Prevenzione su misura. È la ricetta fondamentale per dare ad ognuno la sua risposta Si dice sempre, quando si parla di malattie cardiovascolari. Perché proporre parametri uguali per tutti non ha senso. I valori di colesterolo LDL e di pressione debbono ovviamente risultare ben più bassi quando si è ad alto rischio di un primo infarto o ictus. E debbono calare ulteriormente se la persona ha già avuto una grave ischemia cardiaca o ha superato un ictus cerebrale.

Per essere davvero efficienti e ottimizzare i trattamenti, in questi casi, sarebbe importante sapere chi è maggiormente in pericolo. La sfida è importante. E forse, in futuro, per i pazienti con malattia aterosclerotica conclamata che presentano ancora un rischio particolarmente elevato di avere un altro infarto, ictus o altri eventi cardiovascolari, la risposta potrebbe venire da un punteggio espressamente calcolato per loro.

Lo promette l’algoritmo di calcolo messo a punto dagli esperti del Massachussetts General Brigham Hospital, che ha notevolmente migliorato la capacità di definire il rischio rispetto a quanto raccomandato dalle linee guida. Il motivo? Si mettono insieme tanti dati, clinici, di esami di laboratorio e di diagnostica generale, tanto da poter incrociare tantissime informazioni, fino a definire con sempre maggior precisione il rischio del singolo. A confermare la nuova via, presentando queste valutazioni, è la ricerca pubblicata sul Journal of the American College of Cardiology.

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I parametri da calcolare

Negli USA, stando a quanto riporta una nota del centro americano, quasi una persona su dieci è a maggior rischio di sviluppare ulteriori eventi cardiovascolari. Ma mentre per la prevenzione primaria esistono criteri “intelligenti” per calcolare il rischio, nella prevenzione secondaria, ovvero dopo un primo episodio grave, ci sono modelli meno precisi e comunque applicabili solo ad alcune categorie di pazienti. Gli esperti, coordinati da Olga Mineeva, PhD, hanno quindi sviluppato due nuovi algoritmi per affrontare queste carenze. Il primo si chiama RRS16 e considera 16 diversi fattori che possono contribuire al rischio secondario. Il secondo, RRS24, ne prende in esame 24. I due modelli sono stati sviluppati su dati relativi a quasi 33.000 persone della UK Biobank e su 54.969 partecipanti alla banca dati del Mass General Brigham. Sono stati considerati tutti pazienti con patologia accertata. I due algoritmi considerano fattori clinici e analisi del sangue facilmente reperibili per ottenere una stima del rischio migliorata per i pazienti con malattie aterosclerotica conclamata, consentendo una traduzione clinica più semplice e rapida. Il modello, per ora da impiegarsi solo in ricerca, è gratuito e accessibile online.

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Cosa può cambiare

Sostanzialmente la ricerca mostra che si può migliorare. E molto. “Includendo una gamma più ampia di variabili cliniche e tecniche di modellazione avanzate, come l’apprendimento automatico, i nostri modelli hanno dimostrato un notevole miglioramento nella previsione della mortalità cardiovascolare a 10 anni rispetto alle attuali raccomandazioni delle linee guida – è il commento di Olga Demler, del Dipartimento di Medicina del Mass General Brigham e della Divisione di Medicina Preventiva del Brigham and Women’s Hospital e docente all’Università di Harvard”. Cosa potrebbe cambiare in futuro? Ecco il parere di Stefano Carugo, Direttore del Dipartimento Cardio-toraco-vascolare presso l’Irccs Policlinico di Milano – Università di Milano: “l’intelligenza artificiale e l’analisi dei database saranno sempre di più compagni di viaggio affidabili nella nostra pratica clinica quotidiana soprattutto nel predire chi può essere il paziente critico. In questo senso questi algoritmi possono rappresentare un interessante modus operandi, facile e pratico”.

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