Modelos estadísticos predicen el beneficio de la terapia no intensiva para la AML
Crédito: CC0 Public Domain
Un equipo internacional ha desarrollado modelos estadísticos para predecir el riesgo de muerte prematura en pacientes tratados con terapias no intensivas para la leucemia mieloide aguda (AML ). Los resultados de los análisis que utilizan los modelos se darán en una presentación oral en la reunión anual de la Sociedad Estadounidense de Hematología (ASH) de 2021 el 11 de diciembre.
El equipo está dirigido por investigadores de SWOG Cancer Research Network, un grupo de ensayos clínicos sobre el cáncer financiado por el Instituto Nacional del Cáncer (NCI), parte de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), en colaboración con investigadores del Consejo de Investigación Médica del Reino Unido/Instituto Nacional de Investigación del Cáncer (MRC/NCRI).
«A nuestros conocimiento, este es el primer intento de crear herramientas para predecir los resultados de los pacientes que reciben terapia de AML no intensiva para informar la toma de decisiones y, en última instancia, mejorar los resultados del tratamiento», dijo la autora principal Megan Othus, Ph.D., bioestadística SWOG basada en en el Fred Hutchinson Cancer Research Center.
Los adultos diagnosticados con leucemia mieloide aguda a menudo son tratados con quimioterapia intensiva y se han desarrollado varios modelos estadísticos para predecir si es probable que un paciente se beneficie de esta terapia. py.
Pero algunos pacientes con AML, en particular los pacientes de 75 años o más y aquellos con otras enfermedades, pueden no tolerar los efectos secundarios de la quimioterapia intensiva y, por lo tanto, se tratan con terapias alternativas menos intensivas. En este momento, no existen herramientas que puedan predecir con precisión qué pacientes probablemente se beneficiarán más de estas terapias no intensivas.
Para abordar esta falta, los investigadores desarrollaron y probaron varios modelos estadísticos que predijeron el riesgo de muerte prematura para pacientes con AML en terapias no intensivas. Inicialmente, construyeron los modelos utilizando datos del ensayo clínico LI-1 de 796 pacientes (edad promedio 75), que fue realizado por MRC/NCRI. Luego, el equipo validó la precisión de sus modelos con los datos de otros 540 pacientes (edad promedio de 77 años) que se habían inscrito en tres ensayos clínicos de leucemia realizados por SWOG Cancer Research NetworkS0432, S0703 y S1612.
Los modelos utilizan la edad del paciente y una variedad de medidas de la salud del paciente, como el estado funcional (una medida de qué tan bien el paciente puede realizar las tareas ordinarias), los recuentos de glóbulos blancos y plaquetas, la presencia o ausencia de una mutación genética específica (NPM1), y varias medidas autoinformadas de la calidad de vida del paciente.
El grupo descubrió que, aunque todos sus modelos solo tuvieron un éxito modesto en la predicción de la muerte prematura tanto en los pacientes del ensayo MRC/NCRI como en los pacientes del ensayo SWOG, los modelos más efectivos fueron aquellos que incorporaron varias calidades de -puntuaciones de vida de una encuesta de resultados informada por pacientes ampliamente utilizada conocida como el instrumento QLQ-C30.
Los investigadores dicen que sus resultados resaltan las dificultades para predecir los resultados de estos pacientes utilizando solo la información clínica disponible de forma rutinaria.
«Hacer modelos predictivos que sean más precisos y útiles», dijo Othus, «puede requerir la incorporación de información de biomarcadores de sangre y toxicidad adicionales recopilados en las primeras etapas del tratamiento de un paciente o información de medidas de resultado adicionales informadas por el paciente».
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