Scompenso cardiaco, sviluppati tre algoritmi che ne predicono il rischio

Tre modelli predittivi in grado di stimare il rischio di scompenso cardiaco in tre diversi contesti clinici: per chi non ha mai avuto problemi cardiaci, per chi ha già sofferto di infarto o ictus, e per chi convive con forme più avanzate di scompenso. È questo il risultato ottenuto da un gruppo internazionale di ricercatori, tra cui gli scienziati dell’Human Technopole di Milano. In tutto il mondo oltre 60 milioni di persone convivono con lo scompenso cardiaco, mentre solo in Italia si contano circa 800mila pazienti e 80mila nuovi casi ogni anno. La crescente diffusione della patologia è legata all’invecchiamento della popolazione, all’aumento di diabete e obesità e alla maggiore sopravvivenza dopo eventi cardiovascolari acuti. Individuare in anticipo chi è più vulnerabile e in quale fase del percorso clinico significa poter intervenire prima, con trattamenti più mirati ed efficaci.

Tre modelli per tre momenti del percorso clinico

I tre algoritmi si rivolgono a fasi diverse della malattia: il rischio “silenzioso” nelle persone senza precedenti problemi cardiovascolari, il rischio aggiuntivo nei pazienti con diagnosi già note come coronaropatie, e la complessità dei pazienti con scompenso cardiaco a frazione di eiezione preservata (HFpEF), una forma in cui il cuore si contrae normalmente ma è troppo rigido per riempirsi di sangue. L’analisi di vaste raccolte di dati clinici internazionali consente di stimare con precisione la probabilità che una persona sviluppi scompenso nei prossimi anni, utilizzando informazioni facilmente reperibili nella pratica clinica quotidiana, come età, pressione arteriosa, diabete o funzione renale. “Lo scompenso cardiaco può iniziare molto prima dei sintomi e presentarsi in modi diversi a seconda della storia clinica di ciascun individuo – spiega Emanuele Di Angelantonio, responsabile del Centro di Health Data Science di Human Technopole -. Con questi tre modelli offriamo strumenti solidi, facili da usare e applicabili lungo tutto l’arco della malattia, dalla prevenzione primaria alle forme più avanzate. Sono stati costruiti e validati su popolazioni numerose e diversificate, dimostrando il valore della scienza dei dati nella salute pubblica e aiutando a individuare precocemente i pazienti più a rischio”.

SCORE2-HF: il rischio nella popolazione generale

Il primo modello, SCORE2-HF, riguarda gli adulti sopra i 40 anni senza precedenti malattie cardiovascolari. Basato su dati di oltre 600mila persone in 14 Paesi europei e validato su più di 1,3 milioni di individui, permette di stimare il rischio di sviluppare scompenso a 10 e 30 anni. Utilizza informazioni cliniche di uso comune, come età, pressione arteriosa, indice di massa corporea, funzione renale e diabete di tipo 2. SCORE2-HF si integra con i modelli SCORE2 già esistenti per infarti e ictus, consentendo una valutazione integrata del rischio cardiovascolare e dello scompenso e supportando strategie di prevenzione primaria.

SMART2-HF: il rischio nei pazienti con malattia cardiovascolare nota

SMART2-HF si rivolge ai pazienti che hanno già avuto eventi cardiovascolari come infarto o ictus ma non hanno ancora sviluppato scompenso. Costruito su dati di quasi 8mila pazienti e validato su oltre 240mila individui in sei coorti internazionali, permette di calcolare sia il rischio a 10 anni sia quello a vita. Fornisce un complemento ai modelli esistenti, che finora stimavano solo il rischio di infarto e ictus, ma non quello di scompenso cardiaco.

LIFE-Preserved: predire l’evoluzione nelle forme avanzate

Infine, LIFE-Preserved è dedicato ai pazienti con HFpEF, una forma complessa e sempre più frequente di scompenso. Basato su dati di oltre 20mila pazienti e validato su più di 28mila casi aggiuntivi, il modello stima il rischio di ospedalizzazioni e mortalità cardiovascolare sia a breve sia a lungo termine. LIFE-Preserved aiuta a identificare i pazienti a maggior rischio, supportando decisioni terapeutiche personalizzate e favorendo un approccio condiviso tra medico e paziente, soprattutto con l’arrivo di nuove terapie specifiche.

Un approccio integrato per la prevenzione e la cura personalizzata

Questi modelli non sono strumenti isolati, ma costituiscono una strategia integrata per identificare il rischio di scompenso in anticipo, affinare la prognosi e supportare scelte terapeutiche basate sulla probabilità individuale anziché su medie generali. Come sottolinea Marino Zerial, direttore di Human Technopole: “Gli studi dimostrano come l’analisi avanzata dei dati possa trasformare grandi raccolte di informazioni cliniche in strumenti utili per la medicina e la salute pubblica. Questo rientra nella nostra missione: sviluppare nuovi strumenti di prevenzione e medicina personalizzata per affrontare le principali patologie croniche”. Con queste ricerche, Human Technopole conferma il proprio impegno nel tradurre la scienza dei dati in strategie concrete per la prevenzione, il trattamento personalizzato e il miglioramento della salute pubblica, in linea con le sfide poste dall’invecchiamento della popolazione e dall’aumento delle malattie cardiovascolari.

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