jueves, 5 de abril de 2018

Nuevo modelo que predice complicaciones del trasplante hematopoyético alogénico - DiarioMedico.com

Nuevo modelo que predice complicaciones del trasplante hematopoyético alogénico - DiarioMedico.com



BASADO EN VARIABLES GENÓMICAS Y CLÍNICAS

Nuevo modelo que predice complicaciones del trasplante hematopoyético alogénico

Anticiparse a las posibles complicaciones postrasplante hematopoyético es la bondad de un nuevo modelo, desarrollado en el Hospital Gregorio Marañón de Madrid, y que redundará en la reducción de la mortalidad derivada de este procedimiento.
Redacción. Madrid   |  14/03/2018 15:23
 
 
Nuevo método trasplante
José Luis Díez, Carolina Martínez-Laperche, Ismael Buño y Pascual Balsalobre, del Hospital Gregorio Marañón, de Madrid. (DM)
El trasplante de médula ósea es el tratamiento de elección para diferentes neoplasias hematológicas la sangre como las leucemias. En este procedimiento, a menudo, las células del donante provocan un ataque inmune contra células sanas de distintos tejidos del receptor, lo que se conoce como enfermedad de injerto contra receptor, una de las principales complicaciones del procedimiento que contribuye a que la mortalidad relacionada con el trasplante alcance entre el 20-30 por ciento.
En los últimos años, el Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Gregorio Marañón de Madrid ha buscado biomarcadores que permitieran anticipar complicaciones del trasplanteque ha culminado en un nuevo modelo predictivo basado en variables genómicas, concretamente 25 polimorfismos de un único nucleótido en genes de citocinas, proteínas moduladoras del sistema inmune, y seis variables clínicas como el diagnóstico hematológico, edad del paciente o el tratamiento de acondicionamiento, entre otras. El trabajo ha sido liderado por Ismael Buño, del Servicio de Hematología del citado centro en colaboración con el grupo de Juan Romo, del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Carlos III de Madrid. 

Envergadura clínica

El resultado es la definición de modelos predictivos que tienen una extraordinaria utilidad clínica para anticipar el desarrollo de complicaciones post trasplante y, por
tanto, tienen gran potencial de implantación global. Con este avance se permitirá a los médicos anticiparse a posibles complicaciones derivadas del trasplante, aplicar los tratamientos necesarios para remediarlas, evitar que el paciente enferme y, por tanto, disminuir las tasas de mortalidad en pacientes con este tipo de tumores malignos.
La relevancia de su aplicación ha sido reconocida en los premios a la Innovación en el Ámbito Sanitario, que promueve la Cátedra Celgene de Innovación en Salud de la Universidad de Alcalá.


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