Factores que influencian los desenlaces clínicos en el cáncer de próstata metastático resistente
La prognosis al diagnóstico y la selección de la terapia de primera línea tienen un importante impacto sobre la supervivencia, según un voluminoso estudio.
Científicos de diversos centros estadounidenses han llevado a cabo un estudio retrospectivo en más de 4000 pacientes con cáncer de próstata metastático resistente a la castración, en el que establecen el valor de la hemoglobina, la albúmina y la fosfatasa alcalina circulantes como factores pronósticos al diagnóstico. Tras constatar que ...
Científicos de diversos centros estadounidenses han llevado a cabo un estudio retrospectivo en más de 4000 pacientes con cáncer de próstata metastático resistente a la castración, en el que establecen el valor de la hemoglobina, la albúmina y la fosfatasa alcalina circulantes como factores pronósticos al diagnóstico. Tras constatar que la alteración de uno, uno o dos, o los tres parámetros de laboratorio se asocia a prognosis favorable, intermedia o mala, respectivamente, los investigadores hallaron que este último grupo de pacientes presentó una mediana de supervivencia global (SG) de apenas 6 meses, en comparación con los 31 meses del grupo de prognosis favorable.
Megan Caram, directora del estudio, afirma que, independientemente del tratamiento de primera línea recibido, la SG en los grupos de pronóstico favorable e intermedio fue similar. Sin embargo, en los de mal pronóstico, la terapia con ketoconazol ofreció menor beneficio, asegura la científica.
Este último fármaco también fue menos ventajoso que la abiraterona en la prolongación de la supervivencia libre de progresión bioquímica en todos los grupos, señala Caram. La investigadora prosigue indicando que el subtipo de cáncer examinado presenta un amplio rango de supervivencias, que van desde los pocos meses a los varios años, lo que impone la necesidad de identificar los tratamientos de primera línea más adecuados para cada paciente. El modelo predictivo aportado por el actual trabajo podría facilitar este objetivo, ya que es más sencillo que los complejos modelos pronósticos actualmente en uso, concluye Caram.
