MADRID, 13 Nov. (EUROPA PRESS) -
Nuevos datos del mundo real de Providence, Illumina y Microsoft Research (Estados Unidos) revelan que el perfil genómico integral (CGP), cuando se realiza en las primeras etapas del diagnóstico de un paciente con cáncer, conduce a un tratamiento más personalizado y a mejores resultados para el paciente. Los hallazgos surgen de los primeros dos años de un estudio de cinco años en el mundo real, tal y como se publica en 'Journal of Clinical Oncology - Oncology Practice' (JCO-OP).
Mediante un enfoque novedoso, el estudio empleó pruebas de CGP dirigidas por patólogos, con resultados disponibles 12 días antes de la visita inicial del paciente al oncólogo. El estudio descubrió que la disponibilidad de los resultados de las pruebas en la visita inicial influyó en el proceso de toma de decisiones clínicas tempranas y llevó a que más de la mitad de los pacientes recibieran terapia dirigida o inmunoterapia impulsada por biomarcadores, lo que a su vez mejoró significativamente la supervivencia general de 25 meses para los pacientes tratados con terapia dirigida en comparación con los pacientes tratados solo con quimioterapia.
Al observar las tasas de viabilidad de las pruebas, la elección de la terapia y los resultados en 3216 pacientes con cáncer avanzado de varios tipos de cáncer, el estudio encontró lo siguiente: La prueba CGP puede identificar mutaciones procesables según un tratamiento basado en pautas o una coincidencia con ensayos clínicos para el 67% de los tumores, en comparación con solo el 33% de los tumores con una prueba de panel pequeño.
El 52% de los pacientes sometidos a la prueba del CGP recibieron una terapia dirigida o inmunoterapia, en comparación con el 32% de los pacientes que recibieron solo quimioterapia sistémica convencional. Los pacientes que recibieron una terapia dirigida tuvieron una supervivencia general significativamente mejor en comparación con los pacientes que recibieron solo quimioterapia (25 meses frente a 17 meses, p<0,001)
La publicación de este artículo se produce poco después de otro estudio de este equipo de investigadores , que encontró un impacto clínico similar para los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP) avanzado evaluados con CGP. Este estudio publicado recientemente presentó un análisis comparativo entre pacientes con CPCNP avanzado evaluados con CGP y un panel pequeño y encontró que, en comparación con los pacientes evaluados con un panel pequeño, los pacientes con CGP tuvieron una tasa más alta de mutaciones accionables (77% frente a 63%, p<0,001), los pacientes con mutaciones accionables recibieron terapias de precisión emparejadas en una tasa más alta (64% frente a 50%, p<0,001) y una mejora en la supervivencia general (mediana: 16 meses frente a 7 meses, p<0,0001).
"Estos dos estudios novedosos, así como el impacto de los hallazgos, subrayan la importancia de que el CGP se incorpore a las prácticas de diagnóstico estándar", destaca el doctor Carlo Bifulco, director médico de Providence Genomics y coautor del estudio. "Al poner los resultados de la prueba de CGP en manos de patólogos y oncólogos al inicio de un diagnóstico de cáncer, presenciamos que los pacientes sometidos a la prueba de CGP recibieron una terapia compatible con biomarcadores en mayor proporción, lo que a menudo condujo a mejores resultados".
El CGP, que evalúa cientos de biomarcadores de cáncer en varios tipos de tumores en una sola prueba, puede orientar a los pacientes hacia tratamientos específicos o inmunoterapias que podrían no haber sido identificados mediante enfoques de pruebas genómicas más limitados. Este tipo de pruebas se está adoptando cada vez más debido a su amplio alcance y tiempos de respuesta más rápidos en comparación con las pruebas secuenciales de un solo gen o los paneles pequeños. Sin embargo, siguen existiendo barreras para el acceso, incluida la cobertura de seguros y otros desafíos logísticos.
Mediante un enfoque basado en el procesamiento del lenguaje natural desarrollado por colaboradores de Microsoft Research, los investigadores clínicos de Providence pudieron analizar de manera rápida y eficiente grandes conjuntos de publicaciones, ensayos clínicos y registros médicos electrónicos. Estas capacidades de IA ayudaron a los investigadores de Providence con la interpretación genómica y la comparación de ensayos clínicos en los comités de tumores moleculares.
