Biomarcatori Farmacogenomici Per La Predizione Di Efficacai E Sicurezza Delle Statine

Malattie cardiovascolari e statine

Le malattie cardiovascolari (CV) sono la principale causa di morbilità e mortalità dei paesi industrializzati. Ad esempio, più di un americano su tre è affetto da una qualche forma di malattia CV e un decesso su sei è dovuto alla sola malattia coronarica. I costi sanitari superano i 300 miliardi di dollari all’anno (1).

Ne consegue che la malattia CV è senz’altro da considerarsi una delle patologie più diffuse e costose che una nazione debba affrontare. L’efficacia relativamente elevata ed il profilo di scarsi effetti collaterali hanno contribuito a rendere le statine la classe di farmaci di riferimento per la prevenzione degli eventi cardiaci associati alla presenza di iperlipidemie.

Ampi studi clinici hanno dimostrato, infatti, che le statine riducono il rischio di eventi vascolari maggiori in modo lineare, con una diminuzione del rischio pari al 20% per ogni riduzione di 1 mmol/L di colesterolo associato alle lipoproteine a bassa densità o LDL (Low-Density Lipoprotein) (2).

Ancora oggi, a venticinque anni dall’approvazione della Food and Drug Administration (FDA) americana, le statine restano una pietra miliare del sistema sanitario degli Stati Uniti, con la simvastatina che occupa il terzo posto nella lista dei farmaci più prescritti (3).

La risposta alla terapia con statine è tuttavia influenzata da diversi fattori e soprattutto non è universale: alcuni pazienti non raggiungono il target terapeutico, altri sviluppano eventi clinici a dispetto della terapia ed altri ancora sviluppano effetti collaterali come epatiti o miopatie.

Il presente articolo offre una breve introduzione all’analisi farmacogenomica, descrive una serie di geni che influenzano la farmacologia delle statine e definisce le tendenze, attuali e future, nella ricerca farmacogenomica di questi farmaci.

Nel corso dell’articolo, al fine di aiutare il lettore a familiarizzare con i concetti della ricerca farmacogenomica e con la relativa terminologia, il livello di dettaglio della trattazione dei geni presentati sarà aumentato in modo graduale. Il lettore noterà inoltre che esistono differenze riguardo l’influenza genetica tra i diversi tipi di statine in conseguenza delle loro differenze in termini di struttura chimica, potenza e distribuzione.

Farmacogenomica

La farmacogenomica è la scienza che studia come i fattori genetici influenzino la variabilità interindividuale della risposta ai farmaci. Poiché molti pazienti, medici e scienziati potrebbero non avere familiarità con questa disciplina e tanto meno con la terminologia specializzata utilizzata in letteratura, di seguito si riporta una breve rassegna della terminologia comunemente utilizzata. Si definisce “genotipo” la sequenza codificante di coppie di basi di DNA per un particolare gene e “fenotipo” il tratto risultante dal prodotto proteico codificato da un gene. Esempi di fenotipi includono il gruppo sanguigno, il colore dei capelli e la capacità di metabolizzazione o di risposta individuale ad una determinate terapia farmacologica. Il nome di un gene è convenzionalmente riportato in corsivo e spesso si riferisce al suo prodotto proteico (ad esempio, il gene CYP3A5 codifica per l’enzima CYP3A5). Il genotipo è formato da due alleli per ogni gene autosomico, uno di provenienza materna ed uno di provenienza paterna. Gli individui omozigoti possiedono due alleli identici, gli eterozigoti due alleli diversi. L’allele presente con maggior frequenza in una popolazione è definito “wild-type” (selvatico, nell’accezione di normale, non mutato).

Le frequenze alleliche spesso variano da una popolazione all’altra. Le variazioni di sequenza più comuni sono i cosiddetti “polimorfismi a singolo nucleotide” o SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms, pronunciato “snips”). Uno SNP consiste nella sostituzione di una singola coppia di basi di DNA che potrebbe risultare in un prodotto genico diverso. Gli SNPs possono essere polimorfismi strutturali dell’RNA (srSNPs), polimorfismi regolatori (rSNPs), o polimorfismi in regioni codificanti (cSNPs). Gli srSNPs alterano la sintesi e la traduzione dell’mRNA, gli rSNPs alterano la trascrizione, e i cSNPs alterano la sequenza e la funzione delle proteine. Si definisce “aplotipo” la combinazione di alleli o un insieme di SNPs localizzati in un cromosoma in posizioni fra loro vicine ereditati come unica unità. Gli SNPs detti “tag” (etichetta) non alterano necessariamente la funzione di un gene o il suo prodotto proteico. Si tratta di SNPs “campione” associati ad uno o più polimorfismi, conosciuti o sconosciuti, che sono responsabili di uno o più cambiamenti funzionali. Recentemente, è diventato possibile valutare su larga scala le associazioni genetiche con specifici fenotipi, analizzando milioni di SNPs in migliaia di soggetti. Questo approccio, definito studio di associazione su scala genomica o GWAS (dall’inglese Genome-Wide Association Study), ha permesso di identificare numerosissimi geni candidate per caratteri clinici, ma solo pochi hanno trovato una concreta applicazione clinica.

Gli SNPs possono essi stessi esercitare un effetto farmacocinetico (cioè, come il corpo metabolizza il farmaco), farmacodinamico (cioè, come il farmaco influenza il corpo), o una combinazione di entrambi gli effetti. Spesso gli SNPs possono agire in concerto con altri geni o con altri fattori genetici come, ad esempio, i promotori o le regioni “enhancer” (potenziatrici). Gli effetti farmacodinamici possono derivare da un effetto farmacocinetico oppure da variazioni in un bersaglio farmacologico (ad esempio, l’HMG-CoA reduttasi è l’enzima bersaglio delle statine). Stabilire un’associazione genotipo-fenotipo può comportare l’effettuazione di studi clinici, studi con animali transgenici o analisi funzionali a livello molecolare e cellulare. Un approccio completo alla ricerca farmacogenomica dovrebbe comprendere l’esame dell’influenza dei geni coinvolti nell’assorbimento, trasporto, metabolismo ed eliminazione di un farmaco come pure lo studio delle proteine coinvolte nel meccanismo d’azione. Seguendo tale approccio, di seguito sarà descritta una serie di geni che influenzano diversi aspetti della farmacologia delle statine.

Proteina di trasposto degli esteri del colesterolo (Cholesterol Ester Transfer Protein; CETP)

L’enzima CETP è coinvolto nel metabolismo del colesterolo, dove svolge funzioni di trasporto degli esteri del colesterolo nel fegato e di scambio di trigliceridi tra le lipoproteine LDL e le lipoproteine ad alta densità (High-Density Lipoprotein; HDL). Varianti di CETP sono state associate a differenze nei livelli di colesterolo, negli eventi cardiovascolari e nella risposta alla terapia con statine. I primi studi dimostrarono che i portatori del polimorfismo Taq 1B nel gene CETP presentavano, rispetto ai non portatori, concentrazioni inferiori di CETP, concentrazioni maggiori di HDL ed un minor rischio di progressione della malattia coronarica (4–6). In un altro studio, tuttavia, fu anche rilevato un risultato inatteso: la mortalità a 10 anni dei portatori di sesso maschile trattati con statine era superiore a quella osservata nei non portatori della variante Taq 1B (7). Questi risultati suggeriscono che il trattamento con statine può essere più utile nei soggetti non portatori, a dispetto del fatto che, nel gruppo non trattato, i portatori abbiano un rischio di progressione di malattia coronarica più basso di quello dei non portatori. L’associazione tra lo SNP Taq 1B, i livelli di colesterolo HDL ed il rischio di malattia coronarica è stata validate in un’ampia meta-analisi (n=13.677), dalla quale, tuttavia, non emergeva alcuna evidenza di un’interazione tra il polimorfismo e la terapia con statine (8). Seppur argomento di discussione, il polimorfismo Taq 1B è ora considerato come uno SNP “tag”, poiché gli studi in vitro non sono riusciti a fornire una spiegazione meccanicistica o funzionale che giustificasse la sua associazione con le differenze osservate in termini di livelli di colesterolo, di rischio cardiovascolare e di risposta alle statine.

Recentemente, sono state identificate due varianti regolatorie nel gene CETP, uno SNP nell’esone 9 che aumenta la formazione di un’isoforma di “splicing” (forma alternativa di giunzione tra esoni) non funzionale o dominante-negativa, e SNPs nel promotore e nelle regioni “enhancer” (potenziatrici) che ne influenzano la trascrizione. Entrambe le varianti sono significativamente associate ai livelli di colesterolo e al rischio cardiovascolare sesso-dipendente (9). La loro associazione con la risposta alla terapia con statine è attualmente in fase di studio in diverse coorti di pazienti. Ci sono buone probabilità che ulteriori studi sul gene CETP possano fornire le conoscenze necessarie per lo sviluppo di un test clinico capace di identificare a priori i soggetti nei quali una terapia con statine ha scarsa probabilità di successo.

HMG CoA Reduttasi (HMGCR)

L’enzima HMGCR regola il passaggio limitante nel processo di sintesi del colesterolo e, in quanto tale, rappresenta il principale bersaglio delle statine. Inibendo l’attività di HMGCR, le statine inducono una riduzione della sintesi intra-epatica di colesterolo. Tale riduzione, a sua volta, induce un aumento del trasporto di colesterolo dal sangue al fegato e la conseguente riduzione delle concentrazioni di colesterolo plasmatico si associa ad una rallentata progressione dell’aterosclerosi. Varianti genetiche di HMGCR, tuttavia, possono associarsi a risposte significativamente attenuate alla terapia con statine. Ad oggi sono stati descritti circa dieci aplotipi del gene HMGCR; fra questi l’aplotipo 7 (H7) è definito dai seguenti tre SNPs: rs17244841, rs3846662 e rs17238540 (10). rs# è un numero di identificazione univoco per i polimorfismi genetici schedati nel “Single Nucleotide Polymorphism Database” (dbSNP), una banca dati curata dal National Center for Biotechnology Information (NCBI) in collaborazione con il National Human Genome Research Institute (NHGRI). La variante genetica associate all’aplotipo H7 influenza uno “splicing” (giunzione) alternativo dell’mRNA di HMGCR, che ha come effetto una riduzione della sensibilità alle statine. Negli studi PRINCE (Pravastatin Inflammation/CRP Evaluation) e CAP Cholesterol and Pharmacogenomics) e nell’analisi del database GoDARTS (banca dati Genetics of Diabetes Audit and Research in Tayside Scotland) i portatori dell’aplotipo H7 mostravano una diminuita risposta alle statine. In particolare, la riduzione del colesterolo LDL nei portatori di H7 era inferiore di circa il 20% e la probabilità di raggiungere il target predefinito dei livelli di colesterolo era inferiore di circa il 50% rispetto ai non-portatori (10–12). Questi risultati non hanno, tuttavia, trovato confermanegli studi ACCESS (Atorvastatin Comparative Cholesterol Efficacy and Safety Study), ALERT (Assessment of Lescol in Renal Transplantation), PROPSER (Prospective Study of Pravastatin in the Elderly at Risk), o TNT (Treatment to New Targets) (13–16). La variazione della risposta alla terapia con statine è spiegata meglio dagli aplotipi piuttosto che dai singoli genotipi di HMGCR, anche se le evidenze attualmente disponibili non sono sufficienti per giustificare l’introduzione di un test di routine. La tossicità muscolare, auto-limitante e dose-dipendente, è l’evento avverso grave più comunemente associato alla terapia con statine. Recentemente, un altro tipo di miopatia è stato ricondotto all’uso di statine: la miopatia necrotizzante immuno-mediata (IMNM; dall’inglese Immune-Mediated Necrotizing Myopathy), caratterizzata dalla presenza di autoanticorpi anti-HMGCR (17). La quantità di autoanticorpi si associava ad un aumento dei livelli plasmatici di creatin-chinasi (CK) e a debolezza muscolare nei pazienti in terapia con statine, ma non in quelli affetti da IMNM non esposti a tali farmaci. Inoltre, l’immunoterapia annullava la debolezza muscolare e riduceva i livelli di CK e di autoanticorpi solo nei pazienti con IMNM trattati con statine. (18) Poiché l’IMNM è una miopatia autoimmune associata alla terapia con statine che coinvolge HMGCR, al fine di valutare le associazioni genotipo-fenotipo che, almeno potenzialmente, potrebbero stare alla base dell’incidenza e della gravità dell’IMNM stessa, sarebbe opportune studiare le varianti genetiche di questo enzima come pure i geni coinvolti nella risposta immunitaria.

Famiglia di trasportatori di soluti organici anionici, Membro 1B1 (SLCO1B1; dall’inglese Solute Carrier Organic Anion Transporter Family, Member 1B1)

Come illustrato in Figura 1, SLCO1B1 trasporta statine e metaboliti dal circolo sanguigno alle cellule epatiche. La principale azione ipolipemizzante delle statine, ossia l’inibizione competitiva dell’enzima HMGCR, avviene all’interno degli epatociti. Varianti di SLCO1B1 del tipo LOF (Loss-Of-Function = perdita della funzione) o del tipo DOF (Decrease-Of-Function = diminuzione della funzione) dovrebbero, almeno in teoria, comportare una minor efficacia della terapia. Riduzioni significative dell’efficacia non sono tuttavia risultate essere associate ad alcuna variante di SLCO1B1 (19, 20).

Figure 1.

Stain pharmacokinetics and pharmacodynamics. FA, fatty acid; HDL, high-density lipoprotein; IDL, intermediate-density lipoprotein; LDL, low-density lipoprotein; VLDL, very low-density lipoprotein. Adapted from pathway diagrams under copyright by PharmGKB; with permission from PharmGKB and Stanford University.

È stato, invece, dimostrato che alcune varianti alleliche di SLCO1B1 possono avere una significativa influenza sulla farmacocinetica. L’area sotto la curva (AUC) concentrazione-tempo nei portatori di variant alleliche di SLCO1B1 era infatti circa doppia (n=41, p<0,01) rispetto a quella dei portatori omozigoti dell’allele “wildtype” (21). Portatori omozigoti registrati nel database GoDARTS avevano una probabilità tre volte superiore (n=4.340, p<0,01) di presentare intolleranza alle statine, documentata da un aumento della concentrazione sierica di CK oltre il limite di normalità o da un aumento della concentrazione di alanina aminotransferasi 1,5 volte superiore alla norma (22). Una ricerca GWAS in pazienti in trattamento con 80 mg al giorno di simvastatina ha mostrato che, rispetto agli omozigoti per l’allele “wild-type”, i portatori eterozigoti e omozigoti di una variante allelica SLCO1B1 avevano una prevalenza di miopatia maggiore rispettivamente di 4,5 e 16,9 volte (n=175, p<0,01 dopo correzione per confronti multipli). Per gli individui che stavano assumendo solo 40 mg di farmaco al giorno, gli Odds Ratio (OR; termine inglese intraducibile in italiano che significa proporzione del rischio di un dato esito per una determinate esposizione/stato) erano pari a 2,6 per i portatori eterozigoti e a 5,2 per gli omozigoti (23). In uno studio caso-controllo (n=108), tale associazione è stata replicata per i pazienti che assumevano simvastatina (OR: 3,2, p<0,05), ma non per quelli che assumevano atorvastatina (OR: 4,5, p=0,48) (24). Sebbene l’associazione tra la variante SLCO1B1 e la tossicità muscolare imputabile a simvastatina sia ben supportata dalle evidenze, un evento avverso può manifestarsi anche in assenza della variante allelica. Altre varianti potenzialmente deleterie in SLCO1B1 o in altri geni possono aumentare l’esposizione sistemica di un organismo alle statine, aumentando così il rischio di sviluppare tossicità muscolare.

ATP-binding Cassette (cassetta di legame per ATP), Sottofamiglia B1 (ABCB1)

Come illustrato in Figura 1, le statine ed i loro metaboliti sono eliminati attraverso la bile e le urine. ABCB1 trasporta statine e metaboliti dagli epatociti alla bile e dalle cellule renali all’urina. È stato dimostrato che tre SNPs (rs1128503, rs2032582 e rs1045642) esercitano un’influenza significativa di tipo diretto sulla farmacocinetica e di tipo indiretto sulla farmacodinamica delle statine. Questi polimorfismi sono anche indicati come: c.1236C>T, c.2677G>T/A e c.3435C>T di ABCB1, riferendosi alla sostituzione di basi nel DNA ed alla loro posizione nella sequenza di cDNA (DNA complementare) del gene. Per esempio, c.1236C>T indica che il polimorfismo ha una timina al posto di una di citosina in posizione 1236 della sequenza di basi del cDNA di ABCB1. Lo SNP C3435T, da solo, è stato anche associate ad una diminuita stabilità dell’mRNA di ABCB1 che, di conseguenza, porta ad una ridotta espressione di ABCB1 (25).

In combinazione con lo SNP 1236, con lo SNP 2677 o con entrambi, lo SNP 3435 influenza la dinamica di utilizzo dei codoni e la tempistica del cosiddetto “cotranslational folding” (ripiegamento proteico cotraslazionale), portando ad alterazioni di struttura e funzione dei trasportatori. Gli individui che presentavano il pattern genotipico a 3 loci (T;T)-(T;T)-(T;T), noto anche come aplotipo “TTT”, avevano una AUC aumentata del 60% per il metabolite della simvastatina (p=0,039) e aumentata del 55% per il metabolita dell’atorvastatina (p<0,025), rispetto a quelli con aplotipo CGT (26). La genotipizzazione di ABCB1non è effettuata di routine; tuttavia, le indagini che combinano la valutazione di ABCB1 con quella di altri geni noti influenzare la farmacocinetica delle statine (ad esempio, SLCO1B1 e CYP3A) hanno lo scopo di sviluppare test clinicamente rilevanti per la selezione della dose di statina più appropriata e per evitare l’insorgenza di tossicità.

Citocromo P450, Famiglia 3, Sottofamiglia A (CYP3A)

Gli enzimi CYP3A sono coinvolti nel metabolismo di circa metà dei farmaci più comunemente prescritti. Tra le statine, questi enzimi metabolizzano atorvastatina, lovastatina e simvastatina. Il CYP3A4 è il membro più importante della famiglia di CYP3A ed un suo allele DOF, il CYP3A4*22, è stato recentemente caratterizzato. La nomenclatura degli alleli sviluppata per gli enzimi CYP identifica gli SNPs significativi mediante un numero preceduto dal simbolo “*” (che si pronuncia “star”). La presenza di questo simbolo suggerisce che sufficienti evidenze scientifiche sono disponibili riguardo rilevanza clinica del polimorfismo (27). La designazione “*1” è generalmente assegnata all’allele “wild-type”, ovvero quello che presenta un “funzionamento normale”, ed a un polimorfismo può essere attribuita la designazione “rs#” o “star” (seguita da un numero identificativo). Il livello e l’attività dell’enzima CYP3A4 erano più elevate nei pazienti omozigoti “wild-type” che nei portatori dell’allele CYP3A4*22. Di conseguenza, per ottenere un controllo ottimale dei lipidi, nei portatori dell’allele DOF era sufficiente una dose di statina pari al 20–60% (n=235, p<0,05) di quella necessaria ai pazienti omozigoti “wild-type” che assumevano dosi stabili di atorvastatina, simvastatina o lovastatina (28). Nei portatori dell’allele CYP3A4*22, infatti, le concentrazioni seriche di simvastatina e del suo metabolita attivo, misurate allo “steady-state” (cioè, al raggiungimento di un livello stazionario), risultavano più elevate del 50% circa (n=~800, p<0,05) rispetto a pazienti omozigoti “wild-type” (Kitzmiller JP, dati non ancora pubblicati). È stata inoltre riportata una significativa associazione tra l’allele *22 e una maggiore risposta ipolipemizzante alla simvastatina, (29) e che i portatori dell’allele CYP3A4*22 potrebbero presentare un rischio più elevato (n=~300, p=~0,06) di sviluppare miopatia da statine (Kitzmiller J.P., dati non ancora pubblicati). Circa il 7% dei caucasici possiede almeno un allele CYP3A4*22; in popolazioni di pazienti non caucasici la frequenza dell’allele DOF non è stata ancora ben caratterizzata.

Sebbene alcuni studi in vitro supportino in modo consistente solo un ruolo limitato di CYP3A5 nel metabolismo delle statine (30), alcuni ricercatori hanno rilevato associazioni significative tra il gene CYP3A5 e farmacocinetica e farmacodinamica delle statine. Il CYP3A5*1 è l’unico allele che produce livelli elevati di mRNA di lunghezza completa e di protein funzionale di CYP3A5. Approssimativamente, sono stati descritti circa una dozzina di alleli CYP3A5 e, tra questi, il CYP3A5*3 è l’allele LOF più comune. Rispetto agli omozigoti CYP3A5*1, l’esposizione sistemica alla simvastatina era aumentata negli omozigoti CYP3A5*3 (31). Negli omozigoti CYP3A5*1 sono state anche osservate risposte ipolipemizzanti ridotte (32, 33). Per contro, altri risultati suggeriscono che il CYP3A5 non influenza né la farmacocinetica né la farmacodinamica delle statine. In questi studi, infatti, l’esposizione sistemica al metabolite acido e biologicamente attivo dell’atorvastatina non era significativamente associata al genotipo del CYP3A5 (34) e non si osservava alcuna associazione significativa tra il CYP3A5*3 e l’efficacia o la tollerabilità della simvastatina (35). Come mostrato in Figura 1, altri enzimi, tra i quali il CYP2C e l’Uridina ‘5 Difosfoglucuroniltransferasi (UGT), sono coinvolti nel metabolismo di alcune statine.

Varianti genetiche riguardanti tali enzimi sembrano tuttavia associarsi ad effetti di minore rilevanza per quanto riguarda la farmacologia delle statine; gli sforzi dedicati al loro studio sono, peraltro, stati di minor entità.

Tendenze attuali e prospettive future

Al fine di studiare l’impatto dei polimorfismi genetici sulla farmacoterapia delle statine, in varie popolazioni di pazienti negli Stati Uniti e nel mondo sono stati condotti numerosi studi retrospettivi, prospettici, caso-controllo, trasversali, sia con approccio di tipo gene-candidato che su scala genomica. Oltre a quelli descritti in questa review, diversi altri geni-chiave (ad esempio, APOE, LDL-R, PCSK9, KIF6 e CLMN) hanno influenze significative sulla farmacologia delle statine, e sono state condotte analisi al fine di integrarne l’effetto e di identificarne le eventuali interazioni. A dispetto di ciò, a tutt’oggi non è ancora stato messo a punto alcun test farmacogenomico sulle statine che abbia dimostrato una qualche rilevanza clinica.

Presi singolarmente, nessuno dei geni valutati ha un impatto clinico tale da giustificarne la valutazione di routine. Uno studio che coinvolga una grande popolazione di pazienti e che affronti il problema con un approccio multi-genico potrebbe, almeno potenzialmente, fornire indicazioni utili sulla farmacoterapia delle statine, analogamente a quanto effettuato per la terapia con il warfarin e riportato sul sito www.warfarindosing.org.

I dati di farmacogenomica forniti in questo sito, infatti, rappresentano una guida per il dosaggio del warfarin basata non solo su fattori clinici, sulle eventuali interazioni con i farmaci concomitanti e sulle co-morbidità, ma anche sui genotipi dei geni VKORC1, CYP2C9, CYP4F2 e GGCX. La popolarità di questo sito tra medici e pazienti è aumentata e i foglietti illustrativi dei farmaci a base di warfarin approvati dalla FDA riportano la raccomandazione di prendere in considerazione il genotipo di CYP2C9 e VKORC1 per scegliere la dose iniziale da somministrare al paziente (36). Con il procedure della ricerca genetica correlata alle statine, sarebbe opportuno costruire un approccio multi-genico analogo includendo anche i fattori clinici, per aiutare i medici a rispondere alle seguenti fondamentali domande: Con che probabilità il mio paziente trarrà beneficio dall’assunzione di una statina? Qual è la statina più adatta al mio paziente? Qual è la dose di statina che dovrei prescrivere inizialmente? Il rischio individuale del mio paziente di sviluppare eventi avversi supera i benefici attesi con questa terapia? Il mio paziente dovrebbe essere monitorato con maggiore frequenza per quanto riguarda gli eventi avversi? L’analisi di studi clinici recenti riguardanti statine e farmacogenomica fornisce le basi per qualche previsione. Il sito www.ClinicalTrials.gov ospita un registro ed un database contenente risultati di studi clinici condotti in tutto il mondo, con finanziamenti sia pubblici che privati. La registrazione degli studi clinici sponsorizzati dall’industria farmaceutica è obbligatoria o quanto meno fortemente raccomandata dalle seguenti organizzazioni nazionali e internazionali: Food and Drug Administration statunitense, World Health Organization, National Institutes of Health, World Medical Association, e International Committee of Medical Journal Editors (37). Circa 1.500 degli studi attualmente registrati riguardano una statina, e 20 di essi includono una componente genetica primaria. L’analisi di un campione casuale dei rimanenti studi sulle statine registrati in questo sito suggerisce che circa il 10% di questi include, tra gli obiettivi secondari, la valutazione di fattori genetici. La statina più studiata è l’atorvastatina, con 576 studi registrati, seguita da simvastatina, rosuvastatina, pravastatina, fluvastatina, lovastatina, pitavastatina e cerivastatina, per le quali sono stati registrati rispettivamente 422, 282, 128, 58, 53, 49, e 1 studi clinici. Dei trials registrati condotti su statine, il 16% sono studi di fase 1, il 20% di fase 2, il 30% di fase 3 ed il 34% di fase 4. Tra questi trials, il 35% dichiara di aver ricevuto finanziamenti dall’industria, il 4% finanziamenti di provenienza federale, il 17% finanziamenti di origine mista industriale-federale, ed il 44% da altri tipi di fonti (37).

Oggi esistono numerosi database di grandi dimensioni contenenti dati di associazione genotipo-fenotipo relativi alla farmacoterapia delle statine e molti altri sono tuttora in via di sviluppo. La combinazione di questi dati potrebbe fornire vantaggi per il raggiungimento dell’obiettivo primario della ricerca sulla farmacogenomica delle statine, ossia lo sviluppo di test farmacogenomici di interesse e utilità clinica che siano di aiuto per il medico nelle scelte relative alla farmacoterapia delle statine.

Una delle sfide maggiori per l’aggregazione di questi dati riguarda le differenze tra i domini fenotipici studiati, predefiniti e limitati. L’approccio GWAS, tipicamente, determina associazioni tra la variazione di milioni di SNPs e pochi fenotipi predefiniti. Un metodo alternativo di recente sviluppo, il cosiddetto “PheWAS” (Phenome-Wide Association Study, studio di associazioni sull’intero “fenoma”), utilizza tutte le informazioni fenotipiche e tutte le varianti genetiche disponibili al fine di stimare le associazioni tra genotipi e fenotipi (38).

Combinando e analizzando una maggior varietà di fenotipi, tale approccio consente una visione più ampia delle relazioni tra variazioni genetiche e network fenotipici. Metodi statistici flessibili e adattabili come l’approccio PheWAS possono indubbiamente portare ad avanzamenti significativi nello sviluppo di tests farmacogenomici, ma è altrettanto indubbio che gli studi randomizzati prospettici, specificamente disegnati al fine di valutare il miglioramento nell’outcome del paziente, resteranno il vero gold standard per determinare il reale significato clinico di un test farmacogenomico. In modo forse discutibile, la maggior parte degli studi clinici e la ricerca farmacogenomica si sono focalizzati sulla valutazione dell’efficacia dell’azione ipolipemizzante delle statine. Tuttavia, i benefici complessivi della terapia con statine sembrano andare oltre quelli previsti dalla mera variazione dei livelli lipidici. Studi recenti hanno identificato diversi effetti “pleiotropici” (cioè, effetti differenti da quelli dell’indicazione iniziale del farmaco) delle statine, tra cui la capacità di aumentare la disponibilità di ossido nitrico endogeno, di migliorare la stabilità di placca e la funzione endoteliale e di diminuire l’infiammazione. È logico pensare che anche gli effetti pleiotropici delle statine possano essere influenzati geneticamente e che futuri studi clinici e ricerche di farmacogenomica sulle statine dovrebbero valutare le potenziali associazioni genotipo-fenotipo tenendo conto anche di questi aspetti.