Un estudio publicado en “Nature Genetics” pone de relieve los beneficios que puede ofrecer para los pacientes con leucemia mieloide aguda (LMA) un abordaje basado en la información aportada por grandes bases de datos y la Medicina Personalizada de Precisión (MPP).

 

En este estudio se analizaron datos de 1.540 pacientes con LMA, desarrollando un algoritmo para el pronóstico de supervivencia. La fórmula se empleó para predecir si un paciente concreto se beneficiaría o no del trasplante de células madre hematológicas. La trascendencia clínica de esto es significativa, sobre todo si se tiene en cuenta que hasta el 25% de los pacientes receptores de un trasplante de células madre hematológicas fallecen por complicaciones asociadas; la alternativa, el tratamiento con quimioterapia intensiva, tiene mucho menos riesgo de mortalidad, pero tampoco está exenta de graves complicaciones.

 

Esos beneficios y riesgos se pueden ponderar en cada paciente con ayuda del algoritmo, de forma que al menos uno de cada tres enfermos recibiría una opción diferente a la que se prescribiría en la clínica sin esta fórmula.

 

De hecho, los autores consideran que la supervivencia global aumentaría 1,3 por ciento con el algoritmo y el empleo de trasplante de médula ósea descendería un 20-25% en estos enfermos. A largo plazo, ahorraría el injerto en uno de cada diez pacientes jóvenes con LMA,y eso sin citar la reducción de costes de estos tratamientos.

 

Los autores reconocen que el estudio es una prueba de concepto en un determinado tipo de leucemia, pero que en teoría podría reproducirse en otros cánceres donde las decisiones clínicas son complejas también. Para que esa MPP llegara a la práctica clínica, apuntan que sería necesario un análisis de datos de 10.000 pacientes.