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Investigadores del IMIBIC identifican nuevos biomarcadores y perfiles diferenciales de respuesta anti-TNF en la artritis reumatoide
Córdoba de 13 de febrero de 2021- Se trata de un estudio multicéntrico prospectivo que ha consistido en un análisis longitudinal clínico y molecular integrador en pacientes con artritis reumatoide (AR) para explorar los cambios en los parámetros serológicos después de la terapia anti-TNF (Factor de Necrosis Tumoral). El análisis se basó en algoritmos de aprendizaje automático destinados a la predicción de Respuesta TNFi (innibidores de TNF) basada en perfiles clínicos y moleculares de pacientes con AR.
Un total de 104 pacientes con AR de dos cohortes independientes sometidos a TNFi y 29 donantes sanos (HD) se inscribieron para el descubrimiento y validación de biomarcadores de predicción. Se obtuvieron muestras de suero al inicio y 6 meses después del tratamiento y posteriormente, se evaluó la eficacia terapéutica. Se cuantificaron el perfil inflamatorio sérico, los marcadores de estrés oxidativo y los bioproductos derivados de la NETosis (mecanismo celular, descrito recientemente, en el que los neutrófilos liberan una red de cromatina y proteínas granulares al espacio extracelular en respuesta a microorganismos y otras moléculas activadoras) y se reconocieron los miRNomas mediante secuenciación de próxima generación. Luego, se delinearon los cambios clínicos y moleculares inducidos por TNFi. Las firmas clínicas y moleculares que predicen la respuesta clínica se evaluaron con métodos de aprendizaje automático supervisado, utilizando regresiones logísticas regularizadas.
Se encontraron biomoléculas alteradas inflamatorias, oxidativas y derivadas de NETosis en pacientes con AR frente a HD, estrechamente interconectadas y asociadas con perfiles de miARN específicos. Este perfil molecular alterado permitió la división no supervisada de tres grupos de pacientes con AR, mostrando fenotipos clínicos distintivos, vinculados aún más a la eficacia de TNFi. Además, el tratamiento con TNFi revirtió las alteraciones moleculares en paralelo al resultado clínico. Los algoritmos de aprendizaje automático en la cohorte de descubrimiento identificaron tanto las firmas clínicas como las moleculares como posibles predictores de la respuesta al tratamiento con TNFi con alta precisión, que aumentó aún más cuando ambas características se integraron en un modelo mixto. Estos resultados se confirmaron en la cohorte de validación.
Por lo tanto, los datos generales sugieren que:
1. Los pacientes con AR que reciben terapia anti-TNF conforman grupos distintivos basados en perfiles moleculares alterados, que están directamente relacionados con su estado clínico al inicio del estudio.
2. La efectividad clínica de la terapia anti-TNF fue divergente entre estos grupos moleculares y se asoció con una modulación específica de la respuesta inflamatoria, el restablecimiento del estado oxidativo alterado, la reducción de NETosis y la reversión de los miARN alterados relacionados.
3. El análisis integrador de los perfiles clínicos y moleculares utilizando el aprendizaje automático permite la identificación de firmas novedosas como posibles predictores de la respuesta terapéutica a la terapia con TNFi.
Link a la publicación:
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2021.631662/full
