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Osteoartrosi - un algoritmo per prevedere la progressione della malattia

Osteoartrosi - un algoritmo per prevedere la progressione della malattia

di Emilia Vaccaro

Prevedere la progressione dell’osteoartrosi? Oggi si può grazie a un nuovo algoritmo costruito dai ricercatori dell'Università della Finlandia orientale. L’algoritmo è in grado di calcolare la degenerazione della cartilagine prevedendone la progressione.

 

Prevedere la progressione dell’osteoartrosi?

Oggi si può grazie a un nuovo algoritmo costruito dai ricercatori dell'Università della Finlandia orientale. I risultati della sperimentazione sono stati pubblicati su Scientific Report; l’algoritmo è in grado di calcolare la degenerazione della cartilagine prevedendone la progressione.

L'osteoartrosi (OA) è una malattia articolare degenerativa che causa dolore e limitazioni nel movimento delle articolazioni. A livello di tessuto, l'OA colpisce la cartilagine prevalentemente articolare, anche se sono coinvolti altri tessuti, come l'osso, il menisco e la membrana sinoviale.

Indirettamente, ciò può portare all'isolamento sociale, alla diminuzione della capacità lavorativa, alla depressione, cioè alla diminuzione della qualità generale di vita. Attualmente in Europa quasi il 5-15% delle persone di età compresa tra i 35 e i 74 anni hanno OA del ginocchio.

E’ stato stimato che i costi totali dell’ artrosi (compresi quelli diretti e indiretti) sono circa il 2,5% del prodotto interno lordo negli Stati Uniti, che corrisponde a più di 400 miliardi di dollari USA. Nonostante un grande sforzo di ricerca in tutto il mondo, non esiste alcuna cura per l'OA e, di conseguenza, la migliore e più conveniente opzione di trattamento al momento sarebbe una prevenzione. Tuttavia, non esistono metodi che prevedano quantitativamente la progressione soggettiva di questo problema anche se questo potrebbe aiutare a progettare gli interventi preventivi e personalizzati più idonei a fini terapeutici.

La diagnosi di OA è di solito basata sull'esame clinico e sulla radiografia convenzionale. Tuttavia, questo approccio diagnostico tradizionale non è adatto alle fasi iniziali della malattia, in quanto la radiografia non rivela i primi cambiamenti tissutali degenerativi nel tessuto cartilagineo e i soggetti potenzialmente affetti da OA non possono sentire dolore nelle loro ginocchia.

Tutti i metodi di imaging che abbiamo al momento a disposizione non possono prevedere lo sviluppo della patologia ma danno solo una fotografia dello stato attuale del paziente.

Per prevedere la progressione specifica del soggetto osteoartrosico (OA), i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo di degenerazione della cartilagine.

Nello studio sono stati considerati due tipologie di soggetti, persone sane e diabetici. 

Lo studio è stato strutturato in modo da valutare la capacita dell’algoritmo di separare i soggetti clinicamente sani ma obesi, diagnosticati dalle radiografie di base, in diversi gruppi di differente grado KL (Kellgren-Lawrence) basati sul livello previsto di degenerazione della cartilagine. Successivamente, i risultati di previsione vengono confrontati con i risultati clinici di radiografia (KL) e MRI della degenerazione del tessuto cartilagineo al follow-up di 4 anni.

Ricordiamo che la scala di Kellgren Lawrence classifica l’artrosi di ginocchio in 5 gradi di successiva maggiore gravità, i parametri utilizzati sono la riduzione dello spazio articolare e la presenza di osteofiti (escrescenza di tessuto osseo localizzata sulla superficie articolare).

I soggetti sono stati suddivisi in tre diversi gruppi: KL0, KL2 e KL3. Nel gruppo KL0 (N=7, BMI=23,1 ± 1,6 kg/m2), il grado KL è rimasto invariato dopo un follow-up di 4 anni, mentre nel KL2 (N=7, BMI=33,0 ± 2,2 kg/m2) e KL3 (N=7, BMI=33,7 ± 3,7 kg/m2) i gruppi di KL sono aumentati rispettivamente da 0 a 2 o 3 durante il periodo di follow-up.

E’ importante notare che il gruppo KL0 rappresenta soggetti normali di peso, mentre KL2 e KL3 rappresentano soggetti in sovrappeso. Non c'era alcuna differenza statistica nella BMI tra i due ultimi gruppi (p> 0,05) anche se il loro grado OA era diverso.

Similmente è stata simulata anche la degenerazione della cartilagine.

Secondo un comunicato stampa universitario, l'algoritmo di degenerazione è stato sviluppato basandosi sulle sollecitazioni sperimentate dal giunto al ginocchio durante il cammino, e queste sono state simulate su un computer. L'algoritmo presuppone che le sollecitazioni che superino una certa soglia durante il cammino causeranno la degenerazione locale nella cartilagine articolare del ginocchio .

L’algoritmo è stato applicato a 21 pazienti identificati dal database OA Initiative. Al basale i pazienti non avevano OA.

I ricercatori hanno confrontato i risultati dell'algoritmo con i dati registrati alla visita di follow-up di 4 anni. Questo confronto ha evidenziato che l'algoritmo ha permesso di mettere i pazienti nel gruppo appropriato.

I risultati hanno mostrato che i valori di degenerazione più elevati sono stati osservati nei pazienti con ginocchia di grado 3 di KL e che i pazienti con OA avevano una degenerazione massima e un volume degenerato all'interno della cartilagine rispetto ai pazienti sani.

Avere uno strumento come questo a disposizione potrà aiutare nel migliorare l’assistenza ai pazienti, nel programmare in maniera più appropriata e con le giuste tempistiche i trattamenti in modo da rallentare il più possibile l’avanzare della malattia e far vivere meglio il paziente.

Emilia Vaccaro

Liukkonen MK et al. Simulation of Subject-Specific Progression of Knee Osteoarthritis and Comparison to Experimental Follow-up Data: Data from the Osteoarthritis Initiative. Sci Rep. 2017 Aug 23;7(1):9177. doi: 10.1038/s41598-017-09013-7.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Simulation+of+Subject-Specific+Progression+of+Knee+Osteoarthritis+and+Comparison+to+Experimental+Follow-up+Data%3A+Data+from+the+Osteoarthritis+Initiative

 

 

 

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