Cetoacidose diabética do novo SGLT2i: a genômica pode estimar o risco (DaNGER)

Os inibidores do cotransportador de glicose e sódio 2 (SGLT2) revolucionaram o tratamento de pessoas que vivem com diabetes mellitus tipo 2 (T2DM). Eles reduzem o risco de uma pessoa de insuficiência cardíaca, insuficiência renal, infarto do miocárdio, acidente vascular cerebral, mortalidade cardiovascular e, potencialmente, todas as causas de mortalidade. Notavelmente, alguns desses benefícios também se estendem a pessoas que não têm DM2. Embora os benefícios dos inibidores de SGLT2 sejam impressionantes, há um efeito colateral com risco de vida associado ao seu uso: cetoacidose diabética (CAD). A capacidade de prever quais pacientes têm maior risco de CAD é necessária para mitigar suficientemente esse risco. Além disso, considerando os benefícios impressionantes dos inibidores de SGLT2, a identificação de pacientes com menor risco de CAD associada a inibidores de SGLT2 também é importante para que os provedores não superestimem o risco naqueles que mais se beneficiarão.

Avanços em tecnologias genômicas e análises relacionadas forneceram oportunidades sem precedentes para trazer iniciativas de medicina de precisão orientadas pela genômica para a vanguarda da pesquisa clínica. Liderar esses desenvolvimentos tem sido o progresso feito pelos estudos de associação do genoma (GWAS) devido à diminuição dos custos de genotipagem e, consequentemente, a capacidade de estudar rotineiramente um grande número de pacientes. Essas abordagens permitem a triagem sistemática do genoma de maneira imparcial e aceleraram a descoberta de variantes genéticas e novos processos biológicos que contribuem para o desenvolvimento de resultados adversos do tratamento.

Ao usar abordagens inovadoras, que aproveitam grandes coortes de controles populacionais, as limitações de tamanho da amostra associadas a reações adversas raras a medicamentos, como a CAD associada ao inibidor de SGLT2, podem ser superadas. O estudo DANGER representa uma nova direção altamente inovadora em que a parceria entre pesquisadores de ciências básicas e biólogos computacionais levará à aplicação de técnicas genômicas para identificar variantes genéticas que podem estar associadas à DKA associada ao inibidor de SGLT2.