L’insufficienza cardiaca è un’importante e potenziale complicazione del diabete di tipo 2 che si verifica frequentemente e che può portare alla morte o alla disabilità.

All’inizio di questo mese, i risultati di una sperimentazione hanno rivelato che una nuova classe di farmaci, noti come inibitori SGLT2, può essere utile per i pazienti con insufficienza cardiaca.

Soprattutto, queste terapie, possono anche essere utilizzate nei pazienti con diabete per prevenire l’insufficienza cardiaca.

Tuttavia, il modo per identificare con precisione quali pazienti diabetici sono maggiormente a rischio rimane ancora un mistero.

Un nuovo studio condotto dagli investigatori del Brigham and Women’s Hospital e del UT Southwestern Medical Center svela un nuovo modello di “apprendimento automatico” in grado di prevedere, con un alto grado di precisione, la futura insufficienza cardiaca tra i pazienti con diabete. I risultati del team vengono presentati all’incontro scientifico annuale della Heart Failure Society of America a Filadelfia e contemporaneamente pubblicati su Diabetes Care.

“Speriamo che questi risultati sul rischio di insufficienza cardiaca su diabetici, possano essere utile per i medici sul campo – medici di base, endocrinologi, nefrologi e cardiologi – che si prendono cura dei pazienti con diabete e pensano a quali strategie possono essere utilizzate per aiutarli”, ha detto il co-primo autore Muthiah Vaduganathan, MD, MPH, cardiologo al Brigham.

“Il nostro modello fornisce un nuovo strumento di previsione per identificare i pazienti che devono affrontare un rischio di insufficienza cardiaca nei prossimi cinque anni”, ha affermato il co-primo autore Matthew Segar, MD, MS, un medico residente presso UT Southwestern.

“Non richiedendo specifici biomarcatori cardiovascolari clinici o imaging avanzato, questo risultato è facilmente integrabile nei sistemi di cartelle cliniche elettroniche e può identificare i pazienti che trarrebbero beneficio da interventi terapeutici.”

Fonte: Sciencedaily (https://www.sciencedaily.com/releases/2019/09/190913191451.htm)