Sono stati selezionati i biomarcatori proteici più utili per la previsione di malattia cardiovascolare incidente nelle persone con diabete mellito di tipo 2.
In uno studio caso-controllo sono stati misurati 42 candidati biomarcatori cardiovascolari in 1.123 casi di malattia cardiovascolare incidente e 1.187 controlli con diabete mellito di tipo 2 scelti tra cinque Centri europei.
16 biomarcatori hanno mostrato associazioni univariate con malattia cardiovascolare incidente.
Il sottoinsieme più predittivo selezionato conteneva 6 biomarcatori: frammento N-terminale del pro-peptide natriuretico di tipo B [ NT-proBNP ] ( odds ratio, OR=1.69 ), troponina T ad alta sensibilità [ hs-TnT ] ( OR=1.29), interleuchina-6 [ IL-6 ] ( OR=1.13 ), interleuchina-15 [ IL-15 ] ( OR=1.15 ), apolipoproteina C-III [ apo-CIII ] ( OR=0.79 ) e recettore solubile per AGE [ sRAGE ] ( OR=0.84 ).
La previsione di malattia cardiovascolare oltre le covariate cliniche è migliorata da AUROC di 0.66-0.72 ( AUROC per covariate Framingham Risk Score 0.59 ).
Oltre ai biomarcatori e alle covariate del Framingham Score, le più importanti covariate cliniche per migliorare la previsione sono state, velocità di filtrazione glomerulare stimata [ eGFR ], terapia insulinica ed emoglobina glicata [ HbA1c ].
In conclusione, sono stati identificati 6 biomarcatori proteici che in combinazione con le covariate cliniche hanno migliorato la previsione del modello al di là delle covariate del punteggio Framingham.
I biomarcatori possono contribuire a migliorare la previsione di malattia cardiovascolare nel diabete mellito, ma sono necessari anche dati clinici che comprendono le misure di funzionalità renale e fattori specifici per il diabete non inclusi nel punteggio di rischio di Framingham. ( Xagena2015 )
Looker HC et al, Diabetologia 2015; 58: 1363-1371
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