Redacción
Oncólogos médicos de 41 hospitales españoles han desarrollado un modelo pronóstico individualizado de supervivencia global en adenocarcinoma gástrico avanzado HER2 negativo. La herramienta integra la expresión continua de PD-L1 con variables clínicas y analíticas de uso rutinario.
El modelo se ha desarrollado a partir de pacientes incluidos en el registro Agamenon-SEOM y se ha implementado en una calculadora web interactiva de acceso libre. La herramienta permite realizar una estimación individualizada de la supervivencia global.
La Dra. Gema Marín, oncóloga médica del Hospital Universitario Virgen de la Arrixaca de Murcia, ha presentado el trabajo durante la sesión plenaria del Congreso SEOM2026. «En un escenario terapéutico cada vez más complejo, marcado por la incorporación de nuevos biomarcadores y estrategias terapéuticas, es poco probable que un único biomarcador capture por sí solo la probabilidad de beneficio de la inmunoterapia», explica.
El modelo integra la información clínica y biológica de cada paciente para avanzar hacia una medicina de precisión individualizada
La especialista subraya que «en este contexto, desarrollar modelos capaces de integrar de forma continua la información clínica y biológica de cada paciente representa una evolución natural hacia una medicina de precisión individualizada, donde las decisiones terapéuticas se fundamentan en estimaciones individualizadas del beneficio esperado y no exclusivamente en categorías dicotómicas derivadas de un único biomarcador».
ICI y beneficio clínico
La incorporación de los inhibidores de los puntos de control inmunológico (ICI) al tratamiento de primera línea del adenocarcinoma gástrico y de la unión gastroesofágica HER2 negativo avanzado ha supuesto uno de los avances terapéuticos más relevantes de la última década.
Sin embargo, el beneficio clínico asociado a la inmunoterapia continúa siendo marcadamente heterogéneo. Mientras algunos pacientes experimentan respuestas profundas y duraderas, otros obtienen un beneficio escaso o nulo. Mejorar la selección de los pacientes candidatos a ICI constituye, por tanto, uno de los principales retos actuales.
El acceso regulatorio a los ICI está condicionado al nivel de expresión de PD-L1, evaluado mediante el Combined Positive Score (CPS) o el Tumor Area Positivity (TAP). Los umbrales utilizados proceden de los ensayos pivotales que sustentaron su aprobación: nivolumab en tumores con CPS ≥5, pembrolizumab con CPS ≥10 y tislelizumab con TAP ≥5%. Estos criterios han permitido estandarizar la selección de pacientes en la práctica clínica.
La categorización de PD-L1 mediante puntos de corte puede no reflejar el beneficio individual esperado de la inmunoterapia
No obstante, la Dra. Marín aclara que los puntos de corte constituyen una herramienta útil para las decisiones regulatorias, pero no necesariamente representan umbrales biológicos reales. Al categorizar un biomarcador continuo, se asume que pacientes con niveles de expresión muy diferentes dentro de una misma categoría obtienen un beneficio comparable. Al mismo tiempo, pequeñas diferencias alrededor del punto de corte pueden modificar completamente la indicación terapéutica. Como consecuencia, la categorización puede no reflejar el beneficio individual esperado y provocar una pérdida de información pronóstica y predictiva.
Modelización continua de PD-L1
En un trabajo previo presentado en el Congreso SEOM2025, el mismo grupo de oncólogos mostró que la modelización continua de PD-L1 mediante splines reproduce con mayor fidelidad la relación entre la expresión del biomarcador y el beneficio de la inmunoterapia que su categorización mediante puntos de corte. Estos resultados apoyaron la existencia de un gradiente continuo de beneficio a lo largo del espectro de expresión de PD-L1 y constituyeron la base conceptual para desarrollar el nuevo modelo pronóstico.
Para construirlo, los investigadores utilizaron el registro Agamenon-SEOM, que incluye pacientes consecutivos de 41 hospitales españoles (NCT04958720). El modelo se desarrolló mediante regresión de Cox con splines cúbicos restringidos, imputación múltiple para los valores ausentes de CPS y validación interna mediante bootstrap con corrección por optimismo.
En una cohorte de 1.040 pacientes, el modelo alcanzó un c-índice corregido por optimismo de 0,673 y una excelente calibración
El análisis incluyó una cohorte de 1.040 pacientes, de los que 999 participaron en el desarrollo del modelo, con 652 eventos. La expresión continua de PD-L1 y el cociente neutrófilos/linfocitos mostraron asociaciones claramente no lineales con la supervivencia.
El modelo presentó una capacidad discriminativa adecuada, con un c-índice corregido por optimismo de 0,673, y una excelente calibración después de la validación interna. Los investigadores lo han implementado en una calculadora web de acceso libre que permite trasladar el modelo a una estimación individualizada. «Como todo modelo observacional, estos resultados deben interpretarse considerando las limitaciones inherentes al diseño», concluye la Dra. Marín.
