Profili longitudinali della colesterolemia e rischio di coronaropatie

I profili di mutazione longitudinale dei biomarcatori di un paziente sono fattori cruciali ai fini della progressione delle patologie. Una recente ricerca ha applicato tecniche di analisi della componente funzionale principale per estrarre questi profili di mutazione e farne uso come fattori predittivi nei modelli di previsione dinamica.

Le variazioni nel tempo dei fattori di rischio vengono smussate da un modello superiore per trarre informazioni anche dagli intervalli temporali vicini non valutati. Ciò porta ad una stima più stabile e ad una dimostrazione più chiara della variazione nel tempo degli effetti.
Rispetto alle analisi tradizionali, gli studi di simulazione dimostrano che l’approccio proposto determina un minor errore di previsione e maggiori valori dell’area sotto la curva (AUC), il che indica una maggiore capacità di distinguere fra loro soggetti con vari livelli di rischio.

Il metodo è stato applicato ai dati del Framingham Health Study, utilizzando i dati longitudinali sui livelli di colesterolo totale per prevedere i profili di rischio per future coronaropatie.

L’approccio non soltanto ottiene la tendenza complessiva dei profili di rischio correlati al biomarcatore, ma rivela anche i diversi profili di rischio che non emergono dalle analisi tradizionali.

I risultati dello studio dimostrano che elevati livelli di colesterolo durante l’età giovanile sono più dannosi rispetto a livelli di colesterolo parimenti elevati in età avanzata. Ciò dimostra l’importanza di analizzare gli effetti correlati all’età del colesterolo totale sul rischio di coronaropatie. 

Fonte: Stat Med 2020

IT-NON-03274-W-11/2022