MEDICINA PERSONALIZADA EN EL TRATAMIENTO DE LA ARTRITIS REUMATOIDE

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Por Elisa Trujillo Martín el 27 mayo 2021

El reto de la medicina personalizada en el tratamiento de la Artritis Reumatoide: biomarcadores moleculares y aprendizaje automático

En los últimos 20 años se han multiplicado las opciones de tratamiento para la Artritis Reumatoide. Disponer de esta gran variedad de fármacos debería facilitar el tratamiento de la enfermedad, pero ha amplificado uno de los retos más importantes en AR; elegir entre las opciones disponibles, un fármaco en particular para un paciente individual1.

Con muchas opciones de tratamiento casi equivalentes, no está claro qué fármaco será más eficaz para la biología de la enfermedad de un paciente individual, y se dedica un tiempo valioso a probar múltiples terapias que no logran que el paciente alcance sus objetivos de tratamiento.

Actualmente se pierde mucho tiempo y dinero en el método de “ensayo y error” para encontrar un fármaco que funcione en un paciente individual. A veces, estos medicamentos son ineficaces (las tasas de respuesta para las terapias dirigidas aprobadas para tratar la AR son típicamente del 30 al 40%), otras veces producen reacciones adversas y siempre son costosos2,3.

Estos “fracasos terapéuticos” son muy importantes porque una vez diagnosticada la AR, existe una ventana de oportunidad para controlar la enfermedad, evitar el daño articular permanente y los costos y comorbilidades que producen una respuesta terapéutica inadecuada4.

Hasta el momento no existen marcadores que puedan utilizarse para un enfoque personalizado en la artritis reumatoide en la práctica clínica. Esta falta de marcadores que prediga la respuesta a un tratamiento en particular de pacientes individuales es una de las debilidades más importantes del tratamiento actual de la AR. Existe, por tanto, una necesidad urgente de herramientas de medicina de precisión para guiar el tratamiento de estos pacientes, ya que la selección precisa del tratamiento aceleraría a los pacientes hacia la remisión ideal5.

La medicina de precisión (o personalizada) puede ser la gran novedad en el tratamiento de la artritis reumatoide de los próximos años

La que minimice este ciclo de “probar y fallar” con diferentes productos farmacéuticos antes de encontrar uno que funcione para cada paciente6. Ya se han publicado algunos estudios que indican que estamos en ese camino7-9.

Una de las herramientas más vanguardistas de la medicina de precisión es utilizar las características moleculares únicas de un paciente para las decisiones de tratamiento (biomarcadores moleculares). La combinación de los biomarcadores moleculares junto con los modelos de aprendizaje automático de la inteligencia artificial, puede ser el futuro de la medicina personalizada en el tratamiento de los pacientes con AR7,8.

Más a la vanguardia aún, en el campo específico de la artritis reumatoide, es el uso de perfiles genéticos de los tejidos de las articulaciones9. Las articulaciones son el órgano objetivo del tratamiento de la AR, igual que el tumor es el objetivo en oncología, es lógico que sea la diana de la medicina personalizada. El avance en ecografía musculoesquelética permite actualmente, además, tomar biopsias del tejido sinovial de las articulaciones afectadas de una manera mucho menos cruenta que en épocas anteriores, lo que facilitaría su uso en práctica clínica habitual para la toma de decisiones terapéuticas.

Autor




Dra. Elisa Trujillo Martín

Médico Adjunto, Servicio de Reumatología,
Hospital Universiatrio de Canarias
(Sta. Cruz de Tenefire).
 

Referencias

REFERENCIAS:
  1. Poddubnyy D. Precision medicine in rheumatology: are we getting closer? 2021. Jan; 23;397(10271):258-259. 
  2. Venerito, Lopalco, G., Cacciapaglia, F., Fornaro, M. & Iannone, F. A Bayesian mixed treatment comparison of efficacy of biologics and small molecules in early rheumatoid arthritis. Clin Rheumatol. 2019; 38, 1309-1317, doi:10.1007/s10067-018-04406-z. 
  3. Johnson, J., Sanchez, H. N. & Schoenbrunner, N. Defining response to TNF-inhibitors in rheumatoid arthritis: the negative impact of anti-TNF cycling and the need for a personalized medicine approach to identify primary non-responders. Clin Rheumatol. 2019; 38, 2967-2976, doi:10.1007/ s10067-019-04684-1. 
  4. Grabner, et al. Costs associated with failure to respond to treatment among patients with rheumatoid arthritis initiating TNFi therapy: a retrospective claims analysis. Arthritis Res Ther. 2017; 19, 92, doi:10.1186/ s13075-017-1293-1. 
  5. Smolen, S. et al. EULAR recommendations for the management of rheumatoid arthritis with synthetic and biological disease-modifying antirheumatic drugs: 2019 update. Ann Rheum Dis. 2020; doi:10.1136/ annrheumdis-2019-216655. 
  6. Aletaha D. Precision medicine and management of rheumatoid arthritis. J Autoimmun. 2020 Jun; 110:102405. 
  7. Tao W et al. Multiomics and Machine Learning Accurately Predict Clinical Response to Adalimumab and Etanercept Therapy in Patients with Rheumatoid Arthritis. Arthritis Rheumatol. 2021; Feb;73(2):212-222. 
  8. Mellors T, Withers JB, et al. Clinical validation of a blood-based predictive test for stratification of response to tumor necrosis factor inhibitor therapies in rheumatoid arthritis patients. Network and Systems Medicine. 2020; 3:1, 91–104. 
  9. Humby F, Durez P, Buch MH et al. Rituximab versus tocilizumab in anti-TNF inadequate responder patients with rheumatoid arthritis (R4RA): 16-week outcomes of a stratified, biopsy-driven, multicentre, open-label, phase 4 randomised controlled trial. 2021; 397: 305-317. 

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