Predicen respuesta a terapias para artritis reumatoide

Una búsqueda de biomarcadores en sangre ha identificado tres firmas de expresión de genes que ayudaron a predecir qué pacientes tenían más probabilidades de responder a la terapia con inhibidores del factor de necrosis tumoral (TNFi) o a las terapias de agotamiento de células B, en pacientes con artritis reumatoide, moderada a grave. Los hallazgos fueron presentados en el Congreso Anual de la ACR/ARHP, de 2016 (Washington, DC, EUA) organizado por el Colegio Americano de Reumatología (Atlanta, GA, EUA) y su Asociación de Profesionales de la Salud de Reumatología.

 

Basándose en los datos del estudio ORBIT, un ensayo controlado y aleatorizado de pacientes con artritis reumatoide en el Reino Unido, los investigadores buscaron marcadores de expresión genética que ayudaran a predecir las respuestas a los medicamentos de TNFi o a la terapia con células B, rituximab, o a ambos.

 

Los datos de ORBIT, “demostraron que los pacientes con artritis reumatoide, seropositiva, tienen la misma probabilidad de responder a la terapia con rituximab, en comparación con la terapia anti-TNF”, dijo el coautor-líder, Duncan Porter, MD, profesor asociado honorario en el Hospital Universitario Reina Isabel, Escocia). “Sin embargo, una proporción significativa de pacientes no respondió a su primer fármaco biológico, pero respondieron cuando se cambió a la alternativa. Si pudiéramos identificar aquellos marcadores en la sangre que predicen a qué medicamentos los pacientes tenían más probabilidades de responder, eso nos permitiría elegir el mejor tratamiento para ese paciente desde un comienzo, en lugar de confiar en un enfoque de ensayo y error”.

 

El Dr. Porter y otros investigadores, secuenciaron el ARN de la sangre periférica de 241 pacientes con artritis reumatoide, reclutados para el estudio ORBIT, después de agotar el ARN ribosómico y de globina, primero. Utilizaron el 70% de las muestras para desarrollar modelos de respuesta-predicción, y reservaron el 30% para la validación. La respuesta clínica a las terapias se definió como una disminución en DAS28-ESR (puntaje de actividad de la enfermedad) de 1,2 unidades entre la línea de base y los 3 meses. Utilizaron múltiples herramientas de aprendizaje mecánico para predecir la respuesta general y las respuestas diferenciales al TNFi y el rituximab. También utilizaron la validación cruzada, de 10 veces, para entrenar a los modelos con respecto a su capacidad de respuesta, y luego los probaron, también, en las muestras de validación.

 

Los investigadores identificaron 3 firmas de expresión genética, usando la característica de eliminación recursiva de la máquina de vector de apoyo, que predijeron las respuestas terapéuticas: 8 genes predijeron la respuesta general, tanto al TNFi como al rituximab, 23 genes predijeron respuesta al TNFi y 23 genes predijeron la respuesta al rituximab.

 

Los investigadores también probaron sus modelos de predicción en el conjunto de validación, y, con esto, se obtuvieron, unos puntos de gráfica ROC (característica operación-receptor) que definió una AUC (área bajo la curva) de 91,6%, para la respuesta general, 89,7% para la respuesta al TNFi y de 85,7% para la respuesta al Rituximab.

 

“De hecho, existen marcadores de expresión genética que predicen la respuesta específica a los medicamentos”, dijo el Dr. Porter, “Si se confirma, esto permitirá la estratificación de los pacientes en grupos con más probabilidad a responder a un medicamento en lugar de otro. Esto conduciría a mayores tasas de respuesta, y una probabilidad reducida de recibir un ensayo de un medicamento ineficaz. Debido a que el tratamiento ineficaz se asocia con dolor, rigidez, discapacidad y la reducción de la calidad de vida, esto conducirá a una mejor atención a los pacientes”.

 

“Los hallazgos necesitan ser confirmados usando la secuenciación de ARN dirigida o la validación interna, y luego ensayadas en una nueva cohorte de pacientes o validación externa. En última instancia, sería desarrollado un kit comercial de análisis para permitirles a los médicos poner a prueba a los pacientes antes de recibir tratamiento”, dijo el Dr. Porter.

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