Hacia un Algoritmo de decisión terapéutica entre iDPP4 y iSGLT2
Seguimos con la medicina de precisión, prescribir lo más adecuado a quién más lo necesita evitando riesgos y efectos secundarios. En este caso en el tratamiento con dos grandes familias de fármacos antidiabéticos, los inhibidores del cotransportador de sodio-glucosa 2 (iSGLT2) y de los Inhibidores de la dipeptidilpeptidasa 4 (iDPP4); fármacos de segundo escalón tras el fracas con la metformina (MET) según indican las principales Guías de Práctica Clínica (GPC); unos fármacos que representan el 60% en las prescripciones del Segundo escalón en el Reino Unido (UK) y el 27% en EEUU.
Una eficacia en reducción de la HbA1c semejante, aunque existen diferencias en la pérdida de peso (iSGLT2), y escasas en tolerabilidad. Las indicaciones según las GPC en los iSGLT2 como en los aGLP-1 (análogos del receptor del péptido-1 similar al glucagón) se encontrarían en si el paciente tuviera una enfermedad cardiovascular ateriosclerotica (ECVa) previa o no, insuficiencia cardiaca (IC) o enfermedad renal crónica (ERC); lo que haría que las características intrínsecas del paciente condicionaran el tratamiento, aunque es difícil al tratarse de complicaciones muy prevalentes en este colectivo.
Como vimos en el anterior post el distinguir entre un tipo u otro de diabetes (DM) en sus características derivaría en elegir los fármacos más acordes con su condición fisiopatológica y que por tanto le genere mayor beneficio, menos efectos secundarios y tolerabilidad, lo conocido como “medicina de precisión”. De ahí que, como vimos, la identificación de subgrupos es importante a la hora de determinar la distinta respuesta glucémica, progresion de la enfermedad y riesgo de complicaciones con los mismos tratamientos. Este tema, sin embargo, esta en mantillas, pues no existen ensayos clínicos aleatorizados (ECA) que evalúen estos objetivos, la diferencia en los resultados entre fármacos según el tipo de paciente.
1.- Si las características clínicas del paciente están asociadas con la diferente respuesta entre las familias iDPP4 y la iSGLT2
2.- Si la combinación de características clínicas con las que predecir la respuesta de la HbA1c entre las familias iSGLT2 y iDPP4 podría informarnos sobre cuál sería el mejor tratamiento a prescribir para reducir la glucemia.
Y, 3.- si la selección del tratamiento basado en la respuesta a la HbA1c estaría relacionada con cambios en le peso y con la posibilidad en la interrupción del tratamiento.
El objetivo, por tanto, de este estudio fue establecer si las características clínicas del paciente determinadas en Atención Primaria (AP) pueden identificar a pacientes con diferencias a corto plazo en los beneficios y riesgos de fármacos con los iSGLT2 y los IDPP4 que permita validar el algoritmo de tratamiento que identifique cual es la terapia más optima según el paciente.
Se trata de los resultados extraídos a partir de una gran base de datos sanitaria electrónica de AP en UK, la Clinical Practice Research Datalink (CPRD), y datos individuales de 14 ECA realizados en diversos países entre iSGLT2 y iDPP4.
En total se incluyeron a 26.877 individuos a los que se les había prescrito por primera vez iSGLT2 y iDPP4 de la base de datos del CPRD entre 2013-19 y 10.414 de los 14 ECA con iSGLT2 o iDPP4 entre los que se incluían 3 ECA tipo “head-to-head” de las dos familias (n 2.499).
Se determinó como objetivo primario el nivel de HbA1c alcanzado a los 6 meses tras iniciar el tratamiento y las características clínicas asociadas con las diferencias en los resultados de la HbA1c entre los iDPP-4 y los iSGLT2.
Se creó un algoritmo de selección de tratamiento multivariable con el que predecir la diferencia de resultados en la HbA1c según una cohorte de derivación del CPRD (n 14.069) y con la validación en una cohorte del CPRD de validación y de ECA head-to-head (n 9.376).
En la cohorte del CPRD se exploró la relación entre el modelo de predicción y los objetivos secundarios como la pérdida de peso y la interrupción del tratamiento.
En el algoritmo de tratamiento final se incluyó además de la HbA1c, el filtrado glomerular estimado (FGe), la GPT (alanina aminotransferasa o ALT), la edad, el índice de masa corporal (IMC), que se definieron como predictores diferenciales de los resultados de la HbA1c entre las familias de iDPP4 y iSGLT2 utilizadas en el análisis. Este algoritmo validado on line predice los efectos del tratamiento tras los 6 meses de tratamiento con iSGLT2 o iDPP4 en la HbA1c, pérdida ponderal y riesgo de interrupción.
En las cohortes de validación los estratos de pacientes en los que se predijo una reducción ≥5 mmol/mol de HbA1c con los iSGLT2 en comparación con los iDPP4 (un 38,8% de la muestra de validación CPRD) se observó una reducción mayor de 8,8 mmol/mol (IC 95% 7,8-9,8) en la muestra de la muestra de validación CPRD, de 5,8 mmol/mol (IC 95% 3,9-7,7) en los ECA de Cantata D/D2 y de 6,6 mmol/mol (IC 95% 2,2-11,0).
Según estas en la cohorte del CPRD se demostró una mayor reducción del peso con los iSGLT2 independientemente del beneficio glucémico.
Se mostró como en los estratos que se mostraba una mayor reducción de la HbA1c con los iSGLT2 estos tuvieron el mismo riesgo de interrupción del tratamiento que con los iDPP4.
Por el contrario, los estratos que predijeron una mayor reducción de la HbA1c con los iDPP4 generaron la mitad de probabilidad de interrupción del tratamiento que los iSGLT2.
La respuesta superior de los iDPP4 frente a los iSGLT2 se asoció con pacientes de mayor edad y una duración de la DM2 mayor.
La mayor respuesta de los iSGLT2 y menos de los iDPP4 estuvo asociada con unos valores de FGe y niveles de ALT mayores.
Que un valor de IMC mayor estuvo relacionado con una menor respuesta de los iDPP4 pero no con los iSGLT2.
Concluyen que existirían características clínicas fuertemente asociada con las distintas respuestas al control glucémico entre los iSGLT2 y los iDPP-4. La combinación de éstas en un algoritmo de selección de tratamiento podría informar sobre las decisiones clínicas relativas a las alternativas del tratamiento glucémico.
La limitación principal de este análisis es que 6 meses no es tiempo suficiente para evaluar los efectos renales y cardíacos entre ambas familias de fármacos.
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