Asma, metodo computerizzato individua pazienti responder ai corticosteroidi

Stando ad uno studio di recente pubblicazione online su the American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, in un futuro non lontano i medici saranno in grado di predire quali loro pazienti con asma severo possono trarre il massimo beneficio dal trattamento con steroidi sistemici e quali di questi, al contrario, potrebbero avere solo guai (in termini di eventi avverso) dal loro impiego grazie alle tecniche di biologia computazionale.

Stando ad uno studio di recente pubblicazione online su the American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, in un futuro non lontano i medici saranno in grado di predire quali loro pazienti con asma severo possono trarre il massimo beneficio dal trattamento con steroidi sistemici e quali di questi, al contrario, potrebbero avere solo guai (in termini di eventi avverso) dal loro impiego grazie alle tecniche di biologia computazionale.

Il medico ha oggi già a disposizione alcuni indizi per identificare quali pazienti potrebbero trarre maggior beneficio dalle iniezioni o dalle compresse di steroidi. Tuttavia, il nuovo set identificato di variabili – una volta sottoposto a processamento mediante software per computer, sarà in grado di fare predizioni maggiormente accurate della risposta dei pazienti.

“Gli steroidi sistemici – spiegano gli autori dello studio – rappresentano la terapia più efficace a disposizione dell’asma, ma non tutti i pazienti rispondono allo stesso modo. Sfortunatamente, è prassi comune del clinico, in assenza di un miglioramento rilevante degli outcome dopo il trattamento iniziale, aumentare la posologia di questi farmaci. Se un paziente appartiene a quella categoria di pazienti che non trae giovamento dai corticosteroidi, allora utilizzare un dosaggio più elevato di questi farmaci significa peggiorare gli effetti collaterali”.

Per migliorare la comprensione sulla risposta alla terapia sistemica con steroidi in sottogruppi diversi di pazienti, i ricercatori hanno implementato un algoritmo computerizzato per passare al setaccio 100 variabili per ciascuno di 346 pazienti asmatici adulti reclutati in un progetto federale USA di ricerca (SARP= Severe Asthma Research Program).

L’algoritmo in questione, in estrema sintesi, riconosce dei pattern dalla scansione di massicci volumi di dati clinici complessi.

Grazie a questo algoritmo, sono stati identificati 4 sottogruppi di pazienti – due comprendenti asmatici severi, un cluster di pazienti che rispondeva alla terapia sistemica con steroidi e un cluster che non rispondeva alla terapia.

Su 100 variabili considerate in partenza, i ricercatori ne hanno identificate una dozzina – tra queste vi erano l’età di insorgenza dell’asma, il peso, l’etnia e i punteggi riferiti ad un questionario sulla qualità della vita – che permettevano una corretta classificazione dei pazienti se inserite e processate da un software apposito.

Per mettere alla prova la loro capacità predittiva, sono state utilizzate le 12 variabili in questione per classificare un gruppo di 182 pazienti SARP non inclusi nell’analisi originale.

Le variabili si sono dimostrate efficaci anche in questo caso nel classificare correttamente i pazienti in base alla risposta agli steroidi sistemici.

Nel commentare i risultati, gli autori dello studio, pur riconoscendo ancora il valore degli steroidi sistemici nel trattamento dell’asma, hanno affermato che la disponibilità del software per la predizione della risposta dei pazienti a questi farmaci renderà più probabile, dopo il trattamento iniziale, lo switch a terapie alternative, anziché l’innalzamento della posologia dei CS in caso di mancata risposta al trattamento nei pazienti naturalmente non responder.

“Con questo studio – scrivono i ricercatori nelle conclusioni – riteniamo di aver fatto progressi nel far diventare la medicina di precisione una realtà. Cinque anni fa, eravamo solo in grado di classificare i pazienti clinicamente. Ora, utilizzando la potenza della medicina computazionale, siamo in grado di predire come diversi sottogruppi di pazienti rispondano differentemente ad un trattamento efficace ma potenzialmente associato a criticità”.

NC

Bibliografia
Wu W et al. Multiview cluster analysis identifies variable corticosteroid response phenotypes in severe asthma. AJRCCM Articles in Press. Published on 25-January-2019 as 10.1164/rccm.201808-1543OC
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