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Maura y su grupo de investigación presentan un modelo de pronóstico de mieloma muy interesante (IRMMa), que incorpora datos clínicos y genómicos, incluidos resultados dependientes del tiempo. Una fortaleza importante de esta publicación es que los autores incorporaron datos de algunos de los conjuntos de datos genómicos más grandes disponibles para el estudio del mieloma, como datos de secuenciación del exoma del estudio MMRF CoMMpass, el Proyecto Genoma del Mieloma, el estudio AVATAR de Moffit y la secuenciación objetivo.

La cohorte de validación provino del estudio GMMG-HD6 (elotuzumab más bortezomib, lenalidomida y dexametasona [VRD] versus VRD seguido de trasplante y mantenimiento de células madre). Para mejorar la descripción biológica de los subconjuntos de pacientes, los autores incluyeron características genómicas como anomalías del cromosoma 1q21, deleciones de 1p, pérdida de TP53, t(4;14) y firmas APOBEC. Los autores también incluyeron variantes del número de copias en busca de complejidad genómica y cromotripsis. Estudiaron una gran cohorte en los estudios de formación (>1700 pacientes con un nuevo diagnóstico).
El modelo propuesto supera a los sistemas de pronóstico clásicos como el R-ISS y el R2-ISS, y tiene un mejor índice c.

El estudio concluye que las características genéticas iniciales son las que más contribuyen a diferentes resultados, pero el tratamiento (por ejemplo, el trasplante de células madre) también es de gran relevancia.
Desafortunadamente, una limitación de este estudio es que los modelos genómicos construidos se obtuvieron en una época en la que no usábamos anticuerpos dirigidos a CD38. Parece probable que se observen las mismas implicaciones pronósticas; pero esto tendrá que ser validado.

Aunque los datos aún no están afianzados para estimar los resultados de supervivencia general, con el tiempo lo sabremos. Los investigadores también ponen a disposición la calculadora de pronóstico para realizar pruebas en pacientes individuales. Quizás, con el tiempo, la calculadora pueda introducir el efecto de tratamientos más nuevos.