Previsione degli Esiti del Diabete Post-Trapianto (PERCEIVE)

La malattia renale cronica (CKD) è un importante onere sanitario globale e rappresenta una delle malattie non trasmissibili più comuni. In Europa, la CKD colpisce oltre 50 milioni di persone, rappresentando circa il 10% della popolazione adulta. È importante notare che la presenza di CKD rappresenta un significativo onere economico per i sistemi sanitari, con un costo stimato di 140 miliardi all'anno in Europa. Il trapianto di rene rappresenta il miglior trattamento per la malattia renale allo stadio terminale (ESRD) in termini di mortalità, morbilità e qualità della vita. Inoltre, questo approccio terapeutico per l'ESRD riduce considerevolmente il costo della terapia sostitutiva renale. Il diabete post-trapianto è una comune complicanza metabolica del trapianto di rene. Fino al 40% dei riceventi di trapianto di rene presenta entro i primi 5 anni dopo il trapianto una diagnosi di diabete di novo e un altro 30% è caratterizzato da una ridotta tolleranza al glucosio (IGT). Inoltre, il 20% dei pazienti con IGT svilupperà eventualmente un diabete post-trapianto.

La terapia immunosoppressiva rappresenta il principale responsabile con i suoi effetti deleteri sia sulla resistenza insulinica (corticosteroidi, inibitori mTOR) che sulla sintesi di insulina (tacrolimus). Oltre al ruolo della terapia immunosoppressiva, altri fattori di rischio rilevanti sono l'età del ricevente e l'IMC pre- e post-trapianto. Una grande quantità di dati dei registri e una recente meta-analisi su studi retrospettivi indicano chiaramente l'effetto dannoso del diabete post-trapianto sui principali esiti clinici del trapianto di rene, la mortalità dei riceventi e la perdita dell'innesto. L'eccesso di mortalità osservato in questo contesto è dovuto principalmente, come previsto, a un aumento della morte cardiovascolare. Sebbene il legame tra diabete e mortalità cardiovascolare sia ben noto e i suoi meccanismi siano per lo più chiari nella popolazione generale, abbiamo una significativa mancanza di informazioni in questo contesto specifico, dove il diabete post-trapianto agisce in aggiunta a numerosi altri fattori di rischio cardiovascolare, spesso presenti nella popolazione trapiantata. Pertanto, la nostra capacità di stratificare il rischio e di intervenire di conseguenza per prevenire eventi cardiovascolari nei riceventi di trapianto di rene con diabete post-trapianto è significativamente limitata. Questa mancanza di conoscenza porterà inevitabilmente a un sovratrattamento di pazienti potenzialmente a basso rischio e a un sottotrattamento di riceventi di trapianto potenzialmente a rischio molto elevato. D'altra parte, quando consideriamo il problema della perdita dell'innesto, inevitabilmente concentriamo la nostra attenzione sui meccanismi immunologici legati alla risposta alloimmune dei riceventi contro l'innesto e, successivamente, sulla modulazione dell'immunosoppressione. Tuttavia, negli ultimi anni stiamo realizzando che i fattori di rischio per l'ESRD ben noti nella popolazione generale hanno un peso prognostico significativo anche nella previsione della perdita dell'innesto nel trapianto di rene. Siamo ben consapevoli che tra questi fattori di rischio il diabete è ancora uno dei più importanti. Sebbene, anche in questo caso, ci manchino informazioni su come l'ambiente diabetico interagisca con i fattori di rischio specifici del trapianto per l'ESRD per determinare il destino dell'innesto.

Inoltre, per l'ESRD, la nostra incapacità di stratificare il rischio di ciascun paziente limiterà significativamente il nostro intervento terapeutico. Pertanto, l'obiettivo del presente progetto è colmare questa lacuna di conoscenza con un approccio basato sul fenotipaggio approfondito dei pazienti con diabete post-trapianto associato a una strategia di biologia dei sistemi. Questa metodologia ci permetterà di identificare potenziali marcatori molecolari a livello urinario, sierico o tissutale renale che si assoceranno a caratteristiche cliniche, di imaging o istologiche note per predire la mortalità cardiovascolare o l'ESRD. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, costruiremo quindi il prototipo di un modello predittivo sia per la mortalità cardiovascolare che per la perdita dell'innesto da validare successivamente in uno studio prospettico dedicato.