COMUNICADO: HARMONY demuestra la capacidad de análisis de los Big Data para documentar la medicina personalizada en el cáncer sanguí
- El nuevo análisis de HARMONY presentó perspectivas críticas que pueden mejorar el tratamiento de la leucemia mieloide aguda y el mieloma múltiple
- La PlataformaBig Data de HARMONY utiliza la capacidad de los datos para el beneficio de pacientes con cánceres sanguíneos
- Los nuevos datos se presentan en el 62 Congreso Anual de la Sociedad Americana de Hematología (SAH)
LA HAYA, 5 de diciembre de 2020 /PRNewswire/ -- La Alianza HARMONY anuncia nuevos análisis que demuestran cómo los Big Data pueden facilitar la medicina personalizada en pacientes con cánceres sanguíneos, también conocidos como malignidades hematológicas. Utilizando datos de unos 12.000 pacientes con LMA y MM incluidos en la Plataforma Big Data de HARMONY [https://www.harmony-alliance.eu/bigdata-platform/big-data-platform], los investigadores obtuvieron perspectivas fascinantes sobre la base molecular de la leucemia mieloide aguda (LMA) y desarrollaron un modelo de estratificación del riesgo mejorado para el mieloma multiple (MM). Estos resultados se presentaron durante el 62 Congreso Anual de la Sociedad Americana de Hematología.
La Alianza Harmony ofrece nuevas perspectivas sobre la leucemia mieloide aguda basadas en una recopilación de datos NGS paneuropea (abstract 1077 [https://ash.confex.com/ash/2020/webprogram/Paper143130.html] - Bullinger et al)
Lars Bullinger, HARMONY Partner de Charité Berlin, Alemania:
"Hemos analizado datos genómicos de 4.986 pacientes con AML. Pudimos confirmar la co-ocurrencia de ciertas mutaciones. Además, obtuvimos perspectivas sobre qué mutaciones se producen primero y cuáles después en el proceso de enfermedad. También hemos investigado la asociación de patrones de mutación con resultados clínicos como la remisión, la reincidencia y la supervivencia. Por ejemplo, muchos pacientes con patrones de mutación de alto riesgo se benefician solo un poco del transplante de células madre alogenéico (alloSCT), pero descubrimos combinaciones de genotipo de alto riesgo específicas que predicen un beneficio de supervivencia mucho mayor".
Un nuevo modelo de estratificación del riesgo (R2-ISS) en mieloma múltiple recientemente diagnosticado: Análisis de datos maduros de 7.077pacientes recogidos por la European Myeloma Network dentro de la Plataforma Big Data de Harmony (abstract 1329 [https://ash.confex.com/ash/2020/webprogram/Paper137021.html] - D'Agostino et al)
Mattia D'Agostino, HARMONY Partner de la Universidad de Turín, Italia:
"Los resultados clínicos para pacientes con MM varían enormemente, con una solución que va desde unos meses a más de 10 años. Investigando los datos de 7.077 pacientes con MM recientemente diagnosticada, descubrimos que los pacientes que actualmente se consideran como 'pacientes de riesgo intermedio' constituyen un grupo bastante diverso con un riesgo variable de progresión o muerte. Identificamos un nuevo sistema prognóstico que identifica cuatro clases de riesgo. Con este modelo, aproximadamente la mitad de los pacientes puede clasificarse como riesgo bajo o intermedio-bajo, y aproximadamente la mitad puede clasificarse como intermedio-alto o alto riesgo. Los oncólogos pueden utilizar nuestro modelo de estratificación del riesgo mejorado para estimar mejor el pronóstico de los pacientes en el momento del diagnóstico de MM. Además, este modelo favorece el diseño de tratamientos de MM adaptados según el riesgo individual de cada paciente".
Formada por datos de 45.000 pacientes con cánceres sanguíneos [https://www.harmony-alliance.eu/en/focus/focus-focus], la Plataforma Big Data de HARMONY es una de las mayores de su tipo en el mundo. Los científicos de HARMONY utilizan la Plataforma para caracterizar el panorama molecular de las malignidades hematológicas, conocer su patofisiología e identificar nuevos objetivos de fármacos. El análisis de Big Data tiene el potencial para transformar el tratamiento de pacientes con cánceres sanguíneos. La capacidad de personalizar el tratamiento de un paciente basado en el conocimiento molecular de una enfermedad o estratificación de riesgo ofrecerá estrategias de crecimiento en el futuro para optimizar los resultados para los pacientes.
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