Background:
Non è ancora chiaro se alcuni individui con diabete mellito di tipo 2 (T2D) traggano un maggiore beneficio cardiovascolare dagli agonisti del recettore del GLP-1 (GLP-1RA). In questo studio abbiamo integrato dati a livello individuale provenienti da studi sugli esiti cardiovascolari (CVOT) e da cartelle cliniche elettroniche (EHR), applicando metodi di machine learning per confermare i benefici cardiovascolari dei GLP-1RA nelle popolazioni real-world e per identificare sottogruppi con una risposta terapeutica potenziata.
Metodi:
Sono stati analizzati i dati di due CVOT (LEADER e SUSTAIN-6) e di un ampio studio real-world (DARWIN-T2D). In primo luogo, l’hazard ratio (HR) per l’evento cardiovascolare maggiore a 3 punti (3P-MACE) è stato trasposto dai CVOT alla popolazione real-world. Successivamente, è stato utilizzato PRISM (Patient Response Identifiers for Stratified Medicine) per valutare la riduzione del 3P-MACE associata ai GLP-1RA in un contesto di training/test. I risultati sono stati validati in coorti esterne di nuovi utilizzatori di GLP-1RA o di trattamenti di confronto (inibitori del DPP-4 o insulina basale).
Risultati:
Nonostante differenze rilevanti nelle caratteristiche cliniche tra i pazienti dei CVOT e quelli real-world, gli HR real-world trasposti per il 3P-MACE hanno mostrato un andamento sovrapponibile a quello dei CVOT. PRISM ha identificato sottogruppi con risposte terapeutiche differenziali sulla base della storia di infarto miocardico (MI) o ictus e dell’età. I soggetti di età superiore a 71 anni senza MI/ictus (41% della popolazione real-world) hanno mostrato il maggiore beneficio relativo (HR 0,46; IC 95% 0,24–0,89 nel set di test) e una maggiore riduzione assoluta del rischio (ARR 4,5%; IC 95% 1,2–7,7) rispetto agli altri sottogruppi (test di Gail-Simon p = 0,02). La coorte di validazione esterna ha confermato questi risultati (HR 0,67; IC 95% 0,51–0,89 e ARR 3,8%; IC 95% 1,5–6,1), mostrando differenze significative nella riduzione assoluta del rischio (p < 0,05).
Conclusioni:
Questo studio supporta l’integrazione dei dati individuali provenienti dai CVOT con quelli delle EHR per confermare la trasferibilità dei risultati dei CVOT alle popolazioni real-world e consente l’identificazione e la validazione di sottogruppi con maggiori benefici cardiovascolari da trattamenti cardioprotettivi come i GLP-1RA. Questo approccio di medicina di precisione rappresenta un nuovo modello per l’implementazione delle strategie di prevenzione cardiovascolare nel T2D.
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