Colesterolo, glicemia, pressione, controllo generale del metabolismo. Se volete, aggiungeteci anche un elettrocardiogramma da sforzo. Per una persona sana che vuole conoscere il rischio futuro di ammalarsi di malattie cardiovascolari, si può puntare su un tagliando di base (poi si aggiungono i test necessari, ad esempio per scoprire la salute del rene) di questo tipo. I risultati dei controlli vanno poi interpretati dal medico che può offrire caso per caso i consigli utili per rimettere in carreggiata la situazione. attenzione però. In futuro, forse, il check up sarà nel segno della multiomica. E sfrutterà le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale per mixare assieme un mare di informazioni derivanti da un unico prelievo di sangue, oltre che dai dati genetici del soggetto e dal suo ambiente sociale. Insomma, sarà possibile creare un punteggio capace di integrare le proteine che entrano in gioco nei processi di coagulazione, nel percorso dell’infiammazione, nella sofferenza impercettibile delle cellule. E si potranno cogliere indicazioni del metabolismo dei lipidi, tanto da avere un quadro completo dei rischi effettivi di una persona ben prima che si formino lesioni. Il punteggio di rischio personale, frutto dell’analisi combinata di centinaia di parametri con la logica del Deep Learning, si preannuncia come la rivoluzione della medicina predittiva del futuro. Ed il CardiOmicScore, questo il nome del test, promette di stimare già quindi anni prima dell’effettiva comparsa il rischio effettivo di ammalarsi di sei diverse condizioni patologiche a partire dall’infarto e dall’ictus per giungere fino ad insufficienza cardiaca, fibrillazione atriale, arteriopatia periferica e tromboembolismo venoso. A farlo ipotizzare è un’indagine realizzata dagli esperti della Facoltà di Medicina LKS dell’Università di Hong Kong, coordinati da Zhang Quinpeng, pubblicata su Nature Communications.

Combinazione di informazioni

L’analisi comprende un gran numero di informazioni biologiche complesse che integrano dati di proteomica (proteine), metabolomica (metaboliti) e genomica per calcolare punteggi di rischio specifici del singolo. Risultato? Il sistema riesce ad analizzare quasi 3.000 proteine circolanti e 168 metaboliti circolanti, fino a definire una sorta di “carta d’identità” dell’invisibile in uno specifico momento della vita biologica di ogni individuo. Il tutto, va ricordato considerando anche quelle eventuali caratteristiche genetiche invece rimangono stabili nel corso dell’esistenza. grazie ad un apposito sistema di “Deep Learning” sono stati analizzati in un campione di informazione della UK Biobank ben 2.920 proteine circolanti e 168 metaboliti misurati in campioni di sangue. Tutti questi elementi invisibili possono scattare un identikit dello stato biologico di una persona in un determinato momento, consentendo di superare le conoscenze legate alla semplice predisposizione genetica di ogni individuo.

Le prospettive in pratica

Le malattie cardiovascolari, lo ricordiamo, rimangono non solo la prima causa di morte ma anche di invalidità. “Per troppo tempo il nostro sistema sanitario si è occupato quasi esclusivamente dei malati e non si è mai veramente concentrato nel ritardare l’epoca d’insorgenza delle malattie cardiovascolari. – commenta Massimo Grimaldi, presidente di ANMCO (Associazione Nazionale Medici Cardiologi Ospedalieri) e direttore UOC di Cardiologia presso l’ospedale “F. Miulli” di Acquaviva delle Fonti -. Questo si può ottenere solo se diventiamo in grado di individuare i soggetti a rischio più alto ed agiamo con grande precocità con tutti gli strumenti che abbiamo a disposizione. Proprio in questa direzione stanno investendo molti paesi avanzati nel mondo con risultati eccellenti”. Lo studio, parlando di Hong-Kong testimonia l’attenzione che va è riposta sulla prevenzione primaria, perché prevenire la malattia garantisce il massimo risultato in termini sia di allungamento della vita che di qualità della vita vissuta. “La ricerca mostra come l’integrazione fra intelligenza artificiale, nuove conoscenze in campo genetico e nuove capacità di analisi di microparticelle come metaboliti e proteine, sia in grado di individuare, molto più precocemente e con elevato valore predittivo, i soggetti a rischio di sviluppare malattie cardiovascolari – fa sapere l’esperto -. Purtroppo la nostra possibilità di utilizzare queste nuove conoscenze in modo opportunistico è molto limitata e non esportabile all’Italia in quanto abbiamo una genetica diversa e fattori ambientali diversi”.

L’importanza dei dati

“È quindi assolutamente necessario acquisire in Italia un vasto campione di dati genetici ed ematochimici comprendenti proteine e metaboliti fino ad oggi poco studiati per ritornare a competere nella corsa globale per una vita non solo più lunga ma anche più sana e ancora più grande sarà il privilegio di essere nati in questo paese – conclude Grimaldi -. Attualmente in Italia l’individuazione del rischio cardiovascolare si basa fondamentalmente sulla storia di malattia aterosclerotica e sulle carte del rischio SCORE 2, che combinano età e fattori di rischio quali l’ipertensione, la colesterolemia non HDL, il fumo di sigaretta, il diabete. L’individuazione precoce di malattia potrebbe, invece, giovarsi di esami semplici quali la visita cardiologica, l’elettrocardiogramma e il rapporto albumina/creatinina nelle urine. Le carte del rischio e gli esami suddetti dovrebbero idealmente far parte di uno screening di popolazione inserito nei livelli minimi di assistenza. Nel mondo reale, invece, sono molto poco praticati e non sono inseriti in virtuosi progetti di screening quale ad esempio quello del carcinoma del colon retto. Questo è paradossale perché di malattie cardiovascolari ci si ammala e si muore di più rispetto ai tumori”.

Fonte: ilsole24ore.com articolo di Federico Mereta 29 settembre 2026