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Classificazione genomica e prognosi individualizzata nel mieloma multiplo

Gli esiti per i pazienti con mieloma multiplo di nuova diagnosi ( NDMM ) sono eterogenei, con una sopravvivenza globale ( OS ) che varia da mesi a oltre 10 anni.

Per decifrare e prevedere l'eterogeneità molecolare e clinica del mieloma multiplo di nuova diagnosi, è stata riunita una serie di 1.933 pazienti con dati clinici, genomici e terapeutici disponibili.
Sfruttando un catalogo completo di fattori genomici, sono stati identificati 12 gruppi, espandendo le precedenti classificazioni molecolari basate sull'espressione genica.

Per costruire un modello che preveda il rischio individualizzato nel mieloma multiplo di nuova diagnosi ( IRMMa ), sono state integrate variabili cliniche, genomiche e di trattamento.

Per correggere le variabili tempo-dipendenti, tra cui Melfalan ad alte dosi seguito da trapianto autologo di cellule staminali ( HDM-ASCT ) e terapia di mantenimento, è stato progettato un modello multistato.

L'accuratezza del modello IRMMa è risultata significativamente più elevata rispetto a tutti i modelli prognostici di confronto, con un indice c per la sopravvivenza globale di 0.726, rispetto all'International Staging System ( ISS; 0.61 ), a ISS rivisto ( 0.572 ) e a R2-ISS ( 0.625 ).

Parte integrante dell'accuratezza del modello sono state 20 caratteristiche genomiche, tra cui 1q21 gain/amp, del 1p, perdita di TP53, traslocazioni NSD2, firme mutazionali APOBEC e firme del numero di copie ( che riflettono la complessa variante strutturale cromotripsi ).

L’accuratezza e la superiorità di IRMMa rispetto ad altri modelli prognostici sono state convalidate su 256 pazienti arruolati nello studio clinico GMMG-HD6.

I rischi individualizzati dei pazienti sono stati significativamente influenzati nei 12 gruppi genomici dalle diverse strategie di trattamento ( varianza del trattamento), fatto che è stato utilizzato per identificare i pazienti per i quali Melfalan ad alte dosi seguito da trapianto autologo di cellule staminali è particolarmente efficace rispetto ai pazienti per i quali l'impatto è limitato.

Integrando dati clinici, demografici, genomici e terapeutici, è stato sviluppato il primo modello di previsione del rischio individualizzato che consente decisioni terapeutiche su misura per i pazienti con mieloma multiplo di nuova diagnosi. ( Xagena2024 )

Maura F et al, J Clin Oncol 2024;42:1229-1240

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