Biomarcadores sanguíneos predictivos de respuesta al tratamiento anti-VEGF en degeneración macular asociada a la edad

Abstract

La degeneración macular asociada a la edad (DMAE) es una enfermedad incurable asociada con el envejecimiento, que destruye la visión central y fina. Múltiples evidencias han implicado a la inflamación, tanto sistémica como local, en la patogénesis de esta enfermedad. La inyección intravítrea de agentes anti-VEGF es actualmente la terapia de primera línea para la neovascularización en pacientes con DMAE neovascular. Sin embargo, un gran número de pacientes no muestran una respuesta satisfactoria a este tratamiento. Los modelos de respuesta al tratamiento predictivo son una de las herramientas más poderosas para la medicina personalizada. Por tanto, la aplicación de estos modelos es muy útil para predecir el tratamiento óptimo para una aplicación temprana en cada paciente. En este trabajo se analizó el transcriptoma de las células mononucleares de sangre periférica (PBMCs) de pacientes con DMAE neovascular, antes del tratamiento con ranibizumab, para identificar biomarcadores de respuesta a este fármaco. Un modelo de clasificación compuesto por 4 ácidos ribonucleicos (RNA) y 1 micro RNA (miRNA) aislado de PBMCs fue capaz de predecir la respuesta a ranibizumab con alta precisión (área bajo la curva de la característica operativa del receptor = 0,968) antes del tratamiento. De acuerdo con los resultados, se considera que los clasificadores de aprendizaje automático basados en RNA y miRNA de PBMCs, especialmente en combinación con otros métodos, como las características basales específicas, pueden mejorar la predicción de los pacientes con respuesta insuficiente a la farmacoterapia intravítrea y ayudar a establecer planes de tratamiento específicos para el paciente en la primera visita.