Bone turnover assessment: a good surrogate marker? / Avaliação da remodelação óssea: um bom marcador substituto?

ABSTRACT

To asses fracture risk, bone mineral density (BMD) measured by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) is the most commonly used tool. The search for clinical risk factors is also advised and can provide a 10-year fracture probability (FRAX model). Another important determinant of bone strength is bone remodeling. High bone remodeling rates have been associated with a higher fracture risk and bone turnover markers (BTM) may offer dynamic information about skeletal status independent of BMD. The efficacy of antiresorptive agents in fracture prevention goes beyond what can be predicted by BMD especially in the beginning of the treatment. Inhibition of bone remodeling itself is certainly an important mechanism by which antiresorptive agents can rapidly reduce fracture risk. Thus, it seems quite logical to use BTM in patients with bone disease. It can also become a valuable surrogate marker in fracture prediction. However, BTM's pre-analytical and analytical variability should always be considered.

RESUMO

O método mais utilizado para avaliação do risco de fraturas é a densitometria óssea pela técnica de DXA (absorciometria por raios-X duo-energética). A pesquisa de condições clínicas de risco também é recomendada e fornece uma estimativa da probabilidade de fratura em 10 anos (modelo FRAX). Outro fator importante é o grau de remodelação óssea. Um aumento da taxa de remodelação tem sido associado a um maior risco de fraturas e aumento dos marcadores ósseos. A medida desses marcadores fornece informação adicional independente da densitometria. A eficiência das medicações antirreabsortivas na prevenção de fraturas não é explicada apenas pelo aumento da densidade óssea. A menor remodelação óssea é um mecanismo que pode explicar a redução da taxa de fraturas principalmente no início do tratamento. A utilização desses marcadores nas doenças ósseas e na predição de fraturas torna-se lógica. No entanto, para interpretá-los corretamente sua variação pré-analítica e analítica deve ser considerada.