Nel 2010 una metanalisi del Global Lipids Genetics Consortium (GLGC) ha individuato più di 100 loci genetici la cui variazione influenza i livelli di LDL indipendentemente dalla presenza di una mutazione in uno dei geni responsabili dell'ipercolesterolemia familiare monogenica.A partire da questi loci sono stati selezionati i 12 polimorfismi a singolo nucleotide (SNP) maggiormente associati a incrementi significativi di colesterolo LDL, usando questi è stato generato un "LDL-C SNP-Score" che sommando il numero di alleli presenti nel paziente pesati in relazione all'entità dell'effetto generato sul colesterolo LDL da ciascun allele permette di determinare se il soggetto soffre o meno di ipercolesterolemia poligenica.La presenza di un numero superiore alla norma di questi polimorfismi all'interno del genoma ha evidenziato infatti un aumento dei livelli di colesterolo LDL circolante nel soggetto, mentre la presenza di singoli polimorfismi non associati non ha dimostrato di esercitare un effetto significativo sul colesterolo circolante. 115 Tale score è stato utilizzato per valutare oltre 3000 soggetti appartenenti allo studio britannico Whitehall II (WHII) dove è emerso che i punteggi di LDL-C SNP Score tra i pazienti affetti da FH in assenza di una mutazione identificata (FH/M-) sono significativamente più elevati; tali risultati sono stati confermati anche su coorti simili di pazienti provenienti dal Belgio.Questi studi hanno suggerito che una percentuale sostanziale di pazienti con FH/M-(fino al 20%) è probabile che abbia una causa poligenica di aumento del colesterolo LDL piuttosto che di una mutazione sconosciuta di un singolo gene.Nonostante l'importanza di questo score nella valutazione del singolo paziente il suo impiego in meccanismo di screening a cascata sarà verosimilmente meno efficace poiché è prevedibile che solo meno del 50% dei parenti di primo grado avrà ereditato abbastanza polimorfismi da sviluppare concentrazioni di colesterolo LDL superiori alla soglia diagnostica. 116 Genetica del rischio cardiovascolare La malattia coronarica (CAD) è una patologia caratterizzata da un'eziologia complessa multifattoriale che deriva dall'interazione tra fattori genetici e ambientali. È stimato che i fattori genetici possano spiegare tra il 40% e il 55% della variabilità esistente (ereditarietà) nello sviluppo di CAD tra la popolazione. 117 Negli ultimi anni attraverso l'esecuzione di studi di associazione genomewide (GWAS), sono state scoperte molteplici varianti genetiche associate a malattia coronarica di cui alcune associate ad un fattore di rischio cardiovascolare classico (CVRF) e altre invece indipendenti. 118,119 Proprio la scoperta di queste ultime varianti genetiche indipendenti potrebbe permettere di identificare nuovi meccanismi eziopatogenetici della CAD e fornire nuovi bersagli terapeutici. Inoltre, queste varianti forniscono nuovi biomarcatori che permettono di migliorare la previsione del rischio coronarico e permettono di riclassificare gli individui a rischio intermedio aggiungendo nuovi dati alle classiche equazioni di rischio. 120 Diversi studi hanno valutato i polimorfismi associati al rischio cardiovascolare andando a selezionare quelli di maggior rilievo tra i polimorfismi indipendenti dai fattori di rischio classici (CVRF). Il numero totale dei polimorfismi così selezionati varia di numerosità tra le varie pubblicazioni. 121,122 Il lavoro pubblicato da Lluis-Ganella et al. 9 polimorfismi si sono rivelati associati in maniera lineare ad un aumentato rischio cardiovascolare indipendente, indicando dunque che maggiore è il numero di questi polimorfismi presente nel genoma di un soggetto maggiore è il rischio che questo soffra di CAD. 123 Partendo da questi lavori sono stati sviluppati e messi in commercio test di medicina personalizzata che misurano il rischio di un paziente di soffrire di un evento cardiovascolare per mezzo di un'analisi genetica proprio attraverso la valutazione della presenza di una serie di polimorfismi associati ad un aumentato rischio cardiovascolare.Uno di questi -utilizzato successivamente all'interno dello studio -è Cardio InCode® Score sviluppato a patire dal lavoro di Lluis-Ganella et al. che attraverso l'analisi di 12 polimorfismi definisce lo score di rischio cardiovascolare del paziente associato al proprio genoma. 124 Tesi sperimentale