Un nuovo modello predittivo del rischio di insufficienza renale a cinque anni, che non richiede il dosaggio dell’albuminuria, ha mostrato elevata capacità discriminativa in pazienti con malattia renale cronica (1). È quanto emerge da uno studio di coorte retrospettivo pubblicato su BMJ Medicine, che ha analizzato i dati di 116.158 adulti con malattia renale cronica (stadi 3-4) del database Stockholm Creatinine Measurements (SCREAM). Il lavoro, coordinato da Faye Cleary (University of Bristol), ha documentato che più dei due terzi dei pazienti non disponeva di un risultato per il rapporto albumina/creatinina urinaria (uACR) nei dodici mesi precedenti o nei tre mesi successivi alla diagnosi, rendendo inapplicabile l’equazione standard del rischio di insufficienza renale (kidney failure risk equation, KFRE). Ecco spiegata secondo gli autori e le autrici l’importanza di un nuovo modello che, essendo basato su variabili routinariamente disponibili, ha mostrato prestazioni quasi comparabili alla KFRE.
Con le nuove strategie terapeutiche disponibili per ritardare o prevenire l’insufficienza renale, l’identificazione precoce delle persone a più alto rischio è una priorità fondamentale per migliorare i risultati sanitari e ridurre i costi dell’assistenza sanitaria. L’equazione standard a quattro variabili, sviluppata nel 2011 e validata nel 2016, è considerato il gold standard per predire il rischio di insufficienza renale in pazienti con malattia renale cronica. Richiede età, sesso, velocità di filtrazione glomerulare stimata (eGFR) e uACR, ed è attualmente raccomandata dal National Institute for Health and Care Excellence (NICE) del Regno Unito per supportare la valutazione del rischio e le decisioni relative al rinvio a cure specialistiche.
Utilizzando i dati relativi a oltre 116.000 adulti partecipanti al progetto SCREAM, gli autori hanno identificato che il 77% degli individui con malattia renale cronica in stadio 3-4 (eGFR 15-60 mL/min/1,73 m2) non aveva un risultato uACR nei 12 mesi precedenti o nei tre mesi successivi alla diagnosi di malattia renale cronica che consentisse il calcolo dell’equazione del rischio di insufficienza renale. I riceratori e le ricercatrici hanno quindi sviluppato e convalidato un modello a dieci variabili – eGFR, età, diabete, sesso, fibrillazione atriale, farmaci antipertensivi, malattia arteriosa periferica, riduzione nell’eGFR slope, danno renale acuto e ipertensione – ma che non richiede l’uACR.
La coorte è stata suddivisa (in rapporto 3:1) in development cohort (85.012 pazienti, 736 eventi) e validation cohort (28.338 pazienti, 114 eventi). L’outcome primario era l’inizio della terapia sostitutiva renale entro cinque anni. Secondo Cleary, colleghe e colleghi, questo nuovo modello ha dimostrato un’elevata discriminazione, una buona calibrazione e prestazioni predittive coerenti nell’intera popolazione dello studio e nei sottogruppi per età, sesso, stato diabetico, stadio della malattia e disponibilità di uACR. In confronto, la KRFE ha mostrato una discriminazione e un’utilità clinica leggermente migliori rispetto al nuovo modello, ma ha evidenziato una calibrazione errata e poteva essere calcolata solo per il 23% della coorte. Questi risultati suggeriscono che la KFRE dovrebbe essere utilizzata in via preferenziale, ma in assenza di uACR, il nuovo modello offre prestazioni migliori rispetto all’equazione del rischio di insufficienza renale calcolata su tre variabili solamente, escludendo l’albuminuria.
Heather Walker (University of Dundee) e Jennifer Lees (University of Glasgow), nell’editoriale di accompagnamento, hanno sottolineato l’importanza dell’albuminuria oltre la predizione del fallimento renale (2). Livelli più elevati di uACR sono fortemente associati a malattia cardiovascolare, mortalità e altri outcome avversi, ed è utilizzata come criterio di eleggibilità per nuovi trattamenti della malattia renale cronica, inclusi inibitori SGLT2 e antagonisti del recettore dei mineralcorticoidi (MRA). Le autrici hanno inoltre evidenziato che l’uso di ACE-inibitori o sartani come proxy per albuminuria, suggerito dallo studio, potrebbe essere sfruttato per automatizzare il flagging di pazienti ad alto rischio al momento della prescrizione, sollecitando test uACR tempestivi.
Bibliografia
1. Cleary F, Prieto Merino D, Major R, et al. Developing a new albuminuria-free risk prediction equation for kidney failure in patients with chronic kidney disease: retrospective cohort study. BMJMED 2026;5:e001950
2. Walker HY, Lees JS. Predicting kidney failure risk without albuminuria: implications in chronic kidney disease. BMJMED 2026;5:e002559
