Desarrollo de un modelo predictivo de desenlace para pacientes con MM

El Dr. Jorge Vela, hematólogo adscrito al Servicio de Hematología del Centro Médico Nacional La Raza, IMSS en la Ciudad de México, México, nos comenta en este video sobre el desarrollo de un modelo predictivo de desenlace para pacientes con mieloma múltiple (MM), basado en las transiciones de tratamiento utilizando el registro de pacientes “Connect MM”.

El tratamiento del MM ha evolucionado en la última década, mejorando así la supervivencia y calidad de vida de los pacientes. Connect MM, es el estudio no intervencionista más importante en Estados Unidos, basado en el registro prospectivo de 3011 pacientes con MM de reciente diagnóstico, siendo novedoso por utilizar las gráficas tipo Sankey para visualizar la evolución del paciente a través de las diferentes líneas de tratamiento – comenta el Dr. Vela.

De acuerdo con la literatura y su experiencia, el Dr. Vela enfatiza lo siguiente respecto al estudio Connect MM1:

• Se realizaron 1523 transiciones de tratamiento en 856 pacientes: 236 recibieron inmunomodulador (IMiD), 400 inhibidor de proteosoma, 195 la combinación de ambos y 25 otros.
• Combinando un agente inmunomodulador con un inhibidor de proteosoma en la recaída, resultó en el mejor desenlace tras la progresión de regímenes con IMiD, con un inhibidor de proteosoma o con ambos en el tratamiento.
• La mediana de supervivencia libre de progresión más larga se obtuvo en la 1L de tratamiento (31 meses) y disminuyó con cada línea subsecuente.
• En cuanto al supervivencia global, fue más larga con la terapia de 1L con 68 meses vs. la 2L, 3L y 4L de tratamiento (28, 18, y 15 meses respectivamente).

En conclusión, el Dr. Vela comenta que iniciar con regímenes basados con un agente IMiD más un inhibidor de proteosoma y recibir esta misma combinación tras la progresión, ofrece el mejor desenlace para los pacientes con mieloma múltiple. Así mismo, comenta que las gráficas tipo Sankey son un instrumento muy útil para visualizar el flujo del paciente por medio de las diferentes líneas de tratamiento a través del tiempo, pudiendo ser útil para proporcionar información referente a la secuencia óptima de los tratamientos.

Referencia:

1. Jagannath, S., Rifkin. R., Gasparetto, C., y cols. Development of a Predictive Model of Multiple Myeloma (MM) Patient (pt) Outcomes Based on Treatment Class Transitions Using the Connect® MMpatient Registry. The American Society of Hematology 2017, Blood. DOI: doi.org/10.1182/blood.V130.Suppl_1.3122.3122

Gracias al apoyo educativo de Bristol-Myers Squibb México