Een algoritme gebaseerd op causale en cumulatieve effecten van LDL en SBP om levenslang CV risico en voordeel te berekenen

Cumulative Exposure to Lipoproteins and SBP Determines Optimal Age and Intensity to Initiate Lipid and BP Lowering Therapy to Minmize Lifetime Risk of Cardiovascular Disease

Gepresenteerd op het ESC congres Brian Ference (Cambridge, VK)

Introductie en methoden

Hoewel atherosclerose op jonge leeftijd begint en langzaam vordert in de tijd, richten huidige richtlijnen zich op het identificeren van diegenen met kortetermijnsrisico van acute CV events. Deze strategie heeft een grote beperking voor die patiënten die al voldoende atherosclerotische last hebben opgebouwd en een hoog risico op het ontwikkelen van een acuut event hebben voordat therapie gestart is.

Het ontwikkelen van levenslange risicoschattingen kan mogelijk helpen om jongere patiënten te stimuleren om preventie eerder in het leven te starten. Mendeliaanse randomisatiestudies hebben aangetoond dat LDL en SBP, twee modificeerbare risicofactoren voor CVD, causale en cumulatieve effecten hebben op risico op ASCVD, die onafhankelijk en additief zijn. Verlaging van LDL en SBP op jonge leeftijd kunnen mogelijk het risico op levenslang risico op CVD verlagen.

De doelstellingen van deze studie waren om te onderzoeken of LDL en SBP cumulatieve effecten hebben op risico op ASCVD en cumulatieve en causale effecten van LDL en SBP op risico op ASCVD werden gebruikt om een risico algoritme te bouwen dat risico en voordeel van verlaging van LDL en SBP kan voorspellen, over elke tijdsperiode.

Het causale effect van iedere mmol-jaar verhoging in blootstelling aan LDL en iedere mmHg-jaar in blootstelling aan SBP werd geschat. Dit werd gedaan door Mendeliaanse randomisatie met gebruik van 60,801 CAD gevallen en 123.504 controles in het CARDIoGRAMplusC4D consortium. De validiteit werd getest door het bepalen van het effect van toevallige toewijzing aan hogere niveaus van LDL en SBP gedurende ieder jaar van leven in 445,765 deelnemers in de UK Biobank. De Mendeliaanse randomisatieschattingen werden gebruikt om empirisch een risico en voordeel algoritme te ontwikkelen dat resterend levenslang risico schat voor een person die overleeft tot een bepaalde leeftijd vrij van CVD als een functie van het gemiddelde resterende levenslange risico onder personen in een de populatie die ook tot die leeftijd overleefden zonder CVD, en een persoon’s cumulatieve blootstelling aan LDL en SBP. Schattingen van CV risico en voordeel met gebruik van het levenslange blootstellingsmodel werden vergeleken met risico en voordeel van bestaande levenslange risicoschattingen en 10-jaars risicoschattingen.

Belangrijkste resultaten

• Mendeliaanse randomisatie naar hogere LDL of SBP niveaus in de UK Biobank toonde een stapsgewijze verhoging in risico op CVD gedurende iedere toename in jaar van blootstelling.
• De sterkte van het effect van iedere toename mmol-jaar LDL en mmHg-jaar SBP met gebruik van data van de UK Biobank waren erg vergelijkbaar aan de schattingen afgeleid met gebruik van samenvattende dat van het CARDIoGRAMplusC4D consortium. Deze bevindingen ondersteunen de cumulatieve blootstelling hypothese over atherosclerose.
• Het algoritme dat gebruik maakt van causale en cumulatieve schattingen van LDL en SBP voorspelde levenslang risico op CVD ten minste net zo goed als huidige levenslange risico en 10-jaars risicoschattingen bepaald door Harrell’s c-index.
• Het algoritme bleek meer biologisch aanneembare individuele schattingen van risico te geven en overkomt beperkingen van huidige levenslange risico en 10-jaars risicoschattingen. Specifieker, huidige levenslange risicoschattingen lijken risico in jonge mensen met zeer hoog LDL-c en SBP te onderschatten, en 10-jaars risicomodellen overschatten levenslang risico in oudere mensen met erg laag LDL en SBP. Dit is vergelijkbaar met 10-jaars risicomodellen voor de voorspelling van 10-jaar CVD risico.
• Gebruik van het algoritme leidde tot accuratere schattingen van klinisch voordeel, over alle tijdsperiodes, waaronder het legacy effect gezien in lange termijn follow-up. Bovendien, is de toename van verhoogd risico met iedere toenemend jaar van blootstelling aan LDL erg vergelijkbaar aan toename in voordeel gezien in iedere toenemend jaar van behandeling met een statine.
• Risicoschattingen die geen causale schattingen van effect omvatten kunnen niet accuraat voordeel voorspellen. Het toevoegen van resultaten van RCTs in deze schattingen leidt tot biologisch onwaarschijnlijk klinisch voordeel, waar behandeling gestart op late leeftijd geassocieerd is met lager risico dan levenslange blootstelling aan natuurlijk lager niveaus van LDL en SBP.
• Omdat cumulatieve blootstelling accuraat voordeel voorspelt over alle tijdsperiodes, kan het gebruikt worden om een schatting te geven wanneer gestart moet worden met verlagen van LDL en SBP, hoe intens en hoe lang om doelen van individueel levenslang risico te behalen.

Conclusie

Deze studie die gebruik maakte van data van het CARDIoGRAMplusC4D consortium en de UK Biobank toonde aan dat het effect van LDL en SBP op ASCVD risico verhoogt met toenemende duur van blootstelling, en bevestigde daarmee de cumulatieve blootstelling hypothese. Een algoritme gebaseerd op causaal en cumulatieve effect van LDL en SBP werd gebouwd om levenslang risico en voordeel te schatten. Dit algoritme overkomt de beperkingen van huidige levenslang risico en 10-jaar risicomodellen en kan risico op ASCVD over iedere tijdsperiode schatten en ook klinisch voordeel van verlaging van LDL en SBP over iedere tijdsperiode.

- Onze berichtgeving is gebaseerd op de op het ESC congres verstrekte informatie -