La presenza di cinque proteine chiave nel sangue è stata fortemente associata allo sviluppo della malattia epatica steatosica associata a disfunzione metabolica (MASLD), con un anticipo fino a 16 anni
La presenza di cinque proteine chiave nel sangue è stata fortemente associata allo sviluppo della malattia epatica steatosica associata a disfunzione metabolica (MASLD), con un anticipo fino a 16 anni prima che i sintomi si manifestino, secondo una nuova ricerca i cui risultati sono stati presentati durante una conferenza stampa.
“Questo rappresenta il primo modello predittivo ad alta performance e ultra-precoce (16 anni) per la MASLD”, ha dichiarato la prima autrice Shiyi Yu, del dipartimento di gastroenterologia dell’Ospedale Provinciale del Popolo di Guangdong, in Cina.
“I risultati potrebbero rivoluzionare il modo in cui eseguiamo lo screening e interveniamo nelle malattie epatiche,” ha aggiunto Yu. “Invece di aspettare i sintomi o danni irreversibili, possiamo identificare precocemente gli individui ad alto rischio e adottare misure per prevenire lo sviluppo della MASLD, il che è particolarmente importante perché questa malattia spesso progredisce silenziosamente fino agli stadi avanzati,” ha sottolineato.
La MASLD è il disturbo epatico più comune al mondo e comporta un elevato rischio di morbidità e mortalità, con un tasso di mortalità che è doppio rispetto a chi non soffre di tale patologia.
Per identificare eventuali marcatori predittivi a lungo termine da utilizzare in modelli predittivi semplici, Yu e i suoi colleghi hanno analizzato i dati di 52.952 partecipanti iscritti alla UK Biobank tra il 2006 e il 2010, che non avevano MASLD all’inizio dello studio e sono stati monitorati per un massimo di 16,6 anni. Complessivamente, 782 partecipanti sono stati diagnosticati con MASLD durante il corso dello studio.
Sono state analizzate 2.737 proteine nel sangue e, tra queste, cinque sono emerse come biomarcatori predittivi robusti per lo sviluppo della MASLD entro 5 anni: CDHR2 (area sotto la curva [AUC]=0,825), FUOM (AUC=0,815), KRT18 (AUC=0,810), ACY1 (AUC=0,803) e GGT1 (AUC=0,797).
Le deviazioni nelle concentrazioni plasmatiche di queste proteine sono state osservate fino a 16 anni prima dell’insorgenza della MASLD, con livelli più elevati di proteine alla base associati a un rischio fino a 10 volte maggiore di sviluppare la MASLD (rapporti di rischio, 7,05-9,81). Una combinazione di queste cinque proteine è risultata predittiva per la MASLD incidente in tutti i periodi di tempo, incluso a 5 anni (AUC=0,857), 10 anni (AUC=0,775) e a tutti i punti temporali (AUC=0,758).
L’aggiunta di queste proteine a biomarcatori clinici chiave, come l’indice di massa corporea (BMI) e l’attività fisica quotidiana, ha migliorato ulteriormente le performance predittive, con una precisione del 90,4% a 5 anni e dell’82,2% a 16 anni, “superando tutti i modelli predittivi a breve termine esistenti,” ha riportato Yu.
Risultati simili sono stati osservati con il modello predittivo in una coorte separata e più piccola di 100 partecipanti in Cina, “ulteriormente a supporto della robustezza del modello e mostrando che può essere efficace in popolazioni diverse,” ha sottolineato durante la conferenza stampa.
Trasformare le strategie di intervento
Yu ha sottolineato i potenziali benefici di informare i pazienti sul loro rischio di MASLD.
“Troppe volte, le persone non scoprono di essere a rischio di malattia epatica prima di essere diagnosticate e di dover affrontare i sintomi,” ha osservato.
Un punteggio di rischio basato su proteine potrebbe “trasformare profondamente le strategie di intervento precoce, innescando interventi personalizzati sullo stile di vita per gli individui ad alto rischio,” ha aggiunto.
Con l’obesità, il diabete di tipo 2 e i livelli elevati di colesterolo tra i principali fattori di rischio per la MASLD, questi interventi personalizzati potrebbero includere “consigli sulla dieta, sull’attività fisica e su altri fattori anni prima che inizi il danno al fegato, evitando potenzialmente la progressione della malattia,” ha osservato Yu.
Invece di aspettare risultati anomali nei test della funzione epatica o negli esami di imaging, i pazienti potrebbero essere monitorati più frequentemente con elastografia annuale o ecografie, ha spiegato.
Inoltre, “conoscere il proprio rischio personalizzato basato sulle proteine potrebbe essere più efficace di misure astratte come il BMI o gli enzimi epatici nel motivare i pazienti, favorendo un maggiore coinvolgimento e aderenza,” ha dichiarato Yu. Pur sottolineando che sono necessari ulteriori studi per comprendere la biologia dietro questi biomarcatori, Yu ha ribadito che “questo è un grande passo verso la prevenzione personalizzata.”
“Identificando precocemente i pazienti a rischio, speriamo di fermare la MASLD prima che inizi,” ha concluso.
Ottima performance predittiva
Commentando lo studio durante la conferenza stampa, Loren A. Laine, professore di medicina e capo della Sezione di Malattie Digestive presso la Yale School of Medicine, New Haven, CT, e presidente della DDW 2025, ha osservato che, per quanto riguarda le AUC, anche una classifica nell’intervallo dell’80% è considerata buona. “Quindi, un’accuratezza che raggiunge anche il 90% indica una performance predittiva davvero eccellente,” ha spiegato. Laine ha concordato sul fatto che i risultati dello studio hanno “un potenziale valore per identificare gli individui a rischio aumentato,” consentendo un monitoraggio e interventi precoci.
Gli interventi “potrebbero essere generali, come dieta e stile di vita, o più specifici,” basati sulla funzione di queste proteine, ha aggiunto.
Rotonya Carr, responsabile della divisione di gastroenterologia all’Università di Washington, Seattle, WA, ha ulteriormente sottolineato la necessità urgente di strumenti predittivi migliori per la MASLD. “Le previsioni indicano che, se non facciamo nulla, fino a 122 milioni di persone negli Stati Uniti saranno colpite dalla MASLD” entro il 2050.
“Quindi sono molto entusiasta di questo lavoro, perché al momento non abbiamo nulla che predica chi svilupperà la MASLD,” ha affermato. “Avremo bisogno di strumenti come questo, in cui le persone abbiano informazioni sulla loro salute futura per prendere decisioni.”
La MASLD è nota per essere un fattore di rischio significativo per le malattie cardiovascolari (CVD), e Carr ha ipotizzato che i risultati potrebbero portare a strumenti predittivi simili a quelli già disponibili per le CVD.
“Vedo questo come qualcosa di simile a ciò che la cardiologia ha da tempo, dove hanno calcolatori del rischio cardiovascolare in cui i pazienti o i loro medici possono inserire i dati e stimare il rischio di sviluppare malattie cardiovascolari in un periodo di, ad esempio, 10 anni,” ha concluso.