{"id":330495,"date":"2020-12-29T14:00:00","date_gmt":"2020-12-29T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/agrupamento-associado-ao-biomarcador-verificado-por-multiplos-estudos\/"},"modified":"2020-12-29T14:00:00","modified_gmt":"2020-12-29T13:00:00","slug":"agrupamento-associado-ao-biomarcador-verificado-por-multiplos-estudos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/agrupamento-associado-ao-biomarcador-verificado-por-multiplos-estudos\/","title":{"rendered":"Agrupamento associado ao biomarcador verificado por m\u00faltiplos estudos"},"content":{"rendered":"

A fenotipagem e subclassifica\u00e7\u00e3o de pacientes diab\u00e9ticos est\u00e1 a tornar-se cada vez mais importante para oferecer op\u00e7\u00f5es de tratamento adaptadas aos pacientes. Entretanto, h\u00e1 v\u00e1rias an\u00e1lises de agrupamento que foram capazes de descobrir certos padr\u00f5es espec\u00edficos de caracter\u00edsticas dos pacientes. Uma conclus\u00e3o \u00e9 que a estratifica\u00e7\u00e3o dos diab\u00e9ticos de tipo 2 poderia ser \u00fatil para optimizar a gest\u00e3o da doen\u00e7a.<\/strong><\/p>\n

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Na Reuni\u00e3o Virtual da EASD deste ano, Miriam Udler, MD, Harvard Medical School Boston, relatou os resultados actuais da investiga\u00e7\u00e3o neste campo [1]. Mais de 90% de todos os diab\u00e9ticos s\u00e3o actualmente classificados como diab\u00e9ticos de tipo 2, sendo o restante dividido entre diab\u00e9ticos de tipo 1 e um hodgepodge de outras formas de diabetes (por exemplo, MODY) [2]. Os resultados emp\u00edricos mostram, contudo, que a diabetes tipo 2, em particular, \u00e9 um quadro cl\u00ednico muito heterog\u00e9neo [3]. Uma subtipagem mais diferenciada \u00e9 importante por v\u00e1rias raz\u00f5es, disse o orador. Em primeiro lugar, a terapia pode ser adaptada mais especificamente ao problema individual. Em segundo lugar, \u00e9 mais prov\u00e1vel que seja poss\u00edvel uma previs\u00e3o fi\u00e1vel do curso da doen\u00e7a, bem como das complica\u00e7\u00f5es esperadas. Em terceiro lugar, podem ser avaliados os riscos para as defici\u00eancias de sa\u00fade associadas [1]. A subclassifica\u00e7\u00e3o da diabetes pode ser feita com base em v\u00e1rios crit\u00e9rios. Por um lado, \u00e9 poss\u00edvel uma classifica\u00e7\u00e3o por tipo de dados (fen\u00f3tipos cl\u00ednicos vs. correla\u00e7\u00f5es gen\u00f3tipo-fen\u00f3tipo), e por outro lado, existem trade-offs conceptuais que entram na mesma. Aqui deve ser esclarecido se se trata de uma categoriza\u00e7\u00e3o est\u00e1tica ou uma subdivis\u00e3o com limites de fluidos e se corresponde mais a uma divis\u00e3o de classe ou a um continuum.<\/p>\n

Grupos de fen\u00f3tipos baseados em an\u00e1lises de dados de registo<\/h2>\n

Uma publica\u00e7\u00e3o importante neste contexto \u00e9 um estudo de Ahlqvist et al. publicado no Lancet, no qual os autores realizaram uma an\u00e1lise de agrupamento orientada por dados em pacientes com diabetes recentemente diagnosticada (n=8980) [3]. Os conjuntos de dados eram da coorte sueca “All New Diabetics in Scania”. Os autores foram capazes de identificar cinco grupos de doentes replic\u00e1veis, que se caracterizavam por caracter\u00edsticas e factores de risco significativamente diferentes para doen\u00e7as secund\u00e1rias. Os cinco aglomerados (Resumo 1)<\/span> baseiam-se nas seguintes vari\u00e1veis medidas no momento do diagn\u00f3stico: Anticorpo \u00e1cido glut\u00e2mico decarboxilase, idade ao diagn\u00f3stico, IMC, HbA1c, pept\u00eddeo C para estimar a fun\u00e7\u00e3o das c\u00e9lulas beta (HOMA2-B) e resist\u00eancia \u00e0 insulina (HOMA2-IR). Os nomes dos agregados s\u00e3o os seguintes: SAID (diabetes auto-imune grave), SIDD (diabetes insulino-dependente grave), SIRT (diabetes insulino-resistente grave), MOD (diabetes ligeira relacionada com a obesidade), MARD (diabetes ligeira relacionada com a idade). Os diferentes grupos s\u00e3o caracterizados por diferentes n\u00edveis de resist\u00eancia \u00e0 insulina e diferentes riscos de complica\u00e7\u00f5es [4]. O SAID \u00e9 essencialmente o mesmo que a diabetes cl\u00e1ssica de tipo 1. Os restantes quatro clusters podem ser atribu\u00eddos \u00e0 diabetes tipo 2. Entre outras coisas, os pacientes do grupo 3 (a maior resist\u00eancia \u00e0 insulina) tinham um risco significativamente mais elevado de doen\u00e7a renal diab\u00e9tica do que os pacientes dos grupos 4 e 5. No entanto, os pacientes dos tr\u00eas grupos receberam medica\u00e7\u00e3o semelhante. Al\u00e9m disso, as an\u00e1lises mostraram que o agregado 2 (insulinodeficiente) se caracterizava pelo maior risco de retinopatia. Outras descobertas importantes incluem o cluster SIRD como uma forma grave de diabetes com marcada resist\u00eancia \u00e0 insulina e progress\u00e3o do f\u00edgado gordo, bem como um desenvolvimento mais r\u00e1pido da nefropatia.<\/p>\n

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Para al\u00e9m da grande an\u00e1lise de dados do registo sueco por Ahlqvist et al. entretanto foram publicados v\u00e1rios outros estudos sobre a subtilografia da diabetes, que chegaram a conclus\u00f5es semelhantes, incluindo dados da Alemanha, China e EUA [5,6].<\/p>\n

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Mudan\u00e7a para outros clusters no decurso da doen\u00e7a<\/h2>\n

Como demonstrado, entre outros, no estudo de Zaharia et al. 2019, a tarefa de agrupamento pode mudar durante o curso da doen\u00e7a [5]. Dennis et al. investigaram se os resultados da diabetes s\u00e3o melhor previstos por agrupamento ou por caracter\u00edsticas individuais. 2019 com base em dois RCTs. Tamb\u00e9m eles puderam utilizar a classifica\u00e7\u00e3o de agrupamento da Ahlqvist et al. verificar [7]. As caracter\u00edsticas individuais utilizadas foram o sexo, idade no diagn\u00f3stico, IMC de base e HbA1c. Verificou-se que o poder preditivo era semelhante para o agrupamento em compara\u00e7\u00e3o com as caracter\u00edsticas individuais, com especificidades para diferentes par\u00e2metros de resultados. Em termos de controlo glic\u00e9mico, a idade no diagn\u00f3stico provou ser um par\u00e2metro preditivo equivalente \u00e0 atribui\u00e7\u00e3o de clusters. O eGFR de base, por outro lado, provou ser um melhor preditor do desenvolvimento de doen\u00e7as renais cr\u00f3nicas do que o subtipagem de agregados. Para o tratamento e melhoria do HbA1c, as caracter\u00edsticas individuais eram melhores preditoras do que o agrupamento [7]. Pode fazer sentido utilizar quer determinados crit\u00e9rios relevantes para a decis\u00e3o, quer estas duas abordagens de caracter\u00edsticas individuais e agrupamento em paralelo, disse ela.<\/p>\n

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Resumo<\/strong><\/p>\n

A estratifica\u00e7\u00e3o nos grupos SAID, SIDD, SIRT, MOD e MARD (Vis\u00e3o Geral 1)<\/span> pode permitir um tratamento mais direccionado e mais precoce no futuro, de modo a que os doentes beneficiem mais da terapia. Para al\u00e9m da grande an\u00e1lise de dados do registo sueco por Ahlqvist et al. entretanto foram publicados v\u00e1rios outros estudos sobre a subtilografia da diabetes, que chegaram a conclus\u00f5es semelhantes, incluindo dados da Alemanha, China e EUA [5,6]. Foi demonstrado que a diabetes tipo 2, em particular, \u00e9 muito heterog\u00e9nea no que diz respeito aos biomarcadores gen\u00e9ticos. Assim, as an\u00e1lises resultaram em centenas de loci de risco gen\u00e9tico significativo que podiam ser correlacionados com caracter\u00edsticas fisiol\u00f3gicas relevantes para a doen\u00e7a [8].<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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Biomarcadores cl\u00ednicos ou gen\u00e9ticos ou ambos?<\/h2>\n

No \u00e2mbito da iniciativa RADIANT (Rare and Atypical Diabetes Network), existem v\u00e1rios projectos sobre a subtipagem gen\u00e9tica da diabetes. O exemplo de uma forma monogenicamente herdada de diabetes mostra que 1 variante gen\u00e9tica explica a maior parte do risco da doen\u00e7a. Este subtipo de diabetes \u00e9 atribu\u00eddo \u00e0 categoria residual no sistema de classifica\u00e7\u00e3o actualmente v\u00e1lido. As an\u00e1lises mostram que a diabetes tipo 2 \u00e9 caracterizada por centenas de loci de risco gen\u00e9tico significativo [8]. A divis\u00e3o da categoria da diabetes tipo 2 de acordo com as pontua\u00e7\u00f5es polig\u00e9nicas \u00e9 uma abordagem significativa, explica o orador. No processo, 47 tra\u00e7os relacionados com a diabetes e 94 variantes gen\u00e9ticas (representando loci) foram correlacionados e subdivididos em pontua\u00e7\u00f5es polig\u00e9nicas utilizando uma an\u00e1lise de agregados, que por sua vez foram correlacionados com mecanismos fisiol\u00f3gicos relevantes para a diabetes (por exemplo, obesidade, tecido adiposo, ilhotas de Langerhans, etc.) [9]. Isto resultou em 5 clusters, dois dos quais (c\u00e9lulas beta, proinsulina)  podiam ser atribu\u00eddos ao crit\u00e9rio defici\u00eancia de insulina e tr\u00eas (obesidade, lipodistrofia, f\u00edgado\/lip\u00eddeo) ao crit\u00e9rio resist\u00eancia \u00e0 insulina. No \u00e2mbito do “Roadmap epigenomics Project” poderia ser demonstrado que a subdivis\u00e3o em loci gen\u00e9tico pode ser atribu\u00edda a especificidades de tecidos e mecanismos de doen\u00e7as suspeitas [9]. Num estudo realizado por Mahajan et al. [10] a atribui\u00e7\u00e3o de agregados p\u00f4de ser verificada utilizando uma abordagem em que loci genes diferentes mas sobrepostos foram identificados e correlacionados com mecanismos relevantes para a doen\u00e7a. Num outro estudo emp\u00edrico, foram analisados dados de mais de 17.000 pacientes com diabetes tipo 2 de diferentes estudos de coorte, calculando uma pontua\u00e7\u00e3o polig\u00e9nica espec\u00edfica de cada processo para cada agregado. Com base nisto, foram identificados percentis que foram considerados espec\u00edficos para cada aglomerado [9]. “Foi demonstrado que as pontua\u00e7\u00f5es de risco polig\u00e9nico para a diabetes estratificam”, resume o orador. Cerca de 30% de todos os diab\u00e9ticos de tipo 2 poderiam ser classificados num destes agrupamentos. O aglomerado de c\u00e9lulas beta estava associado a n\u00edveis reduzidos de pept\u00eddeo C, o aglomerado de obesidade tinha os n\u00edveis mais elevados de IMC, o aglomerado de lipodistrofia tinha aumentado os n\u00edveis de pept\u00eddeo C (liga\u00e7\u00e3o \u00e0 resist\u00eancia \u00e0 insulina) e o aglomerado f\u00edgado\/lip\u00eddico era caracterizado por n\u00edveis reduzidos de triglic\u00e9ridos [9].<\/p>\n

Fonte: EASD 2020<\/em><\/p>\n

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Literatura:<\/p>\n

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  1. Udler MS: Subclassifica\u00e7\u00e3o da diabetes: possibilidades e desafios, Miriam S. Udler, MD, PhD, Encontro Virtual EASD, 23.09.20.<\/li>\n
  2. McKeever Bullard K, et al. Prevalence of Diagnosed Diabetes in Adults by Diabetes Type – Estados Unidos, 2016; MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2018; 67(12): 359-361.<\/li>\n
  3. Ahlqvist E, et al: Subgrupos novos de diabetes no adulto e a sua associa\u00e7\u00e3o com os resultados: uma an\u00e1lise de seis vari\u00e1veis em grupo orientada por dados. The Lancet Diabetes and Endocrinology 2018; 6(5): 361-369.<\/li>\n
  4. Vetter C: Diabetes tipo 1 e 2: Cinco clusters mapeiam a gravidade da diabetes e os riscos associados \u00e0 doen\u00e7a. Dtsch Arztebl 2019; 116(47): A-2195\/B-1795\/C-1751<\/li>\n
  5. Zaharia OP, et al: Risco de doen\u00e7as associadas \u00e0 diabetes em subgrupos de pacientes com diabetes recentemente detectada: um estudo de seguimento de 5 anos. Lancet Diabetes Endocrinol 2019; 7(9): 68-694.<\/li>\n
  6. Zou X, et al: Subgrupos novos de pacientes com diabetes no adulto nas popula\u00e7\u00f5es chinesa e americana. Lancet Diabetes Endocrinol 2019; 7(1): 9-11.<\/li>\n
  7. Dennis JM, et al. Progress\u00e3o da doen\u00e7a e resposta ao tratamento em subgrupos de dados de diabetes tipo 2 em compara\u00e7\u00e3o com modelos baseados em caracter\u00edsticas cl\u00ednicas simples: uma an\u00e1lise utilizando dados de ensaios cl\u00ednicos. Lancet Diabetes Endocrinol 2019; 7(6): 442-451.<\/li>\n
  8. Udler MS, et al. Pontua\u00e7\u00f5es de Risco Gen\u00e9tico para Diagn\u00f3stico da Diabetes e Medicina de Precis\u00e3o. Endocr Rev. 2019 Dez; 40(6): 1500-1520.<\/li>\n
  9. Udler MS, et al.: Os loci gen\u00e9ticos da diabetes tipo 2 informados por associa\u00e7\u00f5es multi-tra\u00e7o apontam para mecanismos e subtipos de doen\u00e7as: Uma an\u00e1lise de agrupamento suave. PLoS Med 2018; 15(9): e1002654.<\/li>\n
  10. Mahajan A, et al: Aperfei\u00e7oamento da precis\u00e3o da identifica\u00e7\u00e3o validada do alvo atrav\u00e9s da codifica\u00e7\u00e3o da variante fine-mapping na diabetes tipo 2. Nature Genetics 2018; 50: 559-571.<\/li>\n<\/ol>\n

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    HAUSARZT PRAXIS 2020; 15(12): 29-30 (publicado 12.12.20, antes da impress\u00e3o).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    A fenotipagem e subclassifica\u00e7\u00e3o de pacientes diab\u00e9ticos est\u00e1 a tornar-se cada vez mais importante para oferecer op\u00e7\u00f5es de tratamento adaptadas aos pacientes. Entretanto, h\u00e1 v\u00e1rias an\u00e1lises de agrupamento que foram…<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":103096,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","cat_1_feature_home_top":false,"cat_2_editor_pick":false,"csco_eyebrow_text":"Fenotipagem de diabetes ","footnotes":""},"category":[11397,11521,11411,11305,11529,11551],"tags":[22441,22442,13629,22428,11677,22423,22435,22431,18510,22438,12500],"powerkit_post_featured":[],"class_list":["post-330495","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-endocrinologia-e-diabetologia-2","category-estudos","category-genetica-pt-pt","category-medicina-interna-geral","category-relatorios-do-congresso","category-rx-pt","tag-adaptado-ao-paciente","tag-analises-de-agrupamento","tag-biomarcador","tag-caracteristicas-do-paciente","tag-diabetes-pt-pt","tag-diabeticos","tag-divisao-cluster","tag-fenotipagem","tag-gestao-de-doencas","tag-subclassificacao","tag-tratamento","pmpro-has-access"],"acf":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-05-05 08:48:53","action":"change-status","newStatus":"draft","terms":[],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"wpml_current_locale":"pt_PT","wpml_translations":{"es_ES":{"locale":"es_ES","id":330511,"slug":"agrupacion-asociada-a-biomarcadores-verificada-por-multiples-estudios","post_title":"Agrupaci\u00f3n asociada a biomarcadores verificada por m\u00faltiples estudios","href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/agrupacion-asociada-a-biomarcadores-verificada-por-multiples-estudios\/"}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/330495","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=330495"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/330495\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/103096"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=330495"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/category?post=330495"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=330495"},{"taxonomy":"powerkit_post_featured","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/powerkit_post_featured?post=330495"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}