{"id":324102,"date":"2022-11-28T11:49:54","date_gmt":"2022-11-28T10:49:54","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/un-nuovo-algoritmo-identifica-il-rischio-di-complicazioni\/"},"modified":"2022-11-28T11:49:54","modified_gmt":"2022-11-28T10:49:54","slug":"un-nuovo-algoritmo-identifica-il-rischio-di-complicazioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/un-nuovo-algoritmo-identifica-il-rischio-di-complicazioni\/","title":{"rendered":"Un nuovo algoritmo identifica il rischio di complicazioni"},"content":{"rendered":"

La cirrosi epatica \u00e8 una conseguenza comune di uno stress prolungato sul fegato, per esempio a causa dell’abuso di alcol o di un’epatite. In stretta collaborazione, gli scienziati del gruppo di ricerca di Thomas Reiberger presso il CeMM, l’Universit\u00e0 di Medicina di Vienna e l’Istituto Ludwig Boltzmann per le malattie rare e non diagnosticate (LBI-RUD) hanno ora sviluppato un algoritmo che consente di stimare il rischio di gravi complicazioni nei pazienti con cirrosi epatica in modo semplice e senza procedure invasive.<\/strong><\/p>\n

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La cirrosi epatica \u00e8 uno stadio avanzato di quasi tutti i tipi di malattie del fegato. Si sviluppa come reazione a danni ripetuti o gravi al fegato, per esempio a causa di una malattia del fegato grassa o di un’epatite virale. I medici distinguono due stadi clinici della cirrosi: uno stadio precoce-sintomatico (compensato), in cui i pazienti di solito manifestano solo pochi e poco specifici sintomi, come l’affaticamento, e uno stadio avanzato-sintomatico (scompensato), in cui possono verificarsi gravi complicazioni, come emorragie interne (emorragia da varici) o accumulo di acqua nella cavit\u00e0 addominale (ascite), che possono persino portare alla morte. Per determinare il rischio di tali complicazioni, attualmente \u00e8 necessario eseguire una misurazione invasiva del gradiente di pressione epatovenosa (HVPG). A partire da un valore HVPG di \u226510 mm Hg, esiste in linea di principio un rischio di complicazioni associate al fegato (scompenso epatico), e a partire da un valore HVPG di \u226516 mm Hg, la probabilit\u00e0 di scompenso epatico aumenta in modo significativo. Finora, questo rischio nei pazienti con cirrosi compensata poteva essere determinato solo attraverso la misurazione invasiva dell’HVPG, che non \u00e8 disponibile ovunque. Gli scienziati del gruppo di ricerca di Thomas Reiberger presso il Centro di Ricerca per la Medicina Molecolare CeMM dell’Accademia Austriaca delle Scienze, della LBI-RUD e della MedUni di Vienna, nonch\u00e9 del gruppo di ricerca di Stefan Kubicek presso il CeMM, hanno ora sviluppato un algoritmo che rende facile e veloce la diagnosi precoce del rischio di scompenso epatico. Nel loro studio, i primi autori Ji\u0159\u00ed Reini\u0161 (CeMM) e Oleksandr Petrenko (CeMM, LBI-RUD, MedUni Vienna) hanno addestrato dei modelli di apprendimento automatico basati sui parametri degli esami del sangue di pazienti con cirrosi compensata, per rilevare valori di HVPG \u226510 o \u226516 mm Hg e quindi identificare coloro che sono in linea di principio a rischio o a rischio particolarmente elevato di sviluppare uno scompenso epatico.<\/span><\/p>\n

Identificazione dei parametri clinici pi\u00f9 importanti per la prognosi di rischio<\/span><\/strong><\/p>\n

La fonte di dati pi\u00f9 importante per il progetto \u00e8 stato il Vienna Cirrhosis Study (VICIS), in corso presso il Dipartimento di Gastroenterologia ed Epatologia del MedUni Vienna e del Vienna General Hospital. Dalla totalit\u00e0 delle variabili cliniche, sono stati determinati computazionalmente tre o cinque parametri ottimali per il rilevamento dei pazienti ad alto rischio e, sulla base di questi, sono stati sviluppati un modello a 3 e a 5 parametri per la determinazione semplice del rischio di scompenso epatico. Il responsabile dello studio, Thomas Reiberger, spiega: “I risultati dimostrano che con l’aiuto del nostro algoritmo sviluppato, \u00e8 possibile ottenere una valutazione del rischio pi\u00f9 precisa rispetto ad altri metodi disponibili, in modo molto semplice e rapido, attraverso un semplice prelievo di sangue e senza oneri aggiuntivi per i pazienti. <\/span><\/p>\n

Metodo facile da realizzare, calcolatore online sviluppato<\/span><\/strong><\/p>\n

Per valutare le prestazioni diagnostiche del modello non invasivo 3P e del modello 5P per prevedere un HVPG \u226510 mm Hg e \u226516 mm Hg, rispettivamente, i due modelli sono stati validati utilizzando un set di dati multicentrico di 1.232 pazienti con cirrosi epatica compensata provenienti da otto centri clinici europei. “Il nuovo approccio si \u00e8 rivelato di eccellente valore diagnostico. Poich\u00e9 il nuovo test si basa solo su tre o cinque parametri generalmente disponibili, non richiede attrezzature speciali e costose, come sarebbe necessario per misurare la rigidit\u00e0 del fegato, ad esempio, e – a differenza della misurazione invasiva dell’HVPG – non comporta alcun rischio per i pazienti, \u00e8 facile da usare ovunque”, afferma Reiberger. “Sebbene la misurazione dell’HVPG sia ancora necessaria per un follow-up accurato dell’ipertensione portale clinicamente significativa o grave, il nuovo approccio non invasivo potrebbe servire soprattutto per l’individuazione precoce del rischio e quindi per la prevenzione dello scompenso della cirrosi, o per la selezione dei pazienti che possono trarre particolare beneficio dalla partecipazione a studi clinici terapeutici”. <\/span>
\nGrazie alla sua facilit\u00e0 di applicazione, il metodo proposto pu\u00f2 essere utilizzato negli esami di routine senza costi aggiuntivi. \u00c8 stato sviluppato un calcolatore online di facile e diffuso utilizzo, che consente ai medici di calcolare i livelli di HVPG e il rischio associato per i pazienti affetti da cirrosi compensata. <\/span><\/p>\n

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Pubblicazione originale:<\/span><\/h5>\n

Ji\u0159\u00ed Reini\u0161, Oleksandr Petrenko, et al. Valutazione della gravit\u00e0 dell’ipertensione portale mediante modelli di apprendimento automatico in pazienti con cirrosi compensata, Journal of Hepatology,2022, DOI: https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jhep.2022.09.012<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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