Role of Sarcopenia Definition and Diagnosis in Clinical Care: Moving from Risk Assessment to Mechanism-Guided Interventions

Questo numero contiene una dichiarazione di posizione del Sarcopenia Definition and Outcomes Consortium (SDOC),1 insieme a studi originali di supporto.2-5 SDOC è stato creato nel 2016 dal National Institute on Aging e dalla Fondazione per i National Institutes of Health con l’obiettivo principale di identificare cutpoint basati sull’evidenza e clinicamente rilevanti per la massa magra e la forza.1 Nel complesso, i principali risultati della SDOC confermano l’importanza della velocità di andatura lenta e della forza di presa della mano nella definizione del fenotipo della sarcopenia, mentre mettono in discussione l’inclusione della massa muscolare magra misurata con la DXA (dual-energy X-ray absorptiometry).

La sarcopenia è una condizione geriatrica con un forte impatto sulla salute, sull’indipendenza funzionale e sulla qualità della vita degli anziani.6, 7 Definita come un declino della massa e della qualità muscolare con una sottostante eziologia multifattoriale, la sarcopenia è stata considerata una sindrome geriatrica.8 Tuttavia, i recenti sforzi per spostare la diagnosi e la gestione della sarcopenia nel contesto clinico e per aiutare a guidare l’uso di specifici interventi farmacologici9 hanno seguito un percorso traslazionale precedentemente seguito per la densità minerale ossea (BMD; Figura 1). Di conseguenza, la sarcopenia è stata in qualche modo riconcettualizzata come una nuova malattia10 con la creazione di un codice specifico di classificazione internazionale delle malattie, decima revisione (ICD-10) nel 2016.11

La possibilità di codificare la sarcopenia come diagnosi ha generato entusiasmo tra i clinici. Tuttavia, spostare questo costrutto clinico da quello di una sindrome geriatrica multifattoriale con le sue molte complessità associate alla concettualizzazione di una singola diagnosi basata sulla malattia pone delle sfide. I punti di riferimento sono necessari in medicina per fornire obiettivi di intervento e obiettivi per la gestione clinica. Tuttavia, i clinici si basano ancora su molte decisioni arbitrarie e situazioni contingenti (cioè, le conoscenze attuali sulla malattia, le priorità nella formulazione della diagnosi, la disponibilità e l’accesso ai servizi diagnostici). Questo è particolarmente vero nella medicina geriatrica.12 I geriatri sono abbastanza abituati a guardare ai cutpoint in modo flessibile, ben consapevoli che ogni singola variabile categorica, specialmente se considerata isolatamente da altri fattori rilevanti, è improbabile che da sola faccia una grande differenza nella cura degli anziani fragili. L’eterogeneità di questa popolazione evidenzia la necessità di approcci più flessibili e meno categorici.

A tal fine, la SDOC spiega nell’articolo principale che “le caratteristiche di performance di questi cutpoint variano con l’età, la razza/etnia, le condizioni comorbide e la popolazione”. Pertanto, i cutpoint specifici per il sesso derivati da queste analisi dovrebbero essere valutati in ulteriori popolazioni diverse, comprese le popolazioni cliniche con condizioni specifiche. “1 Inoltre, come dimostrato anche da Patel et al,5 la prevalenza della debolezza muscolare dipende in gran parte dal costrutto che definisce ogni variabile. In altre parole, ogni volta che gli indicatori della forza muscolare vengono modificati, si ottengono risultati diversi, e quindi ciò che consideriamo come sarcopenia cambia. Analogamente, anche le analisi condotte da Grosicki et al mostrano come i cambiamenti delle variabili e delle soglie modifichino sostanzialmente la prevalenza (e le probabili caratteristiche) della popolazione di riferimento.3 È quindi evidente che la scelta di un approccio standardizzato alla valutazione delle componenti critiche della sarcopenia può comportare una certa dose di incertezza, variabilità e a volte anche arbitrarietà.

L’ambiguità che ne deriva è ulteriormente rafforzata dagli adattamenti pragmatici che devono essere considerati quando questi risultati epidemiologici vengono applicati agli individui in ambito clinico. Per esempio, una persona con un indice di massa corporea (BMI; un parametro chiaramente subottimale ma ampiamente utilizzato per definire l’obesità) di 29,9 kg/m2 è improbabile che differisca biologicamente, fenotipicamente o clinicamente da qualcuno con un BMI di 30 kg/m2, ma tali differenze decimali collocano i due individui in categorie diverse. Nel contesto della sarcopenia, le eterogenee complessità biologiche, cliniche e sociali che coinvolgono l’individuo, così come le diverse caratteristiche del personale e del luogo in cui tali valutazioni sono condotte, giocheranno inevitabilmente un ruolo nelle decisioni relative alla scelta delle variabili, dei cutpoint (soprattutto durante la fase di screening) e delle definizioni finali della condizione di interesse. Per tutte queste ragioni, si potrebbe sostenere che un’unica “variabile gold standard” e/o i “migliori cutpoint” possono essere mal tradotti dal mondo dell’epidemiologia e della modellazione computazionale alle impostazioni cliniche del mondo reale.

Tuttavia, piuttosto che abbandonare tali sforzi, vediamo queste sfide come opportunità per aiutare a guidare meglio il nostro percorso in avanti. Considerando ogni individuo come un caso a sé con tutte le sue peculiarità e specificità individuali, suggeriamo che i cutpoint di questo tipo non siano utilizzati come parte di algoritmi decisionali binari, ma piuttosto che siano considerati solo come un elemento importante all’interno di una valutazione multidimensionale di tutti i vari fattori che possono infine costituire il significato dei diversi tipi e sottotipi di “sarcopenia” in diversi individui. Così, forse, l’identificazione del cosiddetto miglior cutpoint può essere più utile in termini di prognosi per scopi epidemiologici, assicurativi e amministrativi rispetto alla cura clinica.

SDOC suggerisce anche di non includere la DXA nella valutazione della sarcopenia,1 in contrasto con diversi altri documenti di consenso disponibili sull’argomento che includono ancora la DXA nonostante i suoi ben noti limiti.10, 13, 14 Le analisi di classificazione e l’albero di regressione effettuate da Manini et al dimostrano senza dubbio la superiorità della forza muscolare rispetto ai risultati della DXA.4 Questi risultati sono anche supportati dal lavoro di Cawthon et al che esplora la capacità predittiva di diverse componenti della sarcopenia per l’insorgenza di esiti negativi legati alla salute.2 Queste raccomandazioni sono coerenti con l’evidenza che le misure della prestazione fisica e della forza muscolare possono essere più rilevanti dal punto di vista clinico rispetto alle misure della quantità muscolare nella previsione di eventi avversi.15, 16

Anche se ci rendiamo conto che la dichiarazione fa parte di un processo metodologicamente rigoroso, dire che “la massa magra misurata dalla DXA non dovrebbe essere inclusa nella definizione di sarcopenia “1 può svalutare l’enorme quantità di prove prodotte negli ultimi dieci anni. Può potenzialmente lasciare la sarcopenia come un costrutto meno significativo se privato della valutazione quantitativa del muscolo scheletrico. Non è possibile ignorare ciò che è stato fatto perché è stata utilizzata una tecnica non ottimale, soprattutto in assenza di una chiara alternativa. Allo stesso tempo, i clinici non possono sospendere le loro attività in questo campo in attesa dell’ennesima definizione di sarcopenia, soprattutto ora che questa condizione è riconosciuta come un’entità di interesse dalle autorità sanitarie e normative.11, 18 Mettere in discussione la metodologia più comunemente usata per la valutazione di una componente critica del suo costrutto può ostacolare il processo che porta alla necessaria legittimazione della sarcopenia nel mondo clinico. Inoltre, per ragioni normative, l’approvazione di interventi farmacologici richiede la chiara identificazione di una specifica via fisiopatologica, definita da un fenotipo clinico (per esempio, debolezza muscolare, dismobilità), un metodo di valutazione da utilizzare clinicamente (per esempio, dinamometro, test di velocità del passo), un substrato biologico (per esempio, massa muscolare scheletrica) e biomarcatori convalidati.

Nel frattempo, cosa devono fare i medici in mezzo a queste importanti sfumature della ricerca e alle controversie in corso? Come illustrato nella Figura 1A, la BMD è emersa come una misura convalidata e ampiamente accettata che è predittiva del rischio di frattura e disabilità, oltre a qualsiasi contributo di mobilità ed equilibrio che contribuisce al rischio di cadute. Allo stesso tempo, BMD aiuta a guidare l’uso di interventi specifici per le ossa che hanno dimostrato di diminuire il rischio in donne e uomini anziani. Al contrario, la relazione tra la “controparte” muscolare della BMD e gli esiti clinici non è solo molto più debole, ma anche più sfumata e complessa (Figura 1B). In primo luogo, la massa muscolare scheletrica misurata tramite DXA e le prestazioni di mobilità sono strettamente correlate ed esercitano un’influenza positiva bidirezionale l’una sull’altra. In secondo luogo, la performance di mobilità è un predittore molto più potente e affidabile degli esiti clinici rispetto alla massa muscolare. In terzo luogo, speriamo che le nuove tecniche preferibilmente non invasive aiutino a guidare il trattamento del declino muscolare in modo più mirato e guidato dai meccanismi.

La tabella 1 elenca le nostre raccomandazioni ai clinici basate su queste rigorose e importanti analisi SDOC. Dobbiamo includere la sarcopenia in tutte le nostre decisioni cliniche che coinvolgono gli adulti più anziani, utilizzare ogni momento di insegnamento per condividere le nostre conoscenze accumulate in questo settore con i tirocinanti, e utilizzare il codice di diagnosi International Classification of Diseases, Tenth Revision, Clinical Modification (ICD-10-CM) (M62.84) quando si fattura. Anche se l’uso delle misurazioni della massa muscolare derivate dalla DXA non può essere giustificato nella cura clinica di routine in questo momento, non dobbiamo lasciare che “il perfetto diventi il nemico del buono”. La misura della composizione corporea (in particolare tramite DXA, data la sua grande diffusione) può ancora essere utile per confermare le valutazioni cliniche e per abbracciare una valutazione più biologicamente orientata e personalizzata dell’individuo che invecchia.

Tuttavia, dato il potente ruolo delle misure di performance fisica come predittori modificabili di esiti clinici chiave nei pazienti geriatrici, dobbiamo sforzarci di incorporare tali misure nella pratica clinica quotidiana. Semplici test di screening come l’osservazione della velocità di camminata abituale o la richiesta a un paziente di alzarsi cinque volte da una sedia con le braccia incrociate dovrebbero far parte della nostra routine clinica. Dobbiamo anche esplorare nuovi modi per introdurre misurazioni quantitative delle prestazioni fisiche (per esempio, la velocità dell’andatura) nella nostra pratica clinica, in modo che tali informazioni possano diventare disponibili di routine attraverso il sistema di registrazione medica elettronica (EMR).19 Sfortunatamente, gli sviluppatori di EMR non hanno generalmente dato molta considerazione ai bisogni unici dei pazienti anziani quando hanno progettato i loro sistemi, seguendo gli sviluppi del software che sono in gran parte condotti per soddisfare i bisogni locali e le risorse finanziarie. A tal fine, dobbiamo individualmente e collettivamente fare pressione sugli esperti di informatica biomedica, sui fornitori di EMR, sull’industria EMR e sulle agenzie di regolamentazione circa l’importanza critica di includere tali informazioni come un ulteriore “segno vitale” per gli adulti più anziani, non meno importante di peso, pressione sanguigna o frequenza cardiaca.20 Vediamo questo come l’anello mancante che porta a una migliore identificazione, monitoraggio e gestione mirata del declino delle prestazioni fisiche nei nostri pazienti più anziani.19 Questo permetterà che le terapie attualmente a nostra disposizione (ad esempio, l’esercizio fisico, la sostituzione degli steroidi anabolizzanti, la sostituzione della vitamina D) e speriamo presto altre siano utilizzate in modo ottimale, più ampio e più efficace.

Altrettanto importanti saranno gli sforzi per sviluppare ulteriormente il codice di diagnosi ICD-10-CM per la sarcopenia per avere sottocodici che riflettano l’enorme eterogeneità dei fattori di rischio, dei meccanismi sottostanti e, infine, delle terapie ottimali. Per esempio, la sarcopenia legata all’età associata alla perdita involontaria di peso deve essere distinta dalla sarcopenia associata all’obesità. Inoltre, la coesistenza di altre condizioni croniche o acute (ad esempio, insufficienza renale, virus dell’immunodeficienza umana, insufficienza cardiaca congestizia, cancro, infezione COVID-19) introdurrà probabilmente nuovi elementi chiave che riflettono sia le somiglianze che le differenze da quelli visti negli individui teorici che presentano la cosiddetta sarcopenia pura dell’invecchiamento.