El experto de la clínica de Cleveland desarrolla el modelo personalizado de la predicción para los síndromes de Myelodysplastic

En la sociedad americana de la reunión anual de la hematología (CENIZA), el hematólogo y el oncólogo médicos Aziz Nazha, M.D. de la clínica de Cleveland, presentarán resultados de un modelo personalizado de la predicción que superó los modelos actuales de la predicción para los síndromes de Myelodysplastic (MDS).

El Dr. Nazha y colegas denuncia los sistemas de sonorización pronósticos actuales superados modelo, tales como el sistema de sonorización pronóstico internacional revisado (IPSS-R), en predecir el riesgo de un paciente de los MDS de mortalidad y de transformación a la leucemia mieloide aguda (AML), un tipo más agresivo de cáncer de la médula. “Un modelo personalizado de la predicción al riesgo estratifica a pacientes con los MDS” será presentado lunes, Dec.3, en el 2:45 P.M. en Pasillo magnífico A en la CENIZA.

Los pacientes con los MDS tienen resultados de la supervivencia que puedan colocar a partir de meses a las décadas. Aunque varios sistemas de sonorización pronósticos se hayan desarrollado para arriesgar estratifique a los pacientes de los MDS, supervivencia varía incluso dentro de las categorías distintas, a las cuales puede llevar sobre o el bajo-tratamiento. Los investigadores presumieron que las discrepancias pueden ser debido a las aproximaciones o a la falta analíticas de incorporación de datos moleculares.

La “determinación de pronóstico en oncología es una de la mayoría de las partes importantes de nuestro trabajo. Todos los pacientes de la oncología quieren saber cuánto tiempo van a vivir,” dijeron al Dr. Nazha. “Encontramos demasiado a menudo un entrehierro importante entre lo que predijimos, sobre la base de modelos existentes de la predicción, y qué suceso real a nuestros pacientes.”

El modelo nuevo diseñado por el Dr. Nazha y personas incorpora datos genomic y clínicos pacientes individuales usando un algoritmo de máquina-aprendizaje para predecir mejor probabilidades y resultados de la supervivencia. Incorporan en una aplicación web que funcione con el modelo personalizado de la predicción y ofrecen a los pacientes clínicos y las variables mutacionales probabilidades totales de la supervivencia y de la transformación de AML en diversos puntos del tiempo que sean específicos para un paciente. Los datos pacientes usados para probar el modelo vinieron de la clínica de Cleveland y del laboratorio de la leucemia de Munich y fueron validados en una colección separada de datos pacientes del centro del cáncer de Moffitt.

En una comparación usando informes médicos, el modelo nuevo predijo la probabilidad de un paciente de sobrevivir por un periodo de tiempo dado el 74 por ciento del tiempo, comparado a la exactitud de IPSS-R del 67 por ciento. El modelo predijo exacto el riesgo de un paciente de AML el 80 por ciento del tiempo, comparado a la exactitud de IPSS-R del 73 por ciento.

El paso siguiente del Dr. Nazha es construir un Web site en donde los clínicos pueden entrar las características clínicas y genéticas de un paciente y conseguir detrás la probabilidad del paciente de la supervivencia en diversos puntos del tiempo tales como seis meses, 12 meses, y 18 meses.

La “comprensión del pronóstico de un paciente nos permite a desarrolla más apropiadamente un plan del tratamiento y los pacientes del consejo,” el Dr. Nazha dijo. “Somos optimistas que una predicción perfeccionada llevará a cuidado personalizado.”

El Dr. Nazha también presentó “un modelo personalizado de la predicción para los resultados después de que trasplante hematopoyético de la célula madre de Allogeneic en pacientes con los MDS: En nombre del comité de la leucemia crónica de CIBMTR” en la CENIZA el sábado 1 de diciembre.

En este estudio, el Dr. Nazha y los colegas desarrollaron un modelo personalizado de la predicción para los resultados después de que trasplante hematopoyético allogeneic de la célula (HCT) en pacientes con los MDS. En HCT allogeneic una persona recibe la sangre-formación de las células madres de un donante genético similar. HCT sigue siendo la única opción potencialmente curativa para los MDS, y la investigación anterior ha mostrado que los cambios genéticos tienen un impacto en resultados después de HCT en los MDS.

Los investigadores utilizaron datos de los pacientes de los MDS alistados en el centro para el registro internacional de la investigación del trasplante de la sangre y del tuétano y construyeron una aplicación web donde calculan a los pacientes genomic y los datos clínicos para predecir probabilidad de la supervivencia después de HCT en 6,12 y 24 meses. El uso determinó varias variables clínicas y moleculares que afectaron supervivencia total y el peligro de la recaída. Esta información puede ayudar a médicos y a pacientes en su decisión antes de HCT.

“Debido a los riesgos de mortalidad y de recaída trasplante-relacionadas, determinar a los pacientes que pueden o no pueden beneficiarse de HCT es clínico importante,” dijo al Dr. Nazha. De “probabilidad comprensión de la supervivencia en diversos puntos a tiempo puede ayudar a médicos y a pacientes en su aproximación, antes de HCT.”

Fuente: https://newsroom.clevelandclinic.org/2018/12/02/cleveland-clinic-cancer-researcher-develops-personalized-prediction-model-for-patients-with-myelodysplastic-syndromes/