La forma de predecir qué pacientes con mieloma múltiple latente progresarán hacia una enfermedad sintomática podría estar cambiando. Un estudio internacional que incluyó a 2.344 pacientes desarrolló PANGEA-SMM, un modelo que incorpora la evolución de biomarcadores a lo largo del tiempo y logra una predicción más precisa que las herramientas actualmente utilizadas.
Hasta ahora, la estratificación del riesgo se ha basado principalmente en mediciones estáticas, como los niveles de proteína M, la proporción de cadenas ligeras libres y la infiltración de células plasmáticas en médula ósea. Sin embargo, estos modelos no reflejan cómo cambia la enfermedad entre una consulta y otra, lo que puede llevar a subestimar a algunos pacientes con progresión activa o sobrestimar el riesgo en otros con enfermedad estable.
El nuevo modelo analiza de forma dinámica las variaciones de la proteína M, la relación de cadenas ligeras libres séricas, la creatinina y la hemoglobina. Los investigadores encontraron que estos cambios aportan información pronóstica adicional y permiten identificar con mayor precisión a los pacientes con mayor probabilidad de desarrollar mieloma múltiple en los siguientes dos años.
En comparación con el modelo 20/2/20, uno de los más utilizados en la práctica clínica, PANGEA-SMM mostró una mejor capacidad para clasificar el riesgo y detectar progresiones de manera más temprana. En algunos casos, logró señalar un aumento significativo del riesgo varios meses antes de que los criterios convencionales identificaran al paciente como de alto riesgo.
Los autores señalan que este enfoque podría mejorar la vigilancia clínica y ayudar a seleccionar de forma más precisa a los pacientes candidatos para intervenciones tempranas, especialmente en un momento en que nuevas terapias están demostrando beneficios en personas con mieloma múltiple latente de alto riesgo.
Fuente original aquí
