Una parte non trascurabile dei pazienti con malattia epatica steatosica tende a sottostimare il consumo di alcol, rendendo difficile distinguere tra forme metaboliche e quelle legate all’alcol
Una parte non trascurabile dei pazienti con malattia epatica steatosica tende a sottostimare il consumo di alcol, rendendo difficile distinguere tra forme metaboliche e quelle legate all’alcol. Un gruppo di ricercatori ha sviluppato un nuovo indice predittivo, basato su biomarcatori comuni, capace di identificare con buona accuratezza i casi di malattia associata all’alcol. Più accessibile rispetto ai test tradizionali, questo strumento potrebbe migliorare diagnosi, screening e gestione clinica. Lo studio è stato pubblicato su Gastroenterology.
Il problema della sottostima del consumo di alcol
Nel panorama delle malattie epatiche, distinguere tra cause metaboliche e alcol-correlate è fondamentale, ma spesso complesso. Una delle principali difficoltà risiede nel fatto che molti pazienti non riportano in modo accurato il proprio consumo di alcol. Studi precedenti hanno dimostrato che circa il 16% delle persone affette da malattia epatica steatosica sottostima l’assunzione di alcol, con conseguenze rilevanti sul piano diagnostico.
In una coorte prospettica, questa sottostima ha portato a classificazioni errate: il 16% dei pazienti è stato identificato come affetto da malattia epatica steatosica associata a disfunzione metabolica (MASLD), mentre il 29% è stato classificato come affetto da forma mista, cioè metabolic dysfunction and alcohol-associated liver disease (MetALD). Solo successivamente, grazie alla misurazione dei livelli di fosfatidiletanolo (PEth), è emersa la reale esposizione all’alcol.
Il test PEth, pur essendo altamente affidabile, presenta però limiti significativi: è costoso e difficile da applicare su larga scala, soprattutto in contesti di screening estensivo. Questo ha spinto la comunità scientifica a cercare alternative più pratiche ed economicamente sostenibili.
La nascita del MAPI: un modello basato su biomarcatori comuni
Con l’obiettivo di sviluppare uno strumento accurato ma facilmente applicabile nella pratica clinica, Federica Tavaglione, ricercatrice post-dottorato presso la University of California San Diego, insieme ai suoi colleghi ha progettato il MetALD-ALD Prediction Index (MAPI).
Il modello è stato costruito utilizzando i dati di 503 partecipanti dello studio San Diego Liver Study, una popolazione composta per il 53% da donne, con età media di 51 anni ( deviazione standard 13) e indice di massa corporea medio di 32,9 kg/m². Tutti i soggetti presentavano malattia epatica steatosica associata a sovrappeso o obesità.
Combinando le informazioni sul consumo di alcol auto-riferito con i livelli di PEth, i ricercatori hanno stabilito che l’81% dei partecipanti era affetto da MASLD, il 12% da MetALD e il 7% da malattia epatica associata all’alcol (ALD).
Il MAPI si basa su parametri clinici e di laboratorio comunemente disponibili: il sesso del paziente, il volume corpuscolare medio, la gamma-glutamiltransferasi, il colesterolo HDL e l’emoglobina glicata (HbA1c). Questi elementi vengono integrati in un punteggio compreso tra 0 e 1, dove il valore massimo indica una probabilità del 100% che la patologia sia legata all’alcol, sia in forma pura (ALD) sia in combinazione con fattori metabolici (MetALD).
Validazione internazionale e prestazioni del modello
Per valutare l’affidabilità del MAPI, i ricercatori hanno testato il modello su una coorte indipendente composta da 1.777 adulti in Svezia, il 57% dei quali uomini, con età media di 57 anni (deviazione standard 15) e BMI medio di 31,2 kg/m². Tutti avevano almeno una misurazione di PEth registrata tra il 1° luglio 2012 e il 31 ottobre 2020.
In questo gruppo, il 65% dei pazienti è stato diagnosticato con MASLD, il 18% con MetALD e il 17% con ALD. Il modello ha mostrato prestazioni sovrapponibili a quelle osservate nella coorte statunitense, con un’area sotto la curva (AUROC) pari a 0,75 (IC 95% 0,73-0,78), confermando la sua validità anche in un contesto diverso.
Nel gruppo di San Diego, il MAPI ha raggiunto una sensibilità del 60% e una specificità dell’80%, con un’accuratezza complessiva del 76% (IC 95% 0,71-0,82). L’utilizzo di soglie specifiche ha mostrato ulteriori vantaggi: un punteggio pari o inferiore a 0,09 ha consentito di escludere la malattia alcol-correlata con una sensibilità del 91% e un valore predittivo negativo del 94%. Al contrario, un punteggio pari o superiore a 0,33 ha identificato i casi con elevata probabilità di MetALD o ALD, con una specificità del 91% e un valore predittivo positivo del 53%.
Secondo gli autori, il MAPI si è dimostrato superiore rispetto a qualsiasi singolo biomarcatore nella capacità di identificare il rischio di malattia epatica associata all’alcol.
Un passo avanti verso una diagnosi più precisa e accessibile
Lo sviluppo del MAPI rappresenta un importante progresso nella gestione della malattia epatica steatosica. In un contesto in cui il consumo di alcol è frequentemente sottostimato, la disponibilità di uno strumento semplice, economico e scalabile può fare la differenza nella pratica clinica.
Come sottolineato da Tavaglione, l’obiettivo era creare un pannello di biomarcatori accurato e facilmente implementabile, e i risultati, supportati da validazioni indipendenti, dimostrano che questo traguardo è stato raggiunto in modo clinicamente significativo.
Il MAPI può aiutare i medici a individuare quei pazienti che, pur non dichiarando un consumo rilevante di alcol, presentano in realtà una componente alcol-correlata della malattia. In questi casi, i pazienti rappresentano candidati ideali per test di conferma come il PEth, quando disponibile, consentendo decisioni cliniche più informate.
In prospettiva, strumenti come questo potrebbero diventare parte integrante dello screening e della valutazione delle malattie epatiche, contribuendo a ridurre gli errori diagnostici e a migliorare gli esiti attraverso un approccio realmente personalizzato.
Federica Tavaglione et al., The MetALD-ALD Prediction Index: A Phosphatidylethanol-Driven Biomarker Panel for Identifying Individuals With Steatotic Liver Disease and Excessive Alcohol Use. Gastroenterology 2026 Feb 25:S0016-5085(25)06582-5.
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