El desarrollo de escalas predictivas capaces de vaticinar la evolución de las enfermedades representa uno de los campos actualmente en crecimiento derivado de las aplicaciones del análisis de datos a gran escala y al empleo de la Inteligencia Artificial.

En el glioma de alto grado, la incorporación de información relacionada con la expresión genética del tumor ha permitido en los últimos años un mejor conocimiento de la enfermedad. Ello ha facilitado la generación de este tipo de modelos predictivos.

En el último número de la revista Journal of Neurosurgery autores alemanes y holandeses presentan su modelo y el proceso de validación externa del mismo que tuvo lugar sobre 1036 pacientes diagnosticados entre 2012 y 2018 de los cuales el 95% había fallecido en el momento de llevar a cabo el estudio.

Tras llevar a cabo el ajusto este modelo predictivo incluyó finalmente en su algoritmo las variables: edad, el sexo, la condición general preoperatoria según la escala KArnofsky, grado de resección, estado mutacional de la metilación MGMT y cumplimiento del tratamiento adyuvante.

Los autores concluyeron que se trata de un modelo predictivo reproducible para la mayoría de los casos, por lo que puede ser de utilidad en la toma de decisiones. Requeriría no obstante un mayor refinamiento de cara a poder explicar aquellos casos de supervivencia prolongada que no se ajustan al mismo.

Fuente: Mijderwijk HJ, Nieboer D, Incekara F, Berger K, Steyerberg EW, van den Bent MJ, Reifenberger G, Hänggi D, Smits M, Senft C, Rapp M, Sabel M, Voss M, Forster MT, Kamp MA. Development and external validation of a clinical prediction model for survival in patients with IDH wild-type glioblastoma. J Neurosurg. 2022 Jan 14:1-10. doi: 10.3171/2021.10.JNS211261. Epub ahead of print. PMID: 35171829.