Un modelo predictivo para anticipar las complicaciones de un trasplante hematopoyético alogénico, y es que este procedimiento, desarrollado por el equipo que lidera el Dr. Ismael Buño, del Servicio de Hematología del Hospital General Universitario Gregorio Marañón, va a permitir que en este tipo de trasplantes, clásicamente llamados de médula ósea, permitirá a los médicos anticiparse a posibles complicaciones derivadas del trasplante, aplicar los tratamientos necesarios para remediarlas, evitar que el paciente enferme y, por tanto, disminuir las tasas de mortalidad en pacientes con este tipo de tumores malignos.
Este trabajo se ha desarrollado en colaboración con el grupo del Dr. Juan Romo en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) de modelos matemáticos basados en la regresión logística penalizada tipo LASSO (‘Least Absolute Shrinkage and Selection Operator’).
Las complicaciones de un trasplante hematopoyético alogénico -trasplantes de médula ósea-, es el tratamiento de elección para diferentes neoplasias hematológicas, es decir, enfermedades malignas de la sangre, como las leucemias.
Las células del donante provocan un ataque inmune contra células sanas de distintos tejidos del receptor: enfermedad de injerto contra receptor
En este procedimiento, a menudo, las células del donante provocan un ataque inmune contra células sanas de distintos tejidos del receptor, lo que se conoce como enfermedad de injerto contra receptor. Esta es una de las principales complicaciones del procedimiento y contribuye a que la mortalidad asociedad con el trasplante pueda alcanzar entre el 20-30%.
En este contexto, durante los últimos años el Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Gregorio Marañón ha buscado biomarcadores que permitan la anticipación de complicaciones del trasplante. Al respecto, el Servicio de Hematología ha elaborado un nuevo modelo predictivo basado en variables genómicas, concretamente 25 polimorfismos de un único nucleótido en genes de citocinas, proteínas moduladoras del sistema inmune, y seis variables clínicas como el diagnóstico hematológico, edad del paciente o el tratamiento de acondicionamiento, entre otras. El resultado es la definición de modelos predictivos que tienen una extraordinaria utilidad clínica para anticipar el desarrollo de complicaciones post-trasplante y, por tanto, tienen gran potencial de implantación a nivel global.
La relevancia de su aplicación ha sido reconocida en los premios a la Innovación en el Ámbito Sanitario, que promueve la Cátedra Celgene de Innovación en Salud de la Universidad de Alcalá. Galardón que fue entregado en una ceremonia que contó con la presencia del consejero de Sanidad de la Comunidad de Madrid, Enrique Ruiz Escudero.
Dos años antes de lo previsto, en 2018 España puede llegar a los 400.000 donantes de médula ósea
A 1 de enero de 2018, el Plan Nacional de Médula, puesto en marcha por la Organización Nacional de Trasplantes (ONT), en colaboración con las Comunidades Autónomas, las sociedades científicas y las asociaciones de pacientes, había batido récords, y es que cerró el año 2017 con 357.492 inscritos, lo que supone un 26,7% más que el año anterior. Además en el año 2017 se registraron cerca de 80.000 nuevos donantes de médula, es decir, un incremento del 196%, casi el doble de lo previsto para ese año, lo que supone que el ritmo de incorporación de nuevos donantes ha alcanzado una media de 220 adhesiones diarias.
En España, se estima que a lo largo de 2018, dos años antes de lo previsto, se puede llegar a los 400.000 donantes, según datos de la ONT y el Registro Español de Donantes de Médula Ósea (REDMO). “Lo vamos a conseguir a mitad de 2018, es decir, 20 meses antes de lo previsto”, indican desde la ONT.
Actualmente, hay registrados más de 30 millones de donantes de médula ósea en todo el mundo. “Es un gesto de generosidad”, y es que “cuanta más personas haya, más posibilidades tienen los pacientes de encontrar antes y más cerca un donante compatible”, afirman desde la Consejería de Sanidad de Madrid.
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