Un algoritmo per la fibrosi polmonare idiopatica

Strumento di screening per migliorare la diagnosi precoce

C'è un nuovo strumento per la diagnosi precoce della fibrosi polmonare idiopatica. Si tratta di un algoritmo - ZCoR-IPF (Zero-burden Co-Morbidity Risk Score for IPF) - i cui risultati sono stati illustrati su Nature Medicine da un team dell'Università di Chicago, della Mayo Clinic, della Weill Cornell Medicine, del New York-Presbyterian e del Brigham and Women's Hospital.
«Tradizionalmente, la diagnostica dell'IPF richiede un approccio multidisciplinare con pneumologi, radiologi e specialisti di laboratorio», afferma Andrew Limper, coautore dello studio e direttore della Divisione di medicina polmonare e terapia intensiva alla Mayo Clinic di Rochester in Minnesota.
I pazienti con IPF hanno una speranza di vita a partire dalla diagnosi che va dai 2 ai 5 anni, ma maggiore è il tempo necessario alla diagnosi più difficile per i medici è il compito di curare la malattia.
L'IPF è difficile da diagnosticare innanzitutto perché rimane oscura la sua causa. Inoltre, non ha sintomi specifici, ma comuni a molte malattie dei polmoni come la bronchite cronica ostruttiva o l'asma.
«Sappiamo che il tempo per il paziente è una sfida importante, specie nell'ambito delle cure primarie», riprende Limper. L'algoritmo messo a punto si basa sull'analisi di vari dati della cartella clinica di un paziente, ad esempio diagnosi precedenti e farmaci prescritti, riuscendo a calcolare le probabilità che ha l'individuo di sviluppare la condizione.
L'algoritmo è stato perfezionato grazie all'archivio dei sinistri assicurativi nazionali, ed è stato convalidato con due database aggiuntivi per un totale di quasi 3 milioni di pazienti e oltre 54.000 casi confermati di IPF.
«Abbiamo esaminato la capacità dell'algoritmo di prevedere la malattia un anno prima della diagnosi confermata e fino a quattro anni prima di quella clinica, osservando un tasso di accuratezza rispettivamente dell'88% e dell'85%», scrivono gli autori.
L'idea dei ricercatori è di utilizzare lo strumento di screening nei centri di assistenza primaria per osservarne il comportamento in contesti reali. «Sarebbero utili studi prospettici in cui verificare nel mondo reale l'efficacia dell'algoritmo nell'individuare i pazienti con IPF», conclude Limper.

Fonte: Nature Medicine 2022. Doi: 10.1038/s41591-022-02010-y
Nature Medicine