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La genética como herramienta de predicción a la respuesta al tratamiento de la artritis

Los resultados de un estudio podrían allanar el camino para futuros fármacos contra esta enfermedad reumatológica.

20/05/2022

Una nueva investigación de la Universidad Queen Mary de Londres (Reino Unido) ha demostrado que la elaboración de perfiles moleculares del tejido articular enfermo puede influir significativamente en la eficacia de determinados tratamientos farmacológicos para tratar a los pacientes con artritis reumatoide (AR), según publican sus autores en la revista ...

Una nueva investigación de la Universidad Queen Mary de Londres (Reino Unido) ha demostrado que la elaboración de perfiles moleculares del tejido articular enfermo puede influir significativamente en la eficacia de determinados tratamientos farmacológicos para tratar a los pacientes con artritis reumatoide (AR), según publican sus autores en la revista ´Nature Medicine´.

Los investigadores también identificaron genes específicos asociados a la resistencia a la mayoría de las terapias farmacológicas disponibles, lo que se conoce como enfermedad refractaria, que podría proporcionar la clave para desarrollar nuevos y exitosos medicamentos para ayudar a estas personas.

Aunque en las últimas décadas se ha avanzado mucho en el tratamiento de la artritis, un número significativo de pacientes (aproximadamente el 40%) no responde a terapias farmacológicas específicas, y entre el 5 y el 20% de las personas con la enfermedad son resistentes a todas las formas actuales de medicación.

Los investigadores llevaron a cabo un ensayo clínico basado en biopsias, en el que participaron 164 pacientes con artritis, en el que se comprobó su respuesta al rituximab o al tocilizumab, dos fármacos utilizados habitualmente para tratar la AR.

Los resultados del ensayo original, publicados en ´The Lancet´ en 2021, demostraron que en los pacientes con una firma molecular de células B sinoviales baja sólo el 12% respondía a un medicamento dirigido a las células B (rituximab), mientras que el 50% lo hacía a un medicamento alternativo (tocilizumab). Cuando los pacientes tenían niveles elevados de esta firma genética, los dos fármacos tenían una eficacia similar.

En el marco de este estudio pionero, financiado por el Programa de Evaluación de Eficacia y Mecanismos (EME), una asociación del MRC y los NIHR, el equipo del Queen Mary también examinó los casos en los que los pacientes no respondieron al tratamiento con ninguno de los fármacos y descubrió que había 1.277 genes que les eran propios.

A partir de ahí, los investigadores aplicaron una técnica de análisis de datos denominada modelos de aprendizaje automático para desarrollar algoritmos informáticos que pudieran predecir la respuesta al fármaco en pacientes individuales.

Los algoritmos de aprendizaje automático, que incluían perfiles genéticos a partir de biopsias, funcionaron considerablemente mejor a la hora de predecir qué tratamiento funcionaría mejor en comparación con un modelo que sólo utilizaba la patología de los tejidos o los factores clínicos.

El estudio apoya firmemente la necesidad de realizar perfiles genéticos de las biopsias de las articulaciones artríticas antes de prescribir las costosas terapias biológicas dirigidas. Ello podría ahorrar a los sistemas sanitarios y a la sociedad un tiempo y un dinero considerables y ayudar a evitar posibles efectos secundarios no deseados, daños en las articulaciones y peores resultados que son habituales entre los pacientes.

Además de influir en la prescripción del tratamiento, estas pruebas también podrían arrojar luz sobre qué personas pueden no responder a ninguno de los fármacos actuales del mercado, lo que pondría de relieve la necesidad de desarrollar medicamentos alternativos.

El profesor Costantino Pitzalis, catedrático de reumatología de Versus Arthritis en la Universidad Queen Mary de Londres, señala que "la incorporación de información molecular antes de prescribir tratamientos para la artritis a los pacientes podría cambiar para siempre la forma en que tratamos la enfermedad. Los pacientes se beneficiarían de un enfoque personalizado con muchas más posibilidades de éxito, en lugar de la prescripción de fármacos por ensayo y error que es la norma en la actualidad", añade.

"Estos resultados son increíblemente emocionantes, ya que demuestran el potencial que tenemos a nuestro alcance --prosigue--, sin embargo, este campo todavía está en su fase inicial y se necesitarán más estudios de confirmación para hacer realidad la promesa de la medicina de precisión en la AR".

El experto añade que "los resultados también son importantes para encontrar soluciones para aquellas personas que, desgraciadamente, no tienen un tratamiento que les ayude actualmente. Saber qué perfiles moleculares específicos influyen en ello, y qué vías siguen impulsando la actividad de la enfermedad en estos pacientes, puede ayudar a desarrollar nuevos fármacos que aporten mejores resultados y el tan necesario alivio del dolor y el sufrimiento".

La incorporación de estas firmas en futuras pruebas de diagnóstico será un paso necesario para trasladar estos hallazgos a la atención clínica rutinaria, asegura.

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