O diabetes mellitus tipo 2 (DT2) configura-se como um dos principais fatores de risco para doenças cardiovasculares (DCV), apresentando uma prevalência global crescente e uma notável heterogeneidade em sua patogênese e prognóstico. De acordo com Kim, Gloyn e Knowles (2021), embora fatores ambientais como dieta e sedentarismo sejam determinantes, a base genética do DT2 é vasta e complexa, envolvendo uma arquitetura poligênica composta por centenas de variantes de risco, predominantemente localizadas em regiões não codificantes do genoma. O progresso nos estudos de associação genômica ampla (GWAS) permitiu a identificação de loci que não apenas conferem risco à doença, mas também oferecem insights cruciais sobre as vias moleculares que conduzem à disfunção das células beta e à resistência à insulina.
A transição para a medicina de precisão no DT2 fundamenta-se na capacidade de estratificar essa heterogeneidade clínica em subgrupos biologicamente significativos. Kim, Gloyn e Knowles (2021) destacam que a aplicação de métodos de agrupamento genético (genetic clustering) permitiu a identificação de “processos de doença” distintos, baseados na associação de variantes genéticas com traços metabólicos específicos. Entre esses agrupamentos, destacam-se os clusters de deficiência de insulina (ligados a genes como HNF1A e SLC30A8), de resistência à insulina mediada pelo tecido adiposo (lipodistrofia-like) e de resistência à insulina hepática (associada ao NAFLD). Esta estratificação é de suma importância para a cardiologia, uma vez que indivíduos pertencentes aos clusters de resistência à insulina e de distribuição de gordura corporal apresentam um risco desproporcionalmente maior de doença arterial coronariana (DAC) e hipertensão, independentemente dos níveis glicêmicos.
Além do diagnóstico e da estratificação de risco, a genômica oferece oportunidades ímpares para a terapêutica personalizada. A farmacogenômica tem revelado como variantes genéticas influenciam a eficácia e a segurança de fármacos comuns; por exemplo, variações no gene SLC22A1 podem alterar a resposta à metformina, enquanto polimorfismos no gene KCNJ11 são determinantes na resposta às sulfonilureias. Segundo Kim, Gloyn e Knowles (2021), a integração de Escores de Risco Poligênico (PRS) com dados de biomarcadores e informações clínicas pode transformar o manejo clínico, permitindo a seleção proativa de terapias que visem o mecanismo fisiopatológico predominante no paciente — seja ele a falência secretora ou a resistência periférica. No entanto, o pleno potencial dessa abordagem depende da expansão de estudos para populações de ancestralidades diversas, garantindo que a precisão genômica seja uma realidade equitativa.
Referência (ABNT):
KIM, Daniel Seung; GLOYN, Anna L.; KNOWLES, Joshua W. Genetics of Type 2 Diabetes: Opportunities for Precision Medicine: JACC Focus Seminar. Journal of the American College of Cardiology, v. 78, n. 5, p. 496-512, ago. 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2021.03.346.
