Nuovi modelli migliorano la previsione del rischio di malattie cardiache, soprattutto per le donne

Nuovi modelli migliorano la previsione del rischio di malattie cardiache, soprattutto per le donne

Quando si tratta di questioni cardiache, le malattie cardiovascolari sono sottodiagnosticate nelle donne rispetto agli uomini. Un popolare sistema di punteggio per stimare la probabilità che una persona sviluppi una malattia cardiovascolare entro i prossimi 10 anni è il Framingham Risk Score. Si basa su fattori quali età, sesso, livelli di colesterolo e pressione sanguigna.

I ricercatori negli Stati Uniti e nei Paesi Bassi hanno ora utilizzato un ampio set di dati per creare modelli di rischio cardiovascolare più accurati rispetto al Framingham Risk Score. Hanno anche quantificato la sottodiagnosi delle donne rispetto agli uomini. I risultati sono stati pubblicati inLimiti in fisiologia.

Abbiamo scoperto che i criteri neutrali rispetto al genere non sono sufficienti per diagnosticare le donne. Se venissero utilizzati criteri specifici per genere, questa sottodiagnosi sarebbe meno grave. Abbiamo anche scoperto che il test migliore per individuare meglio le malattie cardiovascolari sia negli uomini che nelle donne è l’elettrocardiogramma (ECG).”

Skyler St. Pierre, ricercatrice, Living Matter Lab, Università di Stanford

Sottodiagnosi dovuta a differenze cardiache

Anatomicamente parlando, il cuore femminile e quello maschile sono diversi. Ad esempio, i cuori femminili sono più piccoli e hanno pareti più sottili. Tuttavia, i criteri diagnostici per alcune malattie cardiache sono gli stessi per le donne e gli uomini, il che significa che il cuore delle donne deve crescere in modo sproporzionato più di quello degli uomini prima che vengano soddisfatti gli stessi criteri di rischio.

Quando i ricercatori hanno quantificato la sottodiagnosi delle donne rispetto agli uomini, hanno scoperto che l’utilizzo di criteri neutri rispetto al genere comporta una grave sottodiagnosi delle pazienti di sesso femminile. "Nelle donne, il blocco atrioventricolare (AV) di primo grado, un disturbo che colpisce il battito cardiaco, e la cardiomiopatia dilatativa, una malattia del muscolo cardiaco, hanno una probabilità due volte e 1,4 volte maggiore di essere sottodiagnosticati rispetto agli uomini", ha detto St. Pierre. È stato riscontrato che le donne sono sottodiagnosticate anche per altre malattie cardiache.

Vecchio contro nuovo

Per ottenere previsioni più accurate per entrambi i sessi, gli scienziati hanno utilizzato quattro misurazioni aggiuntive non incluse nel Framingham Risk Score: risonanza magnetica cardiaca, analisi delle onde del polso, ECG ed ecografia carotidea. Hanno utilizzato i dati di oltre 20.000 persone presenti nella Biobank del Regno Unito – un database biomedico contenente informazioni di circa mezzo milione di cittadini britannici di età pari o superiore a 40 anni – che si erano sottoposte a questi test.

“Mentre i modelli clinici tradizionali sono facili da usare, ora possiamo utilizzare l’apprendimento automatico per vagliare migliaia di altri possibili fattori per trovare nuove funzionalità significative che potrebbero migliorare significativamente il rilevamento precoce della malattia”, ha spiegato St. Pierre. Dieci anni fa questi metodi non erano disponibili, per questo motivo da mezzo secolo si utilizzano scale di valutazione come il Framingham Risk Score.

Utilizzando l’apprendimento automatico, i ricercatori hanno scoperto che tra le misurazioni testate, gli ECG erano più efficaci nel migliorare il rilevamento delle malattie cardiovascolari sia negli uomini che nelle donne. Tuttavia, ciò non significa che i fattori di rischio tradizionali non siano importanti strumenti di valutazione del rischio, hanno affermato i ricercatori. “Suggeriamo che i medici prima esaminino i pazienti per i fattori di rischio tradizionali utilizzando un semplice sondaggio e poi eseguano uno screening secondario utilizzando gli ECG per i pazienti a rischio più elevato”.

Aprire la strada alla medicina individuale

Il presente studio rappresenta un primo passo nella riconsiderazione dei fattori di rischio per le malattie cardiache. L’uso delle nuove tecnologie è un modo promettente per migliorare la previsione del rischio. Tuttavia, lo studio presenta alcune limitazioni che dovrebbero essere affrontate in futuro, hanno affermato i ricercatori.

Una di queste limitazioni è il fatto che il genere è trattato come una variabile binaria nella Biobanca del Regno Unito. Tuttavia, il sesso è intrinsecamente complesso e coinvolge ormoni, cromosomi e caratteristiche fisiche, che possono rientrare tutti nello spettro tra maschio “tipico” e femmina “tipica”.

Inoltre, la popolazione dello studio era costituita da persone di mezza età e da anziani residenti nel Regno Unito, quindi i risultati potrebbero non essere generalizzabili a persone di altri background ed età. “Mentre la medicina specifica per genere rappresenta un passo nella giusta direzione, la medicina specifica per il paziente fornirebbe i migliori risultati per tutti”, ha concluso St. Pierre.

Fonti: