Asma infantile, microbioma salivare e biomarcatori infiammatori migliorano la predizione del rischio di malattia
Un nuovo studio pubblicato su Allergy ha dimostrato che combinare i dati del microbioma orale e dei mediatori infiammatori con la storia clinica rappresenta un metodo più accurato per identificare i bambini a rischio di futuri attacchi gravi di asma.
Razionale e disegno dello studio
Studi precedenti di letteratura hanno mostrato che i bambini con asma persistente che hanno avuto ≥ 1 attacco grave nel corso dell’anno precedente presentano un rischio 2–2,5 volte maggiore di futuri attacchi gravi (2).
Ecco perché, spiegano gli autori dello studio nell’introduzione al lavoro, individuare precocemente quali bambini sono a rischio può aiutare i clinici a personalizzare e ad ottimizzare la gestione della malattia.
Entrando nei dettagli dello studio, i ricercatori hanno cercato di sviluppare un modello predittivo per i futuri attacchi asmatici nei bambini che includesse sia dati epidemiologici e clinici, sia biomarcatori oggettivi.
Nel loro modello predittivo, il team ha voluto integrare il profilo del microbioma salivare e dei mediatori infiammatori sierici con la storia degli attacchi asmatici. Il modello è stato valutato in una fase di esplorazione (SysPharmPediA) e in una fase di conferma (U-BIOPRED).
Ecco allora che i ricercatori hanno classificato i 154 bambini inclusi nello studio (121 nella fase SysPharmPediA e 33 nella fase U-BIOPRED) in gruppi a rischio e non a rischio di asma.
La presenza o assenza di ≥ 1 attacco grave durante il follow-up di un anno ha costituito la base della classificazione. I bambini avevano tra i 6 e i 17 anni ed erano in gran parte di etnia caucasica, in prevalenza di sesso femminile, con differenze tra le 2 fasi.
Utilizzando un approccio di random forest, il team ha addestrato i modelli predittivi sul 70% del dataset, includendo storia di attacchi, composizione del microbioma e mediatori infiammatori sierici. I modelli sono stati poi testati sul restante 30% della popolazione.
Risultati principali
Fase esplorativa
Durante la fase esplorativa, il modello basato sulla storia di attacchi d’asma ha ottenuto un’area sotto la curva ROC (AUROCC) pari, circa, a 0,7 (Ndr: AUROCC è una misura statistica utilizzata per valutare la performance di un modello predittivo o classificatore).
Modelli basati su 6 batteri salivari o su 6 mediatori infiammatori hanno dato risultati simili.
Tuttavia, i modelli che includevano tutti e 7 i fattori – storia di attacchi asmatici, Capnocytophaga, Corynebacterium e Cardiobacterium, TIMP-4, VEGF e MIP-3β – hanno raggiunto la massima accuratezza. con un AUROCC pari, circa, a 0,87.
Fase di conferma
Nella fase di replica, non è stato possibile includere tutti i marcatori del modello originale perché erano disponibili i dati di un solo un mediatore infiammatorio, VEGF.
Tuttavia, il modello combinato con i dati su VEGF, storia di attacchi e i 3 batteri salivari (Capnocytophaga, Corynebacterium e Cardiobacterium) ha ottenuto un AUROCC pari a 0,84, dimostrando comunque un’elevata accuratezza predittiva.
Interpretazione dei dati
I ricercatori hanno scoperto che, ad eccezione di Capnocytophaga, tutti gli altri batteri predittivi erano più presenti nei bambini che non avevano avuto attacchi durante il follow-up.
Il modello predittivo finale ha incluso tre mediatori sierici chiave – TIMP-4, VEGF e MIP-3β – che collettivamente guidano l’infiammazione, l’attivazione immunitaria e il rimodellamento delle vie aeree.
La loro interazione potrebbe portare all’instaurazione di un ciclo di infiammazione e cambiamenti strutturali che aumenta il rischio di attacchi gravi di asma.
I prodotti batterici di Capnocytophaga, Corynebacterium e Cardiobacterium – inclusi lipopolisaccaridi, acidi grassi a catena corta, solfuro di idrogeno e ammoniaca – potrebbero favorire l’infiammazione e il rimodellamento delle vie respiratorie, influenzando VEGF, l’equilibrio MMP/TIMP-4 e le risposte immunitarie mediate da MIP-3β.
Riassumendo
«L’integrazione della composizione batterica salivare e dei profili infiammatori sierici si è rivelata promettente per migliorare l’accuratezza predittiva e potrebbe offrire aprire a nuove ipotesi sui meccanismi alla base degli attacchi d’asma», hanno concluso i ricercatori.
«Rispetto ai biomarcatori convenzionali, come il FeNO e la conta degli eosinofili nel sangue, che in questo studio hanno mostrato una scarsa performance predittiva, il modello combinato ha dimostrato una capacità superiore. In particolare, sebbene la storia di attacchi asmatici passati si sia rivelata un forte predittore individuale, i risultati dello studio mostrano che l’inclusione dei dati sul microbioma e sui mediatori infiammatori migliora significativamente le prestazioni del modello».
Bibliografia
1) Shahbazi Khamas S et al. Complementary Predictors for Asthma Attack Prediction in Children: Salivary Microbiome, Serum Inflammatory Mediators, and Past Attack History. Allergy. Published online August 18, 2025. doi:10.1111/all.70004
Leggi
2) Covar RA, Szefler SJ, Zeiger RS, et al. Factors associated with asthma exacerbations during a long-term clinical trial of controller medications in children. J Allergy Clin Immunol. 2008;122(4):741-747.e4. doi:10.1016/j.jaci.2008.08.021