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17 October 2022

El pronóstico de los pacientes con artrosis de rodilla se puede predecir


 

 Los avances que ha habido en los últimos años permiten a los clínicos proponer estrategias de tratamiento más ajustadas a cada paciente según el origen y el momento de evolución de la enfermedad. “En el ámbito de la artrosis, recientes estudios han demostrado que, a través de técnicas de genotipado, se pueden identificar a pacientes que se encuentran en una etapa temprana de la enfermedad, pero que presentan un riesgo incrementado de progresión estructural de la artrosis de rodilla”, según ha puesto de manifiesto el Dr. Francisco Castro, reumatólogo del Hospital Universitario Sagrat Cor de Barcelona, en el marco del II Curso SER de Medicina Personalizada, que se ha celebrado este fin de semana en formato virtual, con la colaboración de Pfizer.

Además, el especialista ha explicado que en este mismo ámbito de la artrosis “se han conseguido describir combinaciones de marcadores bioquímicos en sangre y orina que posibilitan distinguir molecularmente grupos de pacientes en riesgo de sufrir una progresión de la enfermedad frente a los que no. También se ha identificado otra firma molecular que identifica un grupo de pacientes que presentan inflamación sistémica, con el potencial de abrir nuevos campos en los ensayos de fármacos que tienen como dianas la inflamación y el dolor en la artrosis”.

En este sentido, el Dr. Castro destaca que “la posibilidad de predecir qué pacientes van a progresar y cuales no, es clave en la clínica, pero sin duda, será un cambio de paradigma en el diseño de los ensayos con fármacos modificadores de la enfermedad que actúan a nivel de dianas de cartílago y hueso subcondral, ya que tener la posibilidad de ensayar el fármaco en aquellos pacientes más susceptibles, tiene el potencial de mejorar los resultados y la eficiencia de los ensayos logrando una terapia más eficaz y en menos tiempo”.

Nuevos descubrimientos con biomarcadores van a permitir la descripción de subgrupos de pacientes con enfermedades reumáticas de manera más homogénea y consistente, lo cual va a seguir permitiendo maximizar los efectos beneficiosos de los tratamientos y minimizar los efectos secundarios de estos, lo cual es un tema clave.

Los avances en la convergencia de las ómicas, el big data clínico y el machine learning, van a conducir a situaciones en las que se pueda diseñar una terapia exactamente a medida de un sólo paciente concreto, algo que ya está pasando en el campo de la Hemato-Oncología con las terapias CAR-T. “Creo que hay poca duda de que las estrategias de la Medicina de precisión van a impactar el tratamiento de los pacientes con artrosis en los próximos 10 años”, avanza el especialista.

Necesidad de datos reutilizables e integrables

En opinión del Dr. Diego Benavent, reumatólogo del Hospital Universitario La Paz de Madrid, “el camino para alcanzar las promesas de la Medicina personalizada –el tratamiento adecuado, en el momento adecuado, para el paciente adecuado- pasa por optimizar el uso de los datos clínicos, adaptarse a las nuevas metodologías de investigación e implementar las conclusiones de los estudios en la práctica clínica diaria”.

Las recomendaciones más recientes del manejo de datos en investigación se enfocan en que los datos sean reutilizables e integrables con otros datos, lo que puede llevar a la construcción de grandes bases que generen evidencia más robusta. 

“Más allá de un gran número de datos, la Medicina personalizada requiere de un adecuado planteamiento de las nuevas metodologías de investigación”, según el Dr. Benavent, que también insiste en que “el desarrollo de modelos predictivos en patología reumática basados en inteligencia artificial precisa de reumatólogos involucrados en los estudios para establecer preguntas de investigación pertinentes, apoyar a los científicos de datos y evaluar de forma crítica los resultados”.

Asimismo -añade- “en el campo de la salud es necesario demostrar que las herramientas son fiables y reproducibles; además, deben ser aceptadas por médicos y pacientes, abordando dilemas éticos y culturales”. Por ello, “la validación de las herramientas de la Medicina personalizada, así como la aceptación de las tecnologías, será una pieza fundamental para poder ver implementados los avances técnicos en los próximos años”, sostiene.

II Curso SER de Medicina Personalizada

En esta nueva edición del curso de la SER de Medicina Personalizada, que ha contado con la colaboración de Pfizer, se han abordado temas como nuevas tecnologías en biomarcadores, la aportación de las tecnologías ómicas a la Medicina personalizada en enfermedades autoinmunes y la Reumatología de precisión en la clínica, entre otras cuestiones.

En este sentido, el Dr. Francisco J. Blanco, catedrático de Reumatología de la Universidad de A Coruña y del Servicio de Reumatología del Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña, defiende que “es imprescindible formarse en este campo porque es el futuro próximo de la Medicina y de la Reumatología. El futuro de los pacientes pasa por la capacidad para predecir el debut de las enfermedades, el pronóstico de las mismas y saber cuáles son los mejores tratamientos para cada uno, de forma individualizada”.

“Considero que es un curso indispensable en la formación de nuestros profesionales, porque actualmente hay bastante desconocimiento en esta área de la Medicina, y se debe empezar a conocer mejor porque pronto empezaremos a utilizarla de forma más frecuente”, concluye el Dr. Blanco uno de los coordinadores del curso, junto con el Dr. José Luis Pablos

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