Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables
Ahlqvist E, Storm P, Käräjämäki A, Martinell M, Dorkhan M, Carlsson A, et al.
Lancet Diabetes Endocrinol. 2018 May;6(5):361-369.
http://doi.org/10.1016/S2213-8587(18)30051-2
INTRODUCCIÓN: Ell diagnóstico de la Diabetes Mellitus está basado en un solo metabolito: la glucosa, en circunstancias de que la enfermedad es heterogénea en cuanto a su presentación y evolución. Las guías existentes no son capaces de predecir qué pacientes van a necesitar manejo intensificado o dirigido a ciertas complicaciones. En este contexto, una clasificación más refinada podría identificar desde el diagnóstico aquellas características que otorgan mayor riesgo y podría permitir individualizar el tratamiento. En este escenario, se presenta una nueva clasificación basada en el análisis de seis variables.
MÉTODOS: Se utilizaron datos de 5 cohortes escandinavas de pacientes diabéticos, en los que se realizaron mediciones de glicemia, concentración de Péptido C, anticuerpos GADA, Hb glicosilada, GOT, cetonas, creatinina sérica y genotipificación. La Diabetes tipo 1 se definió como GADA+ y Péptido C menor a 0.3 nmol/L. LADA se definió como GADA+ con Péptido C mayor a 0.3nmol/L. La enfermedad renal crónica se definió como eGFR menor o igual a 60 ml/min por al menos 90 días, y la enfermedad renal terminal se definió como sGFR menor a 15 ml/min por 1.73m2. Microalbuminuria se definió como la excreción de 200ug/minuto o más, o un ratio de Microalbuminuria/Creatininuria de 25mg/nmol o más en hombres y 35mg/nmol o más en mujeres. Retinopatía diabética se diagnosticó por fondo de ojo, Cardiopatía coronaria y Stroke según criterios de ICD-10.
Las variables analizadas fueron escogidas por ser objetivas y fáciles de obtener. Se utilizó: IMC, edad de inicio de diabetes, HOMA, HOMA de función de célula beta y HOMA de insulino-resistencia basado en Péptido C. La presencia de GADA se incluyó como variable binaria. Se realizó análisis de grupos para las variables, y se excluyeron valores extremos (>5 DS de la media). Hombres y mujeres se agruparon por separado.
Se utilizó un método de análisis de información en conglomerado en dos fases.
RESULTADOS: Se describen 5 grupos de pacientes:
Grupo 1: 6.4%. Enfermedad Inmune severa (SAID). Debut precoz, IMC normal o bajo, mal control metabólico, deficiencia de insulina, GADA(+).
Grupo 2: 17.5%. Enfermedad severa insulino-deficiente (SIDD). Inicio precoz, IMC bajo, HOMA-B bajo, mal control metabólico, GADA (-).
Grupo 3: 15.3%. Diabetes insulinoresistente severa (SIRD). HOMA-R alto, IMC alto.
Grupo 4: 21.6%. Diabetes leve asociada a obesidad (MOD). Obesidad pero sin insulinoresistencia.
Grupo 5: 39.1%. Diabetes leve asociada a la edad (MARD). Mayor edad al diagnóstico, aunque con alteraciones metabólicas menores.
Al comparar la progresión de enfermedad, tratamiento y desarrollo de complicaciones entre los grupos, se observó que los grupos 1 y 2 tenían mayor A1C al diagnóstico, lo que se mantuvo a lo largo del seguimiento. La cetoacidosis al diagnóstico fue a su vez más frecuente en los grupos 1 y 2 (31 y 25% respectivamente), versus <5% en los otros grupos. La Hemoglobina glicosilada resultó el principal predictor de cetoacidosis al diagnóstico. El grupo 3 tuvo la mayor prevalencia de esteatohepatitis no alcohólica.
La insulina fue indicada al 42% de los pacientes del grupo 1 y al 29% de los pacientes en el grupo 2, pero se indicó a menos del 4% de los pacientes en otros grupos. A su vez, el tiempo hasta el inicio de insulina fue sustancialmente más corto en el grupo 1.
La proporción de pacientes usando Metformina fue más alta en el grupo 2 y más baja en el grupo 1, sin embargo también se observó baja en el grupo 3 (en quienes uno esperaría que se beneficiaran más, lo que demuestra que la clasificación actual no es capaz de personalizar el tratamiento según la patogenia de cada caso).
Los pacientes del grupo 2 tuvieron el intervalo más corto de inicio de una segunda droga, y el intervalo más largo para lograr meta de control.
En todas las cohortes analizadas los pacientes de grupo 3 tuvieron el mayor riesgo de desarrollar Enfermedad Renal Crónica (5 veces mayor que en el grupo 5).
Los signos precoces de Retinopatía Diabética fueron más observados en el grupo 2, lo cual se replicó en varias cohortes.
En eventos coronarios no se encontraron diferencias significativas.
Por último, no se logró asociar una variante genética común a las cohortes. Se encontró una variante asociada al desarrollo de NASH en el grupo SIRD pero no en el grupo MOD, sugiriendo que SIRD se caracteriza por un tipo de obesidad menos saludable que en el caso de los MOD.
DISCUSIÓN: Esta clasificación propuesta podría identificar a los pacientes con mayor riesgo de presentar complicaciones desde el momento del diagnóstico y podría otorgar información sobre algunos mecanismos subyacentes de la enfermedad, lo que resulta superior a la clasificación utilizada hasta ahora. Tiene la ventaja de considerar variables sencillas que se utilizan tanto en estudios clínicos como en la práctica clínica. Resulta interesante destacar que el riesgo de enfermedad renal fue muy significativo en el grupo con insulinoresistencia severa, lo que confirma la relación entre insulinoresistencia y enfermedad renal (a través de la hipertensión glomerular y la hiperfiltración). Sin embargo, en este estudio se observó alta incidencia de Enfermedad Renal pese a obtenerse niveles razonables de HbA1C, lo que sugiere que la terapia hipoglicemiante puede no ser el tratamiento apropiado para prevenir esta complicación. El análisis demostró que estos grupos no son distintas fases de la nenfermedad, sino que son estables y distintivos, si bien tampoco es posible afirmar que estos grupos correspondan a diversas etiologías. Este estudio sólo incluyó a cohortes escandinavas, por lo que de momento no es necesariamente aplicable a otras poblaciones.
CONCLUSIÓN: En suma, este estudio sugiere que el análisis de algunas variables combinadas es superior a la medición aislada de la glucosa para estimar el riesgo y evolución esperada de la Diabetes. Es el primer paso hacia una clasificación más precisa y útil para ofrecer a cada paciente un tratamiento personalizado.
Comentado por:
Dra. Sofía Hernández
Residente Nutrición Clínica y Diabetología del Adulto
Pontificia Universidad Católica de Chile
Lancet Diabetes Endocrinol. 2018 May;6(5):361-369.
http://doi.org/10.1016/S2213-8587(18)30051-2
INTRODUCCIÓN: Ell diagnóstico de la Diabetes Mellitus está basado en un solo metabolito: la glucosa, en circunstancias de que la enfermedad es heterogénea en cuanto a su presentación y evolución. Las guías existentes no son capaces de predecir qué pacientes van a necesitar manejo intensificado o dirigido a ciertas complicaciones. En este contexto, una clasificación más refinada podría identificar desde el diagnóstico aquellas características que otorgan mayor riesgo y podría permitir individualizar el tratamiento. En este escenario, se presenta una nueva clasificación basada en el análisis de seis variables.
MÉTODOS: Se utilizaron datos de 5 cohortes escandinavas de pacientes diabéticos, en los que se realizaron mediciones de glicemia, concentración de Péptido C, anticuerpos GADA, Hb glicosilada, GOT, cetonas, creatinina sérica y genotipificación. La Diabetes tipo 1 se definió como GADA+ y Péptido C menor a 0.3 nmol/L. LADA se definió como GADA+ con Péptido C mayor a 0.3nmol/L. La enfermedad renal crónica se definió como eGFR menor o igual a 60 ml/min por al menos 90 días, y la enfermedad renal terminal se definió como sGFR menor a 15 ml/min por 1.73m2. Microalbuminuria se definió como la excreción de 200ug/minuto o más, o un ratio de Microalbuminuria/Creatininuria de 25mg/nmol o más en hombres y 35mg/nmol o más en mujeres. Retinopatía diabética se diagnosticó por fondo de ojo, Cardiopatía coronaria y Stroke según criterios de ICD-10.
Las variables analizadas fueron escogidas por ser objetivas y fáciles de obtener. Se utilizó: IMC, edad de inicio de diabetes, HOMA, HOMA de función de célula beta y HOMA de insulino-resistencia basado en Péptido C. La presencia de GADA se incluyó como variable binaria. Se realizó análisis de grupos para las variables, y se excluyeron valores extremos (>5 DS de la media). Hombres y mujeres se agruparon por separado.
Se utilizó un método de análisis de información en conglomerado en dos fases.
RESULTADOS: Se describen 5 grupos de pacientes:
Grupo 1: 6.4%. Enfermedad Inmune severa (SAID). Debut precoz, IMC normal o bajo, mal control metabólico, deficiencia de insulina, GADA(+).
Grupo 2: 17.5%. Enfermedad severa insulino-deficiente (SIDD). Inicio precoz, IMC bajo, HOMA-B bajo, mal control metabólico, GADA (-).
Grupo 3: 15.3%. Diabetes insulinoresistente severa (SIRD). HOMA-R alto, IMC alto.
Grupo 4: 21.6%. Diabetes leve asociada a obesidad (MOD). Obesidad pero sin insulinoresistencia.
Grupo 5: 39.1%. Diabetes leve asociada a la edad (MARD). Mayor edad al diagnóstico, aunque con alteraciones metabólicas menores.
Al comparar la progresión de enfermedad, tratamiento y desarrollo de complicaciones entre los grupos, se observó que los grupos 1 y 2 tenían mayor A1C al diagnóstico, lo que se mantuvo a lo largo del seguimiento. La cetoacidosis al diagnóstico fue a su vez más frecuente en los grupos 1 y 2 (31 y 25% respectivamente), versus <5% en los otros grupos. La Hemoglobina glicosilada resultó el principal predictor de cetoacidosis al diagnóstico. El grupo 3 tuvo la mayor prevalencia de esteatohepatitis no alcohólica.
La insulina fue indicada al 42% de los pacientes del grupo 1 y al 29% de los pacientes en el grupo 2, pero se indicó a menos del 4% de los pacientes en otros grupos. A su vez, el tiempo hasta el inicio de insulina fue sustancialmente más corto en el grupo 1.
La proporción de pacientes usando Metformina fue más alta en el grupo 2 y más baja en el grupo 1, sin embargo también se observó baja en el grupo 3 (en quienes uno esperaría que se beneficiaran más, lo que demuestra que la clasificación actual no es capaz de personalizar el tratamiento según la patogenia de cada caso).
Los pacientes del grupo 2 tuvieron el intervalo más corto de inicio de una segunda droga, y el intervalo más largo para lograr meta de control.
En todas las cohortes analizadas los pacientes de grupo 3 tuvieron el mayor riesgo de desarrollar Enfermedad Renal Crónica (5 veces mayor que en el grupo 5).
Los signos precoces de Retinopatía Diabética fueron más observados en el grupo 2, lo cual se replicó en varias cohortes.
En eventos coronarios no se encontraron diferencias significativas.
Por último, no se logró asociar una variante genética común a las cohortes. Se encontró una variante asociada al desarrollo de NASH en el grupo SIRD pero no en el grupo MOD, sugiriendo que SIRD se caracteriza por un tipo de obesidad menos saludable que en el caso de los MOD.
DISCUSIÓN: Esta clasificación propuesta podría identificar a los pacientes con mayor riesgo de presentar complicaciones desde el momento del diagnóstico y podría otorgar información sobre algunos mecanismos subyacentes de la enfermedad, lo que resulta superior a la clasificación utilizada hasta ahora. Tiene la ventaja de considerar variables sencillas que se utilizan tanto en estudios clínicos como en la práctica clínica. Resulta interesante destacar que el riesgo de enfermedad renal fue muy significativo en el grupo con insulinoresistencia severa, lo que confirma la relación entre insulinoresistencia y enfermedad renal (a través de la hipertensión glomerular y la hiperfiltración). Sin embargo, en este estudio se observó alta incidencia de Enfermedad Renal pese a obtenerse niveles razonables de HbA1C, lo que sugiere que la terapia hipoglicemiante puede no ser el tratamiento apropiado para prevenir esta complicación. El análisis demostró que estos grupos no son distintas fases de la nenfermedad, sino que son estables y distintivos, si bien tampoco es posible afirmar que estos grupos correspondan a diversas etiologías. Este estudio sólo incluyó a cohortes escandinavas, por lo que de momento no es necesariamente aplicable a otras poblaciones.
CONCLUSIÓN: En suma, este estudio sugiere que el análisis de algunas variables combinadas es superior a la medición aislada de la glucosa para estimar el riesgo y evolución esperada de la Diabetes. Es el primer paso hacia una clasificación más precisa y útil para ofrecer a cada paciente un tratamiento personalizado.
Comentado por:
Dra. Sofía Hernández
Residente Nutrición Clínica y Diabetología del Adulto
Pontificia Universidad Católica de Chile