Disuguaglianze di genere nel percorso clinico delle malattie rare:...

Time to diagnosis and determinants of diagnostic delays of people living with a rare disease: results of a Rare Barometer retrospective patient survey

Faye F, Crocione C, Anido de Peña R, et al. Eur J Hum Genet. 2024;32(9):1116-1126.
 

Riassunto
L’articolo di Faye e colleghiha analizzato le risposte di oltre 6.500 persone affette da malattie rare al programma “Barometro delle Malattie Rare”, evidenziando che il tempo medio per ottenere una diagnosi è di 4,7 anni e che oltre la metà dei pazienti riceve la diagnosi più di sei mesi dopo il primo contatto medico. I ritardi dipendono soprattutto dal sistema sanitario, con numerosi consulti specialistici e frequenti diagnosi errate. I tempi risultano più lunghi nei pazienti con esordio dei sintomi in età evolutiva, nelle donne e nelle malattie genetiche. In particolare, le donne presentano un rischio maggiore di ritardo diagnostico rispetto agli uomini, soprattutto nella fase tra il primo contatto medico e la diagnosi definitiva, suggerendo la presenza di possibili bias di genere nella pratica clinica. Gli autori sottolineano la necessità di ridurre le disuguaglianze di genere nelle cure primarie e specialistiche. Inoltre, sebbene una diagnosi tempestiva migliori l’accesso alle cure e la comprensione della malattia, spesso non migliora il supporto sociale ed economico.

Evidence of inequities experienced by the rare disease community with respect to receipt of a diagnosis and access to services: a scoping review of UK and international evidence

Briscoe S, Martin Pintado C, Sutcliffe K, et al. Orphanet J Rare Dis. 2025;20(1):303.
 

Riassunto
L’articolo di Briscoe et al. analizza le disuguaglianze strutturali che caratterizzano il percorso diagnostico e l’accesso alle terapie per le malattie rare nel Regno Unito.
Lo studio si focalizza sulle inequità di genere, rilevando ritardi diagnostici significativamente maggiori tra le donne. L'analisi individua bias clinici che portano alla minimizzazione dei sintomi femminili, spesso attribuiti a cause psicosomatiche rispetto a quelli maschili.
L'indagine approfondisce inoltre la sottorappresentazione delle donne nei trial clinici e le ricadute economiche del caregiving, che grava prevalentemente sulla popolazione femminile. L'obiettivo primario di questa review è fornire dati empirici per l'attuazione del UK Rare Diseases Framework, integrandovi una prospettiva di genere finora trascurata.
Sulla base delle evidenze raccolte, la review propone l'adozione di protocolli che tengano conto delle variabili biologiche e sociali. Superando l'approccio standardizzato, è possibile attuare percorsi di cura differenziati per migliorare la precisione diagnostica e l'accesso alle terapie, puntando a ridurre le disparità di salute all'interno del sistema sanitario.
 

Commento
Questi articoli richiamano l’attenzione sul fatto che il genere continua a rappresentare un determinante rilevante nei percorsi diagnostici, anche nell’ambito delle malattie rare.
Il maggiore ritardo osservato nelle donne suggerisce la persistenza di stereotipi e bias interpretativi che possono portare a sottovalutare o attribuire erroneamente i sintomi, con conseguenze cliniche e psicologiche significative. Entrambi i lavori, con approcci diversi, evidenziano quindi la necessità di integrare una maggiore attenzione alla medicina di genere nella formazione dei professionisti sanitari e nell’organizzazione dei percorsi di diagnosi e di presa in carico.

Improving a data mining based diagnostic support tool for rare diseases on the example of M. Fabry: Gender differences need to be taken into account

Hahn P, Lechner W, Siefen RG, et al. PLoS One. 2025;20(6):e0326372.
 

Riassunto
La malattia di Fabry è una patologia genetica rara da accumulo lisosomiale, causata dal deficit dell’enzima a-galattosidasi A. Tale carenza determina il deposito progressivo di glicolipidi (Gb3) nelle cellule, danneggiando organi vitali come il cuore, i reni e il sistema nervoso.
Essendo una patologia legata al cromosoma X, il quadro clinico differisce tra i sessi: i maschi presentano solitamente fenotipi più gravi, mentre le femmine manifestano uno spettro sintomatologico variabile, talvolta sovrapponibile a quello maschile. In questo contesto, il ritardo diagnostico rimane una criticità primaria.
Sfruttando l’evoluzione dell’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence, AI) il presente studio ha valutato un sistema di supporto alla diagnosi per distinguere la malattia di Fabry da altre condizioni simili, utilizzando questionari compilati da pazienti e controlli. Per addestrare l’algoritmo, i ricercatori hanno somministrato test complessi a 46 pazienti con Fabry (uomini e donne) e a 42 soggetti di controllo.
L’analisi ha rivelato divergenze significative tra i sessi nella percezione della malattia e nel rapporto con i medici, con risposte opposte in 15 delle 53 domande.
Nonostante tali differenze, il sistema di diagnosi assistita dal computer ha mostrato una sensibilità dell’88,1% nell’identificare la malattia di Fabry, distinguendola da altre patologie comuni con sintomi simili.
In un confronto con la letteratura scientifica, le prestazioni del sistema risultano estremamente competitive.
Restano tuttavia alcuni limiti metodologici da considerare, come la natura retrospettiva dello studio e il campione ridotto, che non ha ancora permesso di stabilire con certezza la specificità del sistema. Nonostante ciò, i risultati indicano che siamo di fronte a uno strumento di supporto, capace di accorciare i tempi dell’iter diagnostico e indirizzare rapidamente i pazienti verso gli esami dirimenti, come i test enzimatici e il sequenziamento genetico.
 

Commento
La diagnosi delle malattie rare è spesso ostacolata dall'aspecificità dei sintomi e dalla scarsa familiarità dei clinici con queste patologie. Per colmare questo gap, la ricerca sta puntando su sistemi digitali in grado di generare sospetti diagnostici precoci.
Nello studio descritto, il sistema si distingue dai modelli tradizionali perché, invece di basarsi su dati clinici o esami strumentali, si fonda sulla percezione soggettiva della malattia, riportata dal paziente attraverso la risposta a questionari. L’innovazione originale risiede però nella capacità di integrare la medicina di genere: per la prima volta, infatti, un software di questo tipo tiene conto di come uomini e donne vivano, percepiscano e comunichino i propri sintomi in modo differente.
Il ruolo del genere emerge come un fattore determinante per la diagnosi. Mentre gli uomini riportano spesso sintomi fisici più severi, legati alla natura della patologia, tendono, paradossalmente, a minimizzare le difficoltà incontrate nel percorso diagnostico.
Al contrario, il racconto delle donne riflette spesso il peso di pregiudizi medici ancora radicati: molte riferiscono di non essere state prese sul serio o di aver ricevuto inizialmente diagnosi errate di natura psicologica.
Il sistema riesce a integrare queste diverse sfumature, comprese le variazioni nella percezione del dolore e nell'impatto sulla qualità della vita, per affinare la precisione del risultato. Lo studio evidenzia il ruolo cruciale della medicina di genere, che non si limita a osservare le differenze biologiche, ma analizza come i fattori socioculturali possano influenzare l'espressione dei sintomi e il rapporto medico-paziente.