Phd in INNOVATIVE BIOMEDICAL TECHNOLOGIES IN CLINICAL MEDICINE

Thesis title: Fattori di rischio precoci per lo sviluppo di asma in età scolare in bambini con bronchite asmatica

Introduzione. Il wheezing in età prescolare è una patologia estremamente comune nella popolazione pediatrica; il 50% dei bambini presenta almeno un episodio di wheezing entro i 5 anni. Di questi, circa il 25% sviluppa asma in età scolare. L'identificazione precoce dei bambini che svilupperanno asma è fondamentale per prevenire le complicanze e gestire al meglio questi pazienti. Sono presenti numerosi modelli predittivi per lo sviluppo di asma in letteratura, come Asthma Predictive Index (API). Nella maggior parte dei casi questi hanno però un potere predittivo spesso basso, talvolta legato all’utilizzo di predittori poco standardizzati e alla definizione di asma basata solo sulla diagnosi medica. L’utilizzo di biomarkers contribuisce ad aumentare il potere predittivo di questi modelli; nella maggior parte dei casi però questi biomarkers sono difficilmente identificabili in setting ambulatoriali e questo impedisce ai modelli predittivi di essere applicati in ambito clinico. Lo scopo generale dello studio è stato quello di costruire un modello predittivo valido per lo sviluppo di asma sulla base di fattori di rischio precoci in una popolazione con wheezing prescolare ricorrente e di studiare nuovi biomarker, facilmente valutabili e poco invasivi, che in associazione a fattori di rischio già noti, siano in grado di aumentare il loro potere predittivo per lo sviluppo di asma. Metodi. Sono state studiate due popolazioni, una olandese e una italiana. Lo studio olandese ha analizzato in modo prospettico una coorte di bambini di età compresa tra 1 e 5 anni con wheezing ricorrente, seguita per 12 mesi e rivalutata tra i 6 e i 12 anni di età. I candidati predittori includevano fattori demografici, ambientali e clinici. L'asma in età scolare è stata definita oggettivamente in presenza di almeno due dei seguenti tre criteri: uso di farmaci per l'asma, positività al test di broncoreversibilità e livelli aumentati di ossido nitrico espirato. Sia i predittori che l’outcome asma sono stati identificati usando dati raccolti in modo standardizzato e il più possibile oggettivo. Anche la popolazione italiana è composta da bambini con wheezing ricorrente con un’età compresa tra 1 e 5 anni. All’arruolamento i bambini hanno effettuato una visita pneumologica e sono stati sottoposti ad un prelievo ematico per emocromo, dosaggio IgE totali e dosaggio di due biomarker facili da identificare e poco invasivi, il vWF e la TSLP. Ai genitori è stato somministrato un questionario con le principali informazioni epidemiologiche, demografiche e cliniche del bambino. Risultati. Nella coorte olandese, dei 140 bambini analizzati, 31 (22%) sono stati classificati come affetti da asma in età scolare. Il modello rigoroso ha identificato tra i fattori predittivi significativi il livello di istruzione paterno, l’uso paterno di farmaci per l’asma, la presenza di fratelli con dermatite atopica, l’esposizione al fumo passivo in età prescolare e valori di IgE specifici positivi per almeno un inalante. Il modello rigoroso aveva un'AUC di 0,91 (95% CI 0,83 - 0,98), con una sensibilità di 0,94, una specificità di 0,79 e un indice di Youden di 0,72. Il modello flessibile ha funzionato leggermente meno bene con un'AUC di 0,86 (95% CI 0,79 - 0,95). Della popolazione italiana facevano parte 95 bambini; una percentuale molto alta di bambini con wheezing prescolare presentava almeno un convivente fumatore (54/95; 56.8%) e almeno un familiare con asma (37/95; 38.9%); anche i livelli di IgE totali erano più alti rispetto ai valori normali (media 163.3 UI/mL, range 1.0-1719.0 UI/mL). Dividendo la popolazione italiana in bambini con API positivo e API negativo emerge che i valori di vWF e di TSLP sono significativamente più alti nel gruppo di pazienti con API positivo. Conclusione. Il nostro studio evidenzia che l’utilizzo di predittori standardizzati e di elementi oggettivi per definire l’outcome asma permette di creare modelli predittivi con una buona specificità e sensibilità. Inoltre, è emerso che due biomarkers poco invasivi e facilmente valutabili, come il vWF e la TSLP, possono fornire informazioni molto utili nella previsione del rischio di asma soprattutto se valutati in associazione a indici clinici già standardizzati.