Masna jetra nije jedna bolest: istraživači prepoznali pet podtipova s različitim rizicima

Bolest masne jetre povezana s metaboličkim poremećajima (MASLD), ranije poznata kao nealkoholna masna jetra, pogađa oko 30 posto svjetske populacije. Nastaje nakupljanjem masnih naslaga u jetri, a iako sama po sebi ne izaziva odmah oštećenja, s vremenom može dovesti do fibroze, ciroze, zatajenja jetre, kardiovaskularnih bolesti i poremećaja rada bubrega.

U studiji objavljenoj u časopisu Nature Communications tim istraživača na čelu sa stručnjacima Mayo klinike iz SAD-a predlaže da se MASLD ne posmatra kao jedinstvena bolest, već kao pet podtipova, označenih C1 do C5. Takva podjela, tvrde autori, omogućava precizniju procjenu rizika i bolji odabir terapije za svakog pacijenta.

Kako su istraživači došli do podjele

Istraživači su analizirali medicinske podatke 1.532 pacijenta, a zatim potvrdili grupisanja na još 3.070 osoba pomoću računarskog modeliranja. Pri grupisanju su korišteni pol, indeks tjelesne mase, biomarkeri u krvi povezani s oštećenjem jetre te pridružena stanja poput povišenog krvnog pritiska, gojaznosti i visokog holesterola.

Pacijente su zatim pratili i do deset godina. Grupa C1, koja je činila oko 30 posto učesnika, sastojala se od starijih pacijenata bez gojaznosti, ali s relativno visokom stopom raka jetre i transplantacija. Grupa C5, s oko 9 posto učesnika, bila je posebno obilježena uticajem genetike, i na razvoj bolesti i na rizik od komplikacija. Podtipovi su pokazali i različite nivoe rizika od bolesti srca, zatajenja jetre, raka i potrebe za transplantacijom.

Analiza je, uz to, otkrila i veze pojedinih podtipova s depresijom i apnejom u snu, što bi mogla biti tema budućih istraživanja.

Put ka personalizovanoj terapiji

„Naša studija pruža ključne uvide u raznovrsnost MASLD-a i ističe priliku za personalizovane terapije", navode istraživači u objavljenom radu, dodajući da podjela pacijenata na podjednakije podgrupe vodi ka personalizovanoj skrbi.

„Ovdje se nameće sistematski način prepoznavanja značajnih podgrupa u složenim bolestima", rekao je za studiju bioinformatičar Eric Klee s Mayo klinike. Po njegovim riječima, to omogućava da se bolest mapira s tolikom preciznošću da se može predvidjeti njen tok i intervenisati prije najozbiljnijih oštećenja.

Njegova kolegica, bioinformatičarka Shulan Tian, istakla je da zajednička analiza kliničkih i genomskih podataka u takvoj razmjeri otkriva obrasce napredovanja bolesti koji bi inače ostali skriveni. „Kada razdvojite ove podtipove, možete početi prilagođavati tretmane biologiji koja stvarno pokreće bolest", poručila je ona.

Gastroenterolog Konstantinos Lazaridis, također s Mayo klinike, ocijenio je da je ovo upravo vrsta saznanja koju je trebala donijeti opsežna genomska istraživanja. Povezivanje genetskih podataka s detaljnim kliničkim informacijama, naveo je, omogućava redefinisanje bolesti na način koji direktno utječe na skrb o pacijentima.

Autori napominju da pet definisanih podtipova još mora proći rigoroznija testiranja na većim i raznovrsnijim grupama pacijenata, ali smatraju početne rezultate ohrabrujućima. Jedan od mogućih smjerova daljeg istraživanja jest praćenje toga kako različiti tretmani utječu na ishode zdravlja unutar svake kategorije.