Il punteggio di rischio genetico per il diabete di tipo 1 migliora il percorso diagnostico per la MODY. / Type 1 Diabetes Genetic Risk Score Improves MODY Diagnostic Pathway

 Il punteggio di rischio genetico per il diabete di tipo 1 migliora il percorso diagnostico per la MODY. / Type 1 Diabetes Genetic Risk Score Improves MODY Diagnostic Pathway

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Ricercatori dell'Università di Exeter, nel Regno Unito, hanno dimostrato che l'integrazione di un punteggio di rischio genetico per il diabete di tipo 1 (T1DGRS) nei test standard per il diabete giovanile ad esordio in età adulta (MODY) potrebbe identificare il diabete di tipo 1 latente in circa un paziente su sei con risultati dei test non conclusivi.

"In ambito clinico, distinguere tra MODY e diabete di tipo 1 è estremamente difficile, eppure ottenere la diagnosi corretta è fondamentale per ricevere il trattamento adeguato", ha affermato l'autore principale Kashyap Patel, professore associato all'Università di Exeter e medico specialista in diabetologia ed endocrinologia. "Abbiamo scoperto che l'applicazione del T1DGRS ai pazienti risultati negativi al test per il MODY identifica efficacemente gli individui con diabete di tipo 1, riducendo la necessità di ulteriori test costosi e fornendo risposte ai pazienti."

Il MODY è una forma familiare di diabete che rappresenta circa il 3,6% delle diagnosi di diabete prima dei 30 anni. Tuttavia, a causa della sovrapposizione del quadro clinico con il diabete di tipo 1, circa l'80% delle persone affette da MODY viene inizialmente classificato erroneamente.

Patel ed il suo gruppo hanno quindi valutato l'utilità clinica dell'integrazione del T1DGRS nei test genetici di routine per la MODY in 1129 individui trattati con insulina ed indirizzati al test genetico per la MODY. Di questi, il 20,2% presentava varianti genetiche responsabili della MODY.

A seguito di un test genetico che includeva 10 varianti associate al diabete di tipo 1, i ricercatori hanno calcolato che i partecipanti avevano un punteggio T1DGRS mediano di 0,58 punti, su una scala da 0 a 1. Per confronto, i punteggi mediani erano di 0,55 punti in un gruppo di riferimento di individui con diabete non autoimmune e di 0,69 punti in un gruppo di riferimento con diabete di tipo 1.

"Questa distribuzione intermedia indica che la coorte di pazienti inviati al centro comprende un mix di [diabete di tipo 1] e diabete non autoimmune", scrivono Patel ed i suoi coautori su Diabetes Care. 

Modellando la distribuzione del T1DGRS rispetto a popolazioni di riferimento, i ricercatori hanno stimato che il 20,0% della coorte di pazienti trattati con insulina presentava diabete di tipo 1 atipico. Questa percentuale è aumentata al 26,0% tra i pazienti con MODY non risolto.

Quando la coorte MODY geneticamente non definita è stata stratificata per età, il T1DGRS è risultato più elevato nei bambini, con una prevalenza stimata di diabete di tipo 1 pari al 76,2%, 25,5% e 16,8% rispettivamente tra i soggetti di età inferiore a 10 anni, tra i 10 ed i 18 anni ed oltre i 18 anni.

Utilizzando queste informazioni, i ricercatori hanno creato delle soglie T1DGRS specifiche per età, che, una volta applicate, hanno identificato il diabete di tipo 1 nel 16,1% dei casi MODY non risolti.

Infine, il gruppo ha valutato le prestazioni discriminatorie del T1DGRS come strumento di pre-test genetico per identificare gli individui con una bassa probabilità di MODY.

Nell'intera coorte, il T1DGRS ha mostrato una discriminazione limitata con un'area sotto la curva (AUC) di 0,60, ma il test ha funzionato bene nei bambini di età inferiore a 10 anni, con un'AUC di 0,83. Alla soglia ottimale, nessuna diagnosi di MODY è stata mancata nel gruppo MODY non risolto ed il 53,2% degli individui avrebbe potuto essere escluso dal test MODY.

"Questi risultati suggeriscono che, sebbene il T1DGRS non sia adatto come strumento di pre-screening universale, le sue migliori prestazioni nei bambini potrebbero supportare un'ulteriore valutazione del suo utilizzo nei percorsi di riferimento MODY specifici per età", concludono Patel et al .

Questo approccio verrà ora adottato nell'ambito dei test del Servizio Sanitario Nazionale (NHS), ha affermato il coautore Kevin Colclough, responsabile scientifico clinico del servizio di test MODY di Exeter presso il Royal Devon University Healthcare NHS Foundation Trust. "Questo rappresenterà un significativo miglioramento della qualità del nostro servizio, fornendo ai medici un risultato più informativo e contribuendo a ridurre l'incertezza diagnostica per i loro pazienti", ha commentato.

ENGLISH

Researchers from the University of Exeter in the U.K. have shown that incorporating a type 1 diabetes genetic risk score (T1DGRS) into standard testing for maturity-onset diabetes of the young (MODY) could identify hidden type 1 diabetes in around one in six patients with unresolved test results.

“In clinic, it’s extremely challenging to distinguish between MODY and type 1 diabetes, yet getting the right diagnosis is crucial to getting the right treatment,” said lead author Kashyap Patel, associate professor at the University of Exeter, and consultant physician in Diabetes and Endocrinology. “We found that applying the T1DGRS to patients who tested negative for MODY effectively identifies individuals with type 1 diabetes, reducing the need for expensive further testing and providing answers to patients.”

MODY is a familial form of diabetes that accounts for approximately 3.6% of diabetes diagnoses before age 30 years. However, due to overlapping clinical presentation with type 1 diabetes, around 80% of individuals with MODY are initially misclassified.

Patel and team therefore evaluated the clinical utility of incorporating the T1DGRS into routine MODY gene panel testing among 1129 individuals treated with insulin and referred for MODY genetic testing. Of these, 20.2% had MODY-causing variants identified.

Following gene panel testing that included 10 variants associated with type 1 diabetes, the researchers calculated that participants had a median T1DGRS of 0.58 points, on a scale of 0 to 1. By comparison, the median scores were 0.55 points in a reference group of individuals with non-autoimmune diabetes and 0.69 points in a type 1 diabetes reference group.

“This intermediate distribution indicates that the referral cohort comprises a mixture of [type 1 diabetes] and nonautoimmune diabetes,” Patel and co-authors write in Diabetes Care.

By modeling the T1DGRS distribution against reference populations, the researchers estimated that 20.0% of the insulin-treated referral cohort had atypical type 1 diabetes. This proportion increased to 26.0% among the patients with unsolved MODY.

When the genetically unsolved MODY cohort was stratified by age, the T1DGRS was highest in children, with estimated type 1 diabetes prevalence at 76.2%, 25.5%, and 16.8% among those aged below 10 years, 10–18 years, and over 18 years, respectively.

Using this information, the investigators created age-specific T1DGRS thresholds, which when applied identified type 1 diabetes in 16.1% of unsolved MODY cases.

Finally, the team assessed the discriminatory performance T1DGRS as a pre-genetic testing tool for identifying individuals with a low likelihood of MODY.

In the overall cohort, T1DGRS showed limited discrimination with an area under the curve (AUC) of 0.60 but the test performed well in children aged below 10 years, at an AUC of 0.83. At the optimal threshold, no MODY diagnoses were missed in the unsolved MODY group and 53.2% of individuals could have been excluded from MODY testing.

“These findings suggest that although the T1DGRS is not suitable as a universal prescreening tool, its improved performance in children may support further evaluation of its use in age-specific MODY referral pathways,” Patel et al. conclude.

The approach will now be adopted as part of NHS testing, said co-author Kevin Colclough, lead clinical scientist for the Exeter MODY testing service at the Royal Devon University Healthcare NHS Foundation Trust. “This will be a significant quality improvement to our service, providing clinicians with a more informative result and helping to reduce diagnostic uncertainty for their patients,” he remarked.

Da:

https://www.insideprecisionmedicine.com/topics/precision-medicine/type-1-diabetes-genetic-risk-score-improves-mody-diagnostic-pathway/?_hsenc=p2ANqtz-8GjmLMEHDgLmsvzLh1WahiJmlLbRaLjSpULfjV2K8Mz91u6HXMkn5rwF_0PjXXc6j52WzAo1VNGYv-G7LPU9fc0NN8F46hcqk-2xPBwD8pafQbGzI&_hsmi=435574292