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Lanzan análisis en orina para determinar el riesgo de rechazo del trasplante renal

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 01 Apr 2020
Imagen: Diagrama esquemático de una puntuación de orina para el diagnóstico exacto no invasivo y la predicción del estudio de rechazo de trasplante de riñón (Fotografía cortesía de la Universidad de California, San Francisco).
Imagen: Diagrama esquemático de una puntuación de orina para el diagnóstico exacto no invasivo y la predicción del estudio de rechazo de trasplante de riñón (Fotografía cortesía de la Universidad de California, San Francisco).
Para los receptores de trasplante de riñón, la detección rápida y exacta del rechazo de trasplante es vital para una intervención oportuna. Desafortunadamente, el estándar de oro para el diagnóstico de rechazo es la biopsia renal, un procedimiento invasivo.

Para diagnosticar el rechazo agudo en los pacientes con trasplante de riñón, los médicos generalmente extraen varias muestras pequeñas de riñón trasplantado cada pocos meses después del trasplante, además de medir los niveles de creatinina sérica del paciente. Sin embargo, las biopsias renales pueden ser invasivas y costosas, mientras que los niveles séricos de creatinina a menudo son inexactos y no lo suficientemente sensibles como para detectar el rechazo del trasplante.

Científicos de la Universidad de California, San Francisco (San Francisco, CA, EUA) y sus colegas, recolectaron un total de 601 muestras prospectivas de orina de receptores de aloinjertos renales pediátricos y adultos, inmediatamente antes de una biopsia de aloinjerto renal. Cada muestra se emparejó con una biopsia de trasplante renal y se clasificó en los siguientes diagnósticos: estable (170); rechazo agudo (AR, 103); AR límite (bAR, 50); y nefropatía por virus BK (9). El equipo también recolectó muestras de orina adicionales de 32 pacientes con AR antes del episodio de rechazo y las combinó con biopsias.

El equipo evaluó un ensayo de diagnóstico no invasivo basado en una muestra puntual de orina, usando mediciones de seis ADN urinarios, proteínas y biomarcadores metabólicos. El equipo utilizó el ensayo QiSant (Nephrosant, San Francisco, CA, EUA) que analiza seis biomarcadores con 4 mL de muestra de orina: la cantidad de ADN libre de células (ADNcf); la fracción de ADNcf metilado; las proteínas clusterina y creatinina; el marcador de inflamación CXCL10; y la cantidad total de proteína en la orina. El ensayo utiliza una herramienta patentada basada en un ensayo inmunosorbente ligado a enzimas (ELISA), que incluye una inmunosonda oligonucleada biotinilada 5', para detectar fragmentos de ADNcf, e inteligencia artificial para estimar la probabilidad de rechazo renal agudo. Después de recolectar muestras de pacientes, los científicos desarrollaron una puntuación Q compuesta, que varía de 0 a 100, en los seis biomarcadores en un conjunto de entrenamiento de 39 pacientes con AR y 72 pacientes estables (STA).

En el primer conjunto de validación, que tenía 32 pacientes con AR y 71 pacientes con STA, el grupo encontró que la puntuación entre los tipos de pacientes tenía aproximadamente un 91% de sensibilidad y un 92% de especificidad clínicas. Mientras tanto, en un segundo conjunto de validación de 32 pacientes con AR y 27 pacientes con STA, el equipo descubrió que el puntaje escalado tenía una sensibilidad del 100% y una especificidad del 96%. La mayoría de los pacientes con muestras (159) con puntuaciones superiores al umbral de AR tuvieron un diagnóstico clínico de AR activa, AR temprana, o desarrollaron AR confirmada por biopsia hasta 200 días después de usar el ensayo QiSant.

Los autores concluyeron que habían demostrado la utilidad clínica de este ensayo para predecir el AR antes de un aumento en la creatinina sérica, lo que permite una detección más temprana del rechazo de lo que actualmente es posible mediante pruebas estándar de atención. Este método no invasivo, sensible y cuantitativo es un método robusto e informativo para el seguimiento rápido y rutinario de aloinjertos renales. El estudio fue publicado el 18 de marzo de 2020 en la revista Science Translational Medicine.

Enlace relacionado:
Universidad de California, San Francisco
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