Potere analizzare grandi set di dati con l’Intelligenza Artificale apre la strada per nuove strategie di trattamento degli attacchi cardiaci

Data:
30 Ottobre 2025

Potere analizzare grandi set di dati con l’Intelligenza Artificale apre la strada per nuove strategie di trattamento degli attacchi cardiaci

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punteggio GRACE 3.0

Estensione del punteggio GRACE 3.0 per la Sindrome Coronarica Acuta Senza Innalzamento del Tratto ST (NSTE-ACS)
Contesto e Obiettivo
Il sistema di punteggio GRACE (Global Registry of Acute Coronary Events) è uno strumento consolidato utilizzato dalle linee guida internazionali per la gestione e la stratificazione del rischio di mortalità ospedaliera nei pazienti affetti da Sindrome Coronarica Acuta Senza Innalzamento del Tratto ST (NSTE-ACS). Tuttavia, la versione precedente (GRACE 2.0) si basava su studi datati e non teneva pienamente conto dei miglioramenti nella cura contemporanea, come gli stent di nuova generazione e le terapie farmacologiche più avanzate.


Lo studio ha avuto tre obiettivi principali:

  1. Validare su larga scala il modello GRACE 3.0 per la predizione della mortalità ospedaliera.
  2. Sviluppare e validare un nuovo modello GRACE 3.0 per predire la mortalità a 1 anno.
  3. Sviluppare e validare un modello di effetto del trattamento individualizzato (individualised treatment effect model), basato sul machine learning, per prevedere il beneficio a lungo termine della gestione invasiva precoce (entro 12 ore) rispetto a quella differita (entro 48-72 ore).
    Metodi
    Lo studio multicentrico di sviluppo e validazione ha utilizzato i dati di 609.063 pazienti con NSTE-ACS provenienti da registri nazionali e studi clinici randomizzati (RCT) di dieci Paesi (Regno Unito, Svezia, Svizzera, Germania, Danimarca, Spagna, Paesi Bassi e Repubblica Ceca). L’analisi è stata focalizzata esclusivamente sui pazienti con NSTE-ACS a causa delle differenze significative rispetto alla sindrome coronarica acuta con innalzamento del tratto ST (STEMI).
    • Sviluppo dei Modelli di Rischio (Mortalità): Entrambi i modelli GRACE 3.0 (mortalità ospedaliera e a 1 anno) sono stati sviluppati utilizzando un approccio di apprendimento automatico (machine learning) che tiene conto delle differenze di sesso. Il modello per la mortalità a 1 anno è stato sviluppato in una coorte di 400.054 pazienti da Inghilterra, Galles e Irlanda del Nord, utilizzando il metodo eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) e nove variabili cliniche standard GRACE (età, sesso, frequenza cardiaca, pressione arteriosa sistolica, classe Killip, creatinina, arresto cardiaco, deviazione del tratto ST, troponina elevata).
    • Sviluppo del Modello di Beneficio Individualizzato: Il modello per l’effetto del trattamento è stato sviluppato attraverso un’analisi post-hoc dell’RCT VERDICT danese (Very Early Versus Deferred Invasive Evaluation Using Computerized Tomography), che aveva il più lungo follow-up (mediana di 4,3 anni) tra gli RCT sul timing dell’intervento. È stato utilizzato l’algoritmo Rboost per prevedere il beneficio individuale (riduzione assoluta del rischio) della gestione invasiva precoce su un esito composito a lungo termine (morte per tutte le cause, infarto miocardico ricorrente non fatale, ricovero per ischemia refrattaria o scompenso cardiaco).
    Risultati Principali
  4. Mortalità Ospedaliera e a 1 Anno:
    o Entrambi i modelli GRACE 3.0 hanno mostrato un’eccellente capacità di discriminazione nella validazione esterna in tutti i Paesi.
    o Il modello per la mortalità ospedaliera ha raggiunto un’Area Sotto la Curva ROC (AUC) di 0,90 (IC 95% 0,89–0,91).
    o Il modello per la mortalità a 1 anno ha mostrato una tAUC (tempo-dipendente) di 0,84 (IC 95% 0,82–0,86).
    o Entrambi i nuovi modelli hanno fornito una discriminazione e una riclassificazione del rischio significativamente migliorate rispetto alla versione GRACE 2.0.
  5. Beneficio del Trattamento Individualizzato:
    o Il modello ha identificato efficacemente i pazienti che avrebbero tratto beneficio dalla gestione invasiva precoce.
    o Nei pazienti con un alto beneficio previsto dall’intervento precoce, il rischio dell’esito composito si è ridotto significativamente (Hazard Ratio 0,60, IC 95% 0,41–0,88).
    o Al contrario, i pazienti con un beneficio previsto da nullo a moderato non hanno mostrato un miglioramento significativo (HR 1,06, IC 95% 0,80–1,40; Pinteraction 0,014).
    o I pazienti con alto beneficio previsto erano più spesso giovani, di sesso femminile, e presentavano livelli di creatinina più bassi, più segni di ischemia miocardica e uno stato emodinamico peggiore.
    o Ciò suggerisce che le attuali strategie di trattamento potrebbero non individuare completamente il sottogruppo di pazienti con NSTE-ACS che beneficiano maggiormente dell’intervento precoce.
    Conclusioni e Implicazioni
    Il sistema di punteggio GRACE 3.0 aggiornato rappresenta uno strumento pratico e validato per la valutazione del rischio personalizzata nei pazienti con NSTE-ACS, in grado di prevedere in modo accurato la mortalità a breve e a lungo termine.
    L’introduzione del modello per la predizione del beneficio individualizzato della gestione invasiva precoce offre un potenziale significativo per affinare le future strategie di trattamento e la progettazione di futuri studi clinici, permettendo di basare le decisioni non solo sul rischio assoluto di mortalità ma anche sul potenziale beneficio terapeutico per il singolo paziente. I modelli GRACE 3.0 sono disponibili tramite un calcolatore web online.

L’articolo completo è reperibile al link https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S2589-7500%2825%2900089-5

Ultimo aggiornamento

29 Ottobre 2025, 07:27