei punteggi di rischio proteico, ovvero che i livelli delle proteine aumentano e diminuiscono in funzione del tempo da e verso gli eventi, lo rende particolarmente adatto per prevedere la tempistica degli eventi.
Di conseguenza, i punteggi di rischio proteico potrebbero diventare uno strumento importante negli studi clinici per ottenere una valutazione precoce dell’efficacia dell’intervento terapeutico o per monitorare il rischio.
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“Crediamo che nel punteggio di rischio proteomico potremmo avere un biomarcatore che consentirà al mondo di condurre studi clinici più brevi con meno partecipanti. Ciò renderà lo sviluppo di nuovi farmaci meno costoso e li renderà disponibili prima per coloro che ne hanno bisogno. Inoltre, nella pratica clinica potrebbe consentire una prevenzione più efficace delle malattie aterosclerotiche cardiovascolari“, ha affermato Kari Stefansson, CEO di deCODE genetics e uno dei ricercatori senior dello studio.
Fonte:JAMA
