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Comparan análisis de expresión multigénica para el cáncer

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 24 Jul 2019
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Imagen: EndoPredict es una prueba de recurrencia de cáncer de mama, de próxima generación, que integra la biología y la patología del tumor para predecir con exactitud la recurrencia temprana y tardía (5 a 15 años) con un beneficio de quimioterapia absoluta individualizado (Fotografía cortesía de Myriad Genetics).
Imagen: EndoPredict es una prueba de recurrencia de cáncer de mama, de próxima generación, que integra la biología y la patología del tumor para predecir con exactitud la recurrencia temprana y tardía (5 a 15 años) con un beneficio de quimioterapia absoluta individualizado (Fotografía cortesía de Myriad Genetics).
Un análisis de rentabilidad publicado recientemente agregó otro factor a la competencia y el debate en curso, entre varias compañías que ofrecen análisis genómicos para determinar la recurrencia del cáncer de mama.

Los análisis de expresión génica están disponibles para ayudar en la toma de decisiones de quimioterapia cuando los predictores clínico-patológicos tradicionales son insuficientes para determinar con exactitud el riesgo de recurrencia en mujeres con cáncer de mama, en estadio temprano, con ganglios linfáticos axilares negativos, positivos para receptores hormonales y negativos para el factor de crecimiento epidérmico humano receptor 2.

Un equipo de científicos dirigido por los de la Universidad Western (Londres, ON, Canadá), examinó la rentabilidad de la incorporación de ensayos multigénicos sobre la práctica estándar. Se construyó un modelo de decisión para proyectar las consecuencias clínicas y económicas de por vida de diferentes estrategias de guía de tratamiento adyuvante. Los ensayos de perfiles de expresión génica (GEP) que se compararon fueron el ensayo EndoPredict de puntuación de recurrencia (RS) de 12 genes (Myriad Genetics, Inc., Salt Lake City, UT, EUA), el ensayo RS de 58 genes Prosigna (NanoString Technologies, Seattle, WA, EUA), y el ensayo de 21 genes RS Oncotype DX (Genomic Health Inc., Redwood City, CA, EUA).

Para modelar el impacto de las pruebas de expresión génica sobre los resultados de los pacientes, el grupo ingresó las distribuciones de riesgo para las tres pruebas junto con las estimaciones de supervivencia a 10 años de los datos de ATAC. Combinaron estos factores con las tasas de administración de quimioterapia de una reciente evaluación de campo canadiense de toma de decisiones de terapia adyuvante con y sin la prueba Oncotype Dx.

Sobre la base de sus cálculos, los científicos concluyeron que EndoPredict, Prosigna y Oncotype DX tenían una relación costo-efectividad de 36.274, 48.525 y 74.911 dólares por año de vida ajustado por calidad (AVAC). Esto correspondió a ganancias totales de 379, 284,3 y 189,5 AVAC/año y presupuestos totales de 12,9, 14,2 y 16,6 millones de dólares/año, respectivamente. Los datos también sugirieron que las pruebas NanoString y Myriad podrían mejorar la rentabilidad de las pruebas de expresión génica y ofrecer un mayor valor por el dinero, con Myriad ocupando el primer lugar en términos de rentabilidad.

Es importante destacar que los autores declararon que creen que aún se necesita evidencia prospectiva para confirmar los hallazgos de su modelado utilizando los datos de ATAC, y como tal, “los resultados deben ser interpretados con cautela”. Por un lado, el modelo trató las tres pruebas de manera similar, asumiendo que el beneficio relativo de la quimioterapia adyuvante es el mismo en todos los grupos de riesgo de los pacientes. Pero desde el corte para el análisis del equipo, el campo ahora ha visto la finalización y publicación del posible ensayo TAILORx, que confirmó que el ensayo Oncotype DX de Genomic Health, a diferencia de otras pruebas, predice directamente el beneficio o la falta de beneficio de la quimioterapia. Alterar el modelo para reflejar esto podría cambiar los resultados de AVAC. El estudio fue publicado el 27 de mayo de 2019 en la revista The Pharmacogenomics Journal.

Enlace relacionado:
Universidad Western
Myriad Genetics
NanoString Technologies
Genomic Health





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