Novos modelos para estratificação de risco na LMA

Muito se tem falado sobre o impacto de novas tecnologias de sequenciamento genético sobre o entendimento da fisiopatologia do câncer. A cada edição das principais revistas científicas, uma imensidão de dados sobre o “perfil molecular” de várias neoplasias é divulgada, lançando as bases para que, em outras neoplasias, o percurso entre a descoberta do cromossomo Filadélfia e o tratamento atual da LMC seja reproduzido. No entanto, uma área em que a incorporação destas descobertas vem ocorrendo e forma bem mais rápida é a do diagnóstico do câncer. Neste contexto, dois estudos recentes publicados no New England Journal of Medicine e Blood mostram como esta incorporação pode refinar a avaliação de pacientes com LMA.

O estudo de Patel et al (http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1112304) (open access) propõe um modelo de estratificação de risco para a LMA que integra informações citogenéticas com a pesquisa de 18 alterações moleculares. Em uma avaliação retrospectiva de 398 pacientes, o modelo permitiu o refinamento da avaliação prognóstica de pacientes com risco intermediário, e foi além, ao demonstrar que a presença de determinadas mutações pode definir subgrupos que se beneficiariam mais do aumento da dose de Daunorrubicina na indução (90mg/m2 vs 45mg/m2).

Um outro estudo, publicado por um grupo alemão na revista Blood (http://bloodjournal.hematologylibrary.org/content/120/15/2963.long) (apenas para assinantes),  apresenta outro modelo de estratificação, baseado apenas em alterações moleculares, independente da citogenética. O modelo, avaliado em amostras de 841 pacientes, permitiu a segregação de 5 categorias com prognósticos distintos. Os autores argumentam que a vantagem deste modelo seria uma melhor estratificação nos extremos de risco, tanto alto quanto baixo, com sobrevidas em 3 anos variando de 0% a 82%. Um dado importante, o modelo manteve a significância mesmo em pacientes acima de 60 anos.

Como qualquer modelo prognóstico, a validação independente (em outras populações, por outros grupos) será fundamental, assim como a demonstração pragmática que estes modelos geram informações que alterem a tomada de decisões. Além disso, os desafios técnicos para a implementação não são pequenos, ainda que os modelos não dependam da disponibilidade de sequenciadores de alta capacidade. Não obstante, os estudos revelam uma tendência para a avaliação prognóstica em pacientes com LMA e outras neoplasias, que além de permitir a obtenção mais rápida de dados moleculares, abre espaço para o uso destas informações em estudos sobre monitoramento terapêutico (doença residual mínima) e, mais importante, para o desenho de terapias alvo-específicas.

Por Erich de Paula

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