SOTTOTIPI DI OBESITÀ: CURE PERSONALIZZATE PER RISCHI CARDIACI

Consulenza scientifica

UNA RICERCA RIVOLUZIONARIA SU NATURE MEDICINE

Uno studio pubblicato sulla prestigiosa rivista Nature Medicine e condotto dal consorzio IMI Sophia ha esplorato questo tema in profondità. I ricercatori hanno analizzato i dati clinici di 170.000 adulti provenienti da Regno Unito, Paesi Bassi e Germania, impiegando avanzate tecniche di machine learning. Grazie a questi algoritmi innovativi, è stato possibile individuare cinque profili distinti di obesità, ognuno associato a un diverso livello di rischio per complicazioni cardiovascolari e metaboliche.

UN APPROCCIO PERSONALIZZATO ALLA CURA

Questa scoperta cambia radicalmente il modo di affrontare l’obesità. Non si tratterà più di considerare il rischio cardiovascolare come un fenomeno uniforme, ma di analizzare le peculiarità di ogni individuo. Un approccio del genere consente di:

• Identificare i soggetti a rischio elevato per complicazioni gravi.
• Personalizzare interventi e trattamenti, ottimizzando i risultati.
• Concentrare le risorse sanitarie su chi ne ha maggiore necessità.

I CINQUE PROFILI DI RISCHIO

Anche se i dettagli dei cinque profili non sono stati descritti nello studio riportato, l’utilizzo di algoritmi predittivi suggerisce che fattori come distribuzione del grasso corporeo, parametri metabolici, e presenza di altre patologie croniche possano giocare un ruolo chiave nel definire il rischio.

VARIABILI DI RISCHIO NELL’OBESITÀ: DIFFERENZE DI GENERE E RUOLO DEL FEGATO

La comprensione dei rischi legati all’obesità richiede un’analisi approfondita di molteplici variabili. Uno studio condotto da esperti di istituzioni di spicco come il Lund University Diabetes Centre, il Maastricht Centre for Systems Biology, e l’Erasmus MC University Medical Centre, in collaborazione con il consorzio IMI SOPHIA, ha rivelato nuovi dettagli sui profili di rischio cardiovascolare e metabolico. La ricerca ha mostrato che, sebbene nella maggior parte dei casi l’aumento di peso sia chiaramente associato a rischi prevedibili, alcune caratteristiche possono mutare il quadro clinico, specialmente considerando le differenze tra uomini e donne.

DIFFERENZE TRA UOMINI E DONNE

Donne:
Un dato sorprendente emerso dallo studio riguarda l’8% delle donne, che presentano un’ipertensione molto superiore alle attese, nonostante abbiano un colesterolo HDL relativamente alto, solitamente considerato un fattore protettivo. Inoltre:

• La distribuzione del grasso corporeo risulta diversa rispetto agli uomini. Nelle donne è stato riscontrato un rapporto vita-fianchi più elevato, con un maggior accumulo di grasso sui fianchi rispetto alla vita, un fattore che potrebbe influire sui rischi metabolici.

Uomini e donne:
Circa il 5% delle donne e il 7% degli uomini presentano un profilo lipidico altamente nocivo, caratterizzato da:

• Colesterolo LDL elevato.
• Trigliceridi aumentati.
• Accumulo di grasso viscerale (pancia prominente).
• Ipertensione superiore alla norma rispetto ad altri individui con peso simile.

IL RUOLO DEL FEGATO NEL METABOLISMO

Un altro aspetto cruciale emerso riguarda il coinvolgimento del fegato. In quasi il 5% dei casi, l’analisi ha rilevato un eccesso di grasso viscerale associato a disturbi metabolici, indicando che il fegato potrebbe essere un organo chiave nel determinare l’impatto dell’obesità sulla salute generale.

INFIAMMAZIONE E RISCHIO CARDIOVASCOLARE

Circa il 4% degli individui obesi mostrava elevati livelli di infiammazione sistemica, misurata attraverso marker come la Proteina C Reattiva (PCR). Questo dato evidenzia che l’infiammazione cronica può manifestarsi indipendentemente dal peso corporeo, costituendo un ulteriore fattore di rischio cardiovascolare.

NUOVI SOTTOTIPI DI OBESITÀ: ANALISI PIÙ PRECISA PER CURE PERSONALIZZATE

Grazie all’uso di algoritmi di precisione, la ricerca ha permesso di identificare sottotipi di obesità che in precedenza non erano noti e che sono associati a un rischio più elevato di sviluppare diabete di tipo 2 e malattie cardiovascolari. Questo approccio apre la strada a una gestione personalizzata dell’obesità, analizzando ogni caso in modo dettagliato e adattando interventi terapeutici mirati.

Un esempio evidenzia come i livelli di grassi o glucosio nel sangue di una persona possano essere molto diversi da quelli attesi in base al solo Indice di Massa Corporea (BMI). Ciò influisce direttamente sul rischio di complicazioni associate all’obesità. Tuttavia, tali differenze non vengono rilevate dagli strumenti di previsione clinica standard, con il risultato che circa il 20% delle persone che necessiterebbero di interventi precoci vengono trascurate. Gli algoritmi di precisione proposti, quindi, rappresentano una soluzione promettente per colmare queste lacune, migliorando l’identificazione di chi necessita di un trattamento specifico.

COSA CAMBIA NELLA PRATICA CLINICA

Secondo gli esperti, la relazione tra BMI elevato e altre patologie come diabete o ipertensione è altamente eterogenea, rendendo il BMI da solo un indicatore insufficiente per descrivere la complessità fisiopatologica dell’obesità. Lo studio propone cinque profili fenotipici, caratterizzati da relazioni atipiche tra BMI e biomarcatori cardiometabolici.

Questi sottogruppi di pazienti presentano rischi per malattie cardiovascolari e diabete che differiscono notevolmente dai profili standard, offrendo una visione più sfumata e precisa della patologia.

RIDUZIONE DEGLI INTERVENTI NON NECESSARI

L’applicazione di questo metodo potrebbe portare a importanti benefici pratici. Si stima che l’utilizzo di profili fenotipici precisi potrebbe evitare tra 37 e 135 interventi non necessari per ogni 10.000 pazienti testati, consentendo al contempo di avviare trattamenti appropriati per ulteriori 4-15 persone. Questa strategia permetterebbe di personalizzare la gestione terapeutica, evitando cure inopportune nei pazienti che non ne hanno bisogno e concentrandosi invece su coloro che trarrebbero il massimo beneficio.

Come avviene per altre malattie complesse, come l’ipertensione o il diabete mellito di tipo 2, l’identificazione di fenotipi intermedi più vicini ai meccanismi fisiopatologici specifici della malattia consente un approccio più mirato, sia dal punto di vista farmacologico che delle terapie non farmacologiche. In questo contesto, i cinque profili identificati rappresentano una svolta nella comprensione della relazione tra BMI e rischio cardiometabolico, contribuendo a risolvere parte dell’eterogeneità sostanziale che caratterizza queste condizioni.

BIBLIOGRAFIA

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2. Bray, G. A., Frühbeck, G., Ryan, D. H., & Wilding, J. P. H. (2016). Management of obesity. The Lancet, 387(10031), 1947-1956.
3. Després, J. P. (2012). Body fat distribution and risk of cardiovascular disease: an update. Circulation, 126(10), 1301-1313.

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