Penyakit arteri perifer, peripheral artery disease (PAD) adalah kondisi serius yang ditandai oleh penyempitan atau penyumbatan pembuluh darah di ekstremitas akibat penumpukan plak aterosklerosis. Kondisi ini dapat menyebabkan masalah serius seperti nyeri, gangren, hingga amputasi, bahkan meningkatkan risiko kematian jika tidak ditangani dengan baik. Salah satu tantangan terbesar dalam pengelolaan PAD adalah menentukan metode yang efektif untuk memprediksi risiko komplikasi serius pada pasien. Dalam penelitian terbaru yang dipimpin oleh Prof. J. Nugroho Eko Putranto dan tim, yang diterbitkan dalam jurnal Vascular Medicine, diperkenalkan penggunaan rasio neutrophil-to-lymphocyte (NLR) sebagai biomarker prognostik yang sederhana namun potensial dalam memprediksi risiko pada pasien dengan PAD.
NLR adalah perbandingan antara jumlah neutrofil dan limfosit dalam darah. Neutrofil merupakan bagian dari sistem kekebalan tubuh yang merespons peradangan akut, sementara limfosit berfungsi dalam mengatur respon imun tubuh dan cenderung menurun dalam kondisi peradangan kronis atau stres fisiologis. NLR mencerminkan keseimbangan antara respon peradangan dan imun, yang diketahui berhubungan erat dengan risiko komplikasi pada berbagai penyakit kronis, termasuk PAD. Melalui systematic review dan meta-analysis, tim Prof. Nugroho menganalisis data dari 5243 pasien PAD yang berasal dari sembilan studi berbeda. Hasilnya menunjukkan bahwa peningkatan NLR dikaitkan dengan risiko dua kali lebih tinggi untuk mengalami all-cause mortality (ACM), yaitu kematian akibat semua sebab, major adverse limb events (MALE), dan major adverse cardiovascular events (MACE).
Dalam penelitian ini, performa NLR dievaluasi untuk memprediksi kejadian buruk dalam jangka waktu satu tahun. Untuk memprediksi ACM dalam satu tahun, NLR memiliki area under the curve (AUC) sebesar 0,71, dengan sensitivitas 58,2% dan spesifisitas 72,6%. Artinya, NLR cukup baik dalam memprediksi risiko kematian akibat semua sebab pada pasien dengan PAD. Selain itu, untuk MALE dalam satu tahun, AUC NLR mencapai 0,78, dengan sensitivitas 65,4% dan spesifisitas 77,7%. Nilai prediktif positif (PPV) dan nilai prediktif negatif (NPV) juga cukup memadai, di mana NLR mampu memprediksi secara cukup baik komplikasi yang mungkin terjadi. Meski prediksi NLR cenderung menurun seiring lamanya periode pemantauan, khususnya pada sensitivitas, spesifisitas NLR tetap tinggi, yang menunjukkan bahwa NLR dapat diandalkan dalam memprediksi pasien yang tidak berisiko mengalami kejadian buruk.
Salah satu kekuatan utama dari NLR adalah kemudahannya dalam diakses dan diaplikasikan. NLR dapat diperoleh dari hitung darah rutin yang sering dilakukan dalam pemeriksaan pasien. Tes ini tidak membutuhkan biaya yang besar, namun dapat memberikan informasi penting mengenai status inflamasi pasien. Dengan demikian, NLR menjadi alat yang sangat berguna dalam praktik klinis, terutama dalam memprediksi prognosis pasien PAD. Dokter dapat memanfaatkan informasi dari NLR untuk membuat keputusan klinis yang lebih tepat, misalnya, menentukan pasien mana yang memerlukan perhatian lebih intensif atau intervensi yang lebih agresif.
Penelitian oleh Prof. J. Nugroho Eko Putranto dan tim ini menawarkan perspektif baru dalam pengelolaan PAD dengan menekankan penggunaan NLR sebagai biomarker prognostik yang sederhana dan efisien. Hasil penelitian ini memberikan bukti kuat bahwa NLR, yang mudah diukur, dapat menjadi prediktor yang cukup baik untuk hasil klinis yang buruk pada pasien dengan PAD. Oleh karena itu, penerapan NLR dalam praktik klinis sehari-hari dapat membantu para profesional kesehatan dalam mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga intervensi dini dapat dilakukan untuk mencegah komplikasi yang lebih serius.
Pada akhirnya, penelitian ini membuka peluang untuk penerapan NLR sebagai bagian dari standar penilaian risiko pada pasien dengan PAD. Dengan biaya yang rendah, akses yang mudah, dan manfaat yang besar, NLR dapat menjadi alat penting dalam perawatan pasien dengan PAD, membantu meningkatkan kualitas hidup mereka, dan mengurangi risiko komplikasi berat di masa mendatang.
Penulis : Roy B Kurniawan,Paulus P Siahaan,Pandit Bt Saputra,Jannatin N Arnindita,Cornelia G Savitri,Novia N Faizah,Luqman H Andira,Mario D’Oria,J Nugroho Eko Putranto,Firas F Alkaff
Link :
Baca juga: Menilik Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Penyakit Arteri Perifer
