Desarrollan una herramienta capaz de predecir la evolución a largo plazo de la esclerosis múltiple

La Esclerosis Múltiple (EM) es una enfermedad para la que a día de hoy no existe cura, pero el uso de terapias modificadoras ha demostrado ser eficaz a la hora de ralentizar la progresión de la misma. Sin embargo, al tratarse ésta de una patología muy heterogénea, tanto en lo que se refiere a los brotes como al riesgo de progresión de la misma sin brotes, no es posible administrar una tratamiento personalizado a los pacientes, puesto que se desconoce cómo se va a comportar la enfermedad en cada paciente.

Pese a esta realidad, lo cierto es que es clave poder prescribir el tratamiento médico más adecuado en cada caso, ya que éstas son terapias con un alto coste económico, las cuales pueden además tener efectos secundarios innecesarios.

Ante esta situación, poder prever la evolución de la enfermedad desde un inicio, desde el primer síntoma, es determinante ya que eso permitiría administrar a cada paciente la terapia más adecuada. Con este objetivo, los equipos de Neuroinmunología y IA del Grupo de Investigación en Neuroinmunología Clínica del Vall d'Hebron Institut de Recerca (VHIR) y del Centro de Esclerosis Múltiple de Cataluña (Cemcat) han desarrollado una herramienta de uso clínico, la primera de estas características, para predecir la evolución de la EM desde el primer signo de enfermedad.

"Hemos buscado un modelo predictivo, un algoritmo, que permita clasificar a las personas con Esclerosis Múltiple desde el primer brote de la enfermedad en función de su pronóstico", indica la doctora Carmen Tur, neuróloga del Hospital Vall d'Hebron e investigadora del Cemcat y del VHIR. Se trata del Barcelona-Baseline Risk Score (Barcelona-BRS), un modelo que se ha validado con más de mil pacientes a los que se les siguió durante un largo periodo de tiempo, algunos durante 30 años, y que s se ha confirmado con datos de pacientes externos.

Un modelo único

Para el diseño de este algoritmo, los investigadores se han valido de múltiples variables, como la edad del paciente, el sexo, si se aprecian lesiones en la primera resonancia magnética y dónde y el grado de discapacidad en la primera visita, además de otras como la naturaleza del primer ataque. "A diferencia de otros modelos anteriores, en los que por ejemplo no se han tenido en cuenta los datos de la resonancia magnética, éste tiene en cuenta muchos factores, parámetros que nos permiten predecir datos a muy largo plazo acerca del riesgo de PIRA o de sufrir brotes", señala la doctora Tur.

Acerca de PIRA, indicar que es el término que hace referencia a la Progresión independiente de brotes en el marco de la EM, es decir que se refiere a un avance siliente de la enfermedad, que no es tan evidente como lo son los brotes pero que poco a poco impacta en el estado y la calidad de vida de los pacientes. Ésta es clave en la progresión de la Esclerosis Múltiple y detectarla es muy importante de cara al pronóstico futuro de las personas. Gracias a Barcelona-BRS, es posible identificar a aquellos pacientes con un mayor riesgo de sufrir brotes y de acumular PIRA y, por lo tanto, predecir su evolución.

En este sentido, el modelo clasifica a las personas en cuatro grupos: los que son de color verde claro son aquellos que más probabilidad de una evolución leve y los que son de color rojo, los de evolución más severa. En un nivel intermedio están los de color verde oscuro y los de color naranja. Y los resultados del estudio muestran que mientras que solo un 3,5% de los pacientes del grupo verde claro alcanzan un nivel relevante de discapacidad al cabo de los años, en el grupo de los de color rojo, la cifra aumenta hasta el 44%.

Paralelamente, en el marco de este trabajo, se ha podido observar que los pacientes de riesgo tienen más lesiones cerebrales y peores valores en las pruebas de calidad de vida en relación a la salud y la función cognitiva.

Tratar de forma precoz

Así pues, Barcelona-BRS se presenta como "una herramienta capaz de predecir la calidad de vida del paciente a años vista, la cual puede ayudar a los clínicos a tomar decisiones acerca del tratamiento a prescribir a los pacientes, que en ningún caso sustituye al médico". Además, puesto que este modelo es muy completo e incluye numerosas variables y gran cantidad de información, es muy flexible y funcional y resulta útil incluso cuando faltan datos, lo cual permite su uso en aquellos entornos o contextos en los que no hay los recursos necesarios para poder disponer de toda la información.

Además, como indica la doctora Tur, este estudio también ha permitido "estimar el efecto de recibir un fármaco en relación a la historia de la enfermedad y cómo la modifica". "Un efecto colateral del estudio es que hemos visto que empezar el tratamiento nada más detectar las primeras señales de enfermedad permite retrasar el segundo brote o efecto PIRA y eso refuerza la idea que hay que tratar a los pacientes y que cuanto antes se empiece, mejor, independientemente del grupo en el que éste se encuentre".