Los expertos destacan que los avances en la medicina de precisión provocarán cambios importantes en el abordaje de los pacientes con artrosis en los próximos 10 años. La optimización de los datos clínicos es clave para establecer tratamientos a medida e individualizados, según el origen y la evolución de la artrosis de rodilla.

Los avances en medicina de precisión de los últimos años permiten estrategias más ajustadas a cada paciente de artrosis de rodilla, dependiendo del origen y del momento de evolución de la enfermedad. Esto hace que se pueda dar una predicción de su pronóstico y ajustar de manera más precisa el tratamiento a cada persona.

Es una de las conclusiones del II Curso SER de Medicina Personalizada, celebrado de manera virtual, en colaboración con Pfizer, donde diferentes expertos han abordado cuestiones como la aportación de las nuevas tecnologías al campo de la salud.

Tal y como destaca el doctor Francisco Castro, reumatólogo del Hospital Universitario Sagrat Cor de Barcelona, «en el ámbito de la artrosis, recientes estudios han demostrado que, a través de técnicas de genotipado, se pueden identificar a pacientes que se encuentran en una etapa temprana de la enfermedad, pero que presentan un riesgo incrementado de progresión estructural de la artrosis de rodilla«.

«En el ámbito de la artrosis de rodilla, se han conseguido describir combinaciones de marcadores bioquímicos en sangre y orina que posibilitan distinguir molecularmente grupos de pacientes en riesgo de sufrir una progresión de la enfermedad frente a los que no. También se ha identificado otra firma molecular que identifica un grupo de pacientes que presentan inflamación sistémica, con el potencial de abrir nuevos campos en los ensayos de fármacos que tienen como dianas la inflamación y el dolor en la artrosis”, recalca el especialista.

«La posibilidad de predecir qué pacientes van a progresar y cuales no será un cambio de paradigma en el diseño de los ensayos con fármacos modificadores de la enfermedad, que actúan a nivel de dianas de cartílago y hueso subcondral, ya que la posibilidad de probarlo en aquellos pacientes más susceptibles supone el potencial de mejorar los resultados y la eficiencia, consiguiendo una terapia más eficaz y en menos tiempo”, concluye el Dr. Castro.

Los nuevos descubrimientos con biomarcadores van a posibilitar la descripción de subgrupos de pacientes con enfermedades reumáticas de forma más homogénea, lo que deriva en una maximización de los beneficios de los tratamientos y menos efectos secundarios.

Los avances en la convergencia de las ómicas, el big data clínico y el machine learning, nos llevan a realidades, en los próximos diez años, en las que se pueda diseñar una terapia exactamente a medida de un sólo paciente concreto, algo que ya está pasando en otros campos de la medicina, tal y como se expuso en el II Curso SER de Medicina Personalizada.

La importancia de los datos reutilizables e integrables

Las últimas recomendaciones en el manejo de datos en investigación se centran en que los datos sean reutilizables e integrables con otros datos, para conseguir la construcción de grandes bases. 

En este sentido, el doctor Diego Benavent, reumatólogo del Hospital Universitario La Paz de Madrid, indica que «el camino para alcanzar las promesas de la medicina personalizada, como el tratamiento adecuado, en el momento adecuado, para el paciente adecuado, pasa por optimizar el uso de los datos clínicos, adaptarse a las nuevas metodologías de investigación e implementar las conclusiones de los estudios en la práctica clínica diaria».

El doctor Diego Benavent, reumatólogo del Hospital Universitario La Paz de Madrid, afirma que «el desarrollo de modelos predictivos en patología reumática basados en inteligencia artificial precisa de reumatólogos involucrados en los estudios para establecer preguntas de investigación pertinentes, apoyar a los científicos de datos y evaluar de forma crítica los resultados».

II Curso SER de Medicina Personalizada

El centro de diálogo de esta nueva edición del Cursos SER de Medicina Personalizada, que ha contado con la ayuda de la farmacéutica Pfizer, ha girado en torno a temas como las nuevas tecnologías en biomarcadores, la aportación de las tecnologías ómicas a la medicina personalizada en enfermedades autoinmunes y la reumatología de precisión en la clínica, entre otros.

Dentro de este escenario, diferentes expertos aportaron sus conocimientos y experiencias diarias para llegar a nuevos pasos en este sector. Como el doctor Francisco J. Blanco, catedrático de Reumatología de la Universidad de A Coruña y del Servicio de Reumatología del Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña, que argumenta que «es imprescindible formarse en este campo porque es el futuro próximo de la Medicina y de la Reumatología. El mañana de los pacientes pasa por la capacidad para predecir el debut de las enfermedades, el pronóstico de las mismas y saber cuáles son los mejores tratamientos para cada uno, de forma individualizada«.