Puede predecirse la trombocitopenia inmune primaria infantil
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Un estudio multicéntrico liderado por Children's Hospital Los Angeles desarrolla y valida un modelo predictivo que utiliza datos clínicos y de laboratorio para identificar a los niños con trombocitopenia inmune primaria que tienen alto riesgo de desarrollar enfermedad crónica.
Un niño llega a la consulta con moretones que no deberían estar ahí, con encías que sangran al cepillarse los dientes, con un cansancio que no se explica. Los análisis muestran que sus plaquetas están por debajo de lo normal. Es trombocitopenia inmune primaria (ITP), un trastorno autoinmune en el que el sistema inmunitario ataca y destruye las plaquetas, las células que ayudan a que la sangre coagule. En la mayoría de los casos, los niños se recuperan solos en cuestión de semanas o meses. Pero en algunos, la enfermedad se cronifica y se convierte en un problema que dura años, con riesgos de hemorragia y una mayor probabilidad de desarrollar otros trastornos autoinmunes e inmunodeficiencias.
La pregunta que los médicos se hacen desde hace décadas es cómo saber, en el momento del diagnóstico, qué niños se van a recuperar y cuáles van a desarrollar la forma crónica de la enfermedad. Esa pregunta es la que ha tratado de responder un estudio multicéntrico liderado por Taylor Kim, hematóloga en el Instituto de Cáncer y Enfermedades de la Sangre del Children's Hospital Los Angeles, y publicado en la revista Blood. El estudio ha desarrollado y validado un modelo predictivo que utiliza datos clínicos y de laboratorio para identificar a los niños con alto riesgo de desarrollar ITP crónica.
"El objetivo es identificar a los pacientes de alto riesgo cuando son diagnosticados por primera vez con ITP", dijo la Dra. Kim, autora principal del estudio. "Saber qué niños son propensos a desarrollar enfermedad crónica nos permitiría iniciar el tratamiento antes, adaptar la terapia al paciente individual y ayudar a mitigar el riesgo de hemorragia". Actualmente, cuando un niño llega con ITP, los médicos suelen observar y esperar a que la enfermedad desaparezca por sí sola, lo que ocurre en alrededor del 70 al 80 por ciento de los casos. "Pero hay una parte de los pacientes que nunca mejoran o no mejoran durante mucho tiempo, y sería estupendo si pudiéramos identificar a esos pacientes de antemano", dijo Kim.
El estudio comenzó como una revisión retrospectiva de historias clínicas que recopiló datos de pacientes con ITP en varios hospitales pediátricos dentro del Consorcio de ITP Pediátrica de América del Norte, una organización dedicada a mejorar los tratamientos y la calidad de vida de las personas con ITP. Los datos clínicos recopilados para cada paciente incluyeron sexo, edad, recuento de plaquetas, niveles de inmunoglobulinas o anticuerpos, resultados de la prueba de antiglobulina directa (DAT) y niveles de linfocitos. Kim y sus colegas analizaron estos factores en el momento del diagnóstico y encontraron patrones en los pacientes que luego progresaron a ITP crónica.
Los resultados mostraron que los niños mayores tenían más probabilidades de desarrollar ITP crónica que los niños más pequeños. Los recuentos más bajos de linfocitos se correspondían con una mayor probabilidad de ITP crónica. Los niveles altos de inmunoglobulina G (IgG) se asociaban más con la resolución de la ITP, mientras que los niveles bajos de inmunoglobulina M (IgM) y de inmunoglobulina A (IgA) se vinculaban con la ITP crónica. Los recuentos más altos de plaquetas también se asociaban con el desarrollo de ITP crónica. Estos patrones se utilizaron para construir el modelo predictivo, un modelo de regresión logística multivariante que Kim y sus colegas validaron utilizando datos clínicos de una cohorte separada de pacientes.
La herramienta predictiva funcionó bien en el estudio y está disponible en línea, aunque se necesitan estudios de validación adicionales antes de su implementación clínica generalizada. Kim espera evaluar el modelo en una gama más amplia de hospitales y clínicas, y también está explorando el desarrollo de una aplicación móvil para que los médicos puedan acceder a ella más fácilmente. Mientras tanto, el equipo está explorando la creación de modelos predictivos similares para resultados específicos de la ITP, como el riesgo de hemorragia mayor, así como para otras enfermedades autoinmunes como el lupus. "Creo que el concepto se puede aplicar a muchas preguntas clínicas diferentes", dijo Kim. "Eso es lo que lo hace tan emocionante".
© SomosTV LLC-NC / Photo: © Children's Hospital Los Angeles
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