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Mieloma multiplo: IRMMa, il primo modello prognostico personalizzato

By Febbraio 11, 2024Febbraio 13th, 2024No Comments
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Il mieloma multiplo rimane, ancora oggi, una patologia estremamente sfidante. I nuovi progressi terapeutici hanno infatti migliorato notevolmente gli outcome, ma la scelta del trattamento più adeguato per un paziente può essere complessa perché la malattia può variare drasticamente da persona a persona.
In un nuovo studio, presentato sul Journal of Clinical Oncology, i ricercatori del Moffitt Cancer Center di Tampa, Florida in collaborazione con il Sylvester Comprehensive Cancer Center di Miami e con gruppi di ricerca di tutto il mondo, hanno condiviso i risultati di un nuovo modello in grado di fornire previsioni personalizzate sulla risposta dei singoli pazienti ai diversi regimi terapeutici.

“Per aiutare a determinare il percorso terapeutico più appropriato per il singolo paziente vengono utilizzati strumenti prognostici come la tecnica FISH, ibridazione in situ a fluorescenza, che consente di mappare i cambiamenti genomici delle cellule e i modelli di profilazione dell’espressione genica. Tuttavia, questi test presentano importanti limitazioni”, ha spiegato Ken Shain, del Pentecost Family Myeloma Research Center del Moffitt, tra gli autori dello studio.

“I test FISH e di espressione genica, infatti, non tengono conto della variabilità dei singoli casi e di alcune caratteristiche genomiche e tempo-dipendenti rilevanti dal punto di vista prognostico che, invece, potrebbero aiutare lo specialista a determinare la migliore strategia terapeutica per aumentare la sopravvivenza complessiva dei pazienti”.

Un team di ricercatori del Moffitt insieme a collaboratori in Stati Uniti, Regno Unito, Germania e Italia, ha sviluppato un nuovo sistema di identificazione genomica del mieloma multiplo che ha classificato i pazienti in 12 gruppi distinti in base ai profili genomici sottostanti.

In primo luogo sono stati assemblati diversi  set di dati clinici, demografici, genomici e terapeutici concernenti quasi 2.000 pazienti con mieloma multiplo di nuova diagnosi. I ricercatori hanno poi eseguito un’ampia profilazione genomica utilizzando tecniche di sequenziamento avanzate, che hanno permesso di identificare le caratteristiche genomiche ricorrenti e le mutazioni associate alla malattia. Il risultato è stato un modello di rischio individualizzato denominato IRMMa.

Il modello predittivo utilizza metodologie statistiche avanzate, come le reti neurali profonde, per generare previsioni individualizzate di sopravvivenza globale e di sopravvivenza libera da eventi per i pazienti affetti da mieloma multiplo.

È stata poi eseguita una rigorosa validazione del modello utilizzando dataset indipendenti per garantirne l’accuratezza e l’affidabilità in diverse popolazioni di pazienti. Inoltre, i ricercatori hanno analizzato i risultati del trattamento e la varianza tra i diversi regimi terapeutici, con l’obiettivo di identificare approcci terapeutici ottimali adattati alle caratteristiche dei singoli pazienti. Per correggere le variabili tempo-dipendente, tra le quali l’utilizzo del melfalan ad alte dosi seguito da trapianto autologo di cellule staminali e terapia di mantenimento, è stato progettato un modello multistato.

L’accuratezza del modello IRMMa è risultata significativamente superiore a tutti i modelli prognostici di confronto, con un c-index per la OS di 0,726, rispetto a International Staging System (ISS; 0,61), revised-ISS (0,572) e R2-ISS (0,625).

“In base alle nostre conoscenze, questo è il primo modello di previsione individualizzata in grado di incorporare informazioni cliniche e genomiche eterogenee per prevedere la risposta di un singolo paziente a determinate opzioni terapeutiche”, ha commentato Shain.

Ovviamente l’IRMMa presenta dei limiti, ma è un modello flessibile, basato sulle più recenti evidenze, che può essere adattato nel tempo per aggiungere nuovi fattori genomici e nuove terapie. Indubbiamente un importante passo in avanti.

Bibliografia. Maura F, Shain KH, Rajanna AR, et al. Genomic classification and individualized prognosis in multiple myeloma. Journal of Clinical Oncology 2024;  doi: 10.1200/JCO.23.01277. Online ahead of print.