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Il profilo metabolomico è associato al rischio coronarico

 

Il metaboloma è l'insieme di tutti i metaboliti di un organismo e la metabolomica è la loro identificazione e misurazione in campioni biologici. Con la risonanza magnetica nucleare protonica si possono ottenere anche 100 segnali di metaboliti di basso peso molecolare, 16 di questi segnali, rappresentativi di molecole tra le quali valina, ornitina, glucosio, creatinina, grassi insaturi, glutammato, glicoproteine, citrato, trimetilamina-N-ossido, 1.5-anidrosorbitolo sono stati utilizzati per elaborare un punteggio che è stato trovato associato al rischio cardiovascolare indipendentemente dai tradizionali fattori di rischio. Può essere una strada percorribile per migliorare la predizione del rischio coronarico, ma il metodo deve essere affinato con l'individuazione di molecole più strettamente associate al rischio. Al momento, benché il punteggio calcolato sia un buon indicatore del rischio, non sembra migliorare in misura significativa la predittività della malattia coronarica rispetto a quanto ottenibile con la valutazione dei tradizionali fattori di rischio.

 

A metabolomic profile is associated with the risk of incident coronary heart disease.

Vaarhorst AA, Verhoeven A, Weller CM, Böhringer S, Göraler S, Meissner A, Deelder AM, Henneman P, Gorgels AP, van den Brandt PA, Schouten LJ, van Greevenbroek MM, Merry AH, Verschuren WM, van den Maagdenberg AM, van Dijk KW, Isaacs A, Boomsma D, Oostra BA, van Duijn CM, Jukema JW, Boer JM, Feskens E, Heijmans BT, Slagboom PE

Am Heart J 2014;168:45-52

 

BACKGROUND: Metabolomics, defined as the comprehensive identification and quantification of low-molecular-weight metabolites to be found in a biological sample, has been put forward as a potential tool for classifying individuals according to their risk of coronary heart disease (CHD). Here, we investigated whether a single-point blood measurement of the metabolome is associated with and predictive for the risk of CHD.
METHODS AND RESULTS: We obtained proton nuclear magnetic resonance spectra in 79 cases who developed CHD during follow-up (median 8.1 years) and in 565 randomly selected individuals. In these spectra, 100 signals representing 36 metabolites were identified. Applying least absolute shrinkage and selection operator regression, we defined a weighted metabolite score consisting of 13 proton nuclear magnetic resonance signals that optimally predicted CHD. This metabolite score, including signals representing a lipid fraction, glucose, valine, ornithine, glutamate, creatinine, glycoproteins, citrate, and 1.5-anhydrosorbitol, was associated with the incidence of CHD independent of traditional risk factors (TRFs) (hazard ratio 1.50, 95% CI 1.12-2.01). Predictive performance of this metabolite score on its own was moderate (C-index 0.75, 95% CI 0.70-0.80), but after adding age and sex, the C-index was only modestly lower than that of TRFs (C-index 0.81, 95% CI 0.77-0.85 and C-index 0.82, 95% CI 0.78-0.87, respectively). The metabolite score was also associated with prevalent CHD independent of TRFs (odds ratio 1.59, 95% CI 1.19-2.13).
CONCLUSION: A metabolite score derived from a single-point metabolome measurement is associated with CHD, and metabolomics may be a promising tool for refining and improving the prediction of CHD.

 

Am Heart J 2014;168:45-52

 

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