Evaluación de la capacidad predictiva dinámica de un perfil genómico de riesgo de trombosis venosa (ETV) en pacientes oncológicos que reciben quimioterapia ambulatoria en el seguimiento a largo plazo de la cohorte ONCOTHROMB12-01

• Autores: Magdalena Carmen Ruiz Zamorano
• Directores de la Tesis: José Manuel Soria Fernández (dir. tes.), Andrés Jesús Muñoz Martín (dir. tes.), Miguel Martín Giménez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2023
• Idioma: español
• Número de páginas: 326
• Tribunal Calificador de la Tesis: Pilar García Alfonso (presid.), Sara López-Tarruella Cobo (secret.), Maria del Pilar Zamora Auñon (voc.), Felipe A. Calvo Manuel (voc.), Laurentino Benito Parra (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Investigación en Ciencias Médico-Quirúrgicas por la Universidad Complutense de Madrid
• Materias:
  • Ciencias médicas
    • Patología
      • Oncología
      • Trombosis
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen
  • español

    La enfermedad tromboembólica venosa (ETV) es una complicación frecuente en los pacientes oncológicos con gran impacto en la evolución de la enfermedad. Para evitar sus consecuencias es necesario promover estrategias preventivas que identifiquen a pacientes de riesgo y así poder administrar una adecuada tromboprofilaxis. A lo largo de los últimos 10 años se han desarrollado diferentes modelos de riesgo de ETV para estos pacientes, siendo el de Khorana el más utilizado a pesar de su escasa capacidad predictiva. La principal limitación de Khorana se basa en el empleo único de variables clínicas, obviando el componente hereditario de la ETV. Nuestro grupo ha desarrollado un modelo clínico-genómico, el modelo TiC-Onco, que incluye variables clínicas (tipo de tumor, estadio, IMC e historia familiar de ETV) junto con polimorfismos genómicos relacionados con trombosis (factor V, factor V Leiden, factor XII y serpina 10). En esta Tesis se ha planteado como hipótesis principal que este modelo tendría mejor capacidad predictiva a la hora de realizar una evaluación dinámica del riesgo de ETV en pacientes oncológicos comparado con Khorana. Para demostrar esta hipótesis se ha analizado la capacidad predictiva del modelo TiC-Onco en los pacientes de la cohorte prospectiva ONCOTHROMB12-01 en dos puntos de corte, a 12 y 18 meses, y se ha comparado con la de Khorana. La cohorte incluyó a 406 pacientes con diferentes tipos de tumores que iban a recibir por primera vez quimioterapia ambulatoria, reclutados en hospitales españoles entre el 2013 y el 2016. Durante los 18 meses de seguimiento se recogió información acerca de 391 pacientes en una visita inicial en la que también se determinó el perfil genómico y posteriormente se capturaron los diferentes episodios de ETV. También se evaluaron datos de supervivencia. La capacidad predictiva de los modelos se midió calculando el área bajo la curva. Para la supervivencia se realizó un análisis de Kaplan-Meier y el impacto de diferentes factores de riesgo en la mortalidad se calculó utilizando un modelo de regresión lineal múltiple. La metodología seguida en esta Tesis se ha considerado apropiada y los análisis estadísticos realizados permiten asegurar la validez de los resultados obtenidos. La hipótesis planteada ha sido confirmada, ya que la capacidad predictiva del modelo TiC-Onco en la cohorte ONCOTHROMB12-01 a los 12 y 18 meses fue superior a la de Khorana de manera estadísticamente significativa. El modelo TiC-Onco presentó también mayor sensibilidad a la hora de clasificar a los pacientes con ETV como de alto riesgo. En el análisis a 18 meses, si bien ambos modelos perdieron capacidad predictiva, TiC-Onco mantuvo una ventaja significativa con respecto a Khorana. El descenso en la capacidad predictiva cuando se aplican los modelos a los pacientes con mayor tiempo de seguimiento es debido a que la información clínica fue recogida sólo en la visita inicial y no durante el seguimiento. Sin embargo, al incluir en TiC-Onco variables genómicas que son inalterables, conseguimos dotar de mayor solidez al modelo manteniendo la capacidad predictiva a largo plazo. TiC-Onco no demostró buena capacidad predictiva para la identificación de pacientes con riesgo de recurrencia de trombosis ni de padecer trombosis arterial. Esto nos indica que es necesario desarrollar modelos más específicos para estas situaciones. El análisis de supervivencia corroboró el impacto negativo que tiene el padecer ETV en los pacientes oncológicos, ya que el riesgo de muerte se duplicó. La investigación llevada a cabo en esta Tesis concluye que el modelo clínico-genómico TiC-Onco es el primero que predice de forma significativa el riesgo de ETV a largo plazo (18 meses) en pacientes oncológicos. Este resultado es de interés para la comunidad científica ya que confirma el papel que tiene la genética en la predicción del riesgo de trombosis, lo cual permitirá establecer estrategias de tromboprofilaxis más eficientes y personalizadas.

  • English

    Venous thromboembolism (VTE) is a major complication in oncology patients with an impact in the patient´s outcome and quality of life. It is necessary to develop preventive strategies that may identify high-risk patients that are candidates to receive thromboprophylaxis. Oncology patients in the outpatient setting receiving chemotherapy would be ideal candidates for the development of VTE risk scores, as they have high risk of thrombosis and thromboprophylaxis may be associated with toxicity not easily manageable as they are not monitored as in patients...