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Correlazioni in Medicina



La metabolomica prevede la recidiva di ictus dopo un attacco ischemico transitorio


Sono stati ricercati, tramite la metabolomica, nuovi biomarcatori candidati per recidiva di ictus con una potenza di previsione superiore a quella degli attuali marcatori.

L’analisi metabolomica è stata eseguita mediante cromatografia liquida accoppiata alla spettrometria di massa in campioni di plasma da una coorte iniziale di 131 pazienti con attacco ischemico transitorio ( TIA ) reclutati meno di 24 ore dopo l'insorgenza dei sintomi.

L’analisi del pattern e il profilo metabolomico hanno rivelato biomarcatori specifici di recidiva di ictus e aterosclerosi delle grandi arterie.
L'uso di questi metodi in una coorte indipendente ( 162 soggetti ) ha confermato i risultati ottenuti nella prima coorte.

Le analisi metabolomiche potrebbero predire la recidiva di ictus con metodi di riconoscimento.

Le basse concentrazioni di una specifico lisofosfatidilcolina ( LysoPC16:0 ) sono risultate significativamente associate con recidiva di ictus.

Inoltre, è emersa anche LysoPC20:4 come potenziale biomarcatore di recidiva di ictus, aumentando la potenza di previsione di età, pressione arteriosa, caratteristiche cliniche, durata dei sintomi, scala del diabete ( ABCD2 ) e aterosclerosi delle grandi arterie.

Gli individui che presentano recidiva precoce ( meno di 3 mesi ) hanno un modello metabolomico specifico, diverso da quello dei soggetti senza recidiva di ictus e con recidiva tardiva.

Infine, è stato descritto anche un potenziale biomarcatore di aterosclerosi delle grandi arterie, LysoPC22:6.

In conclusione, l'uso della metabolomica nella ricerca di biomarcatori di recidiva di ictus migliora il potere predittivo dei predittori convenzionali come ABCD2 e aterosclerosi delle grandi arterie.
Inoltre, i metodi con riconoscimento di pattern permettono di discriminare non solo i pazienti con recidiva di ictus, ma anche i casi di recidiva di ictus precoce e tardiva. ( Xagena2015 )

Jové M et al, Neurology 2015;84:36-45

Neuro2015


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