Page 54 - AVANCES-EN-CANCER-HEMATOLOGICO-2023

DIAGNÓSTICO
“ PRONÓSTICO
Se han consolidado los sistemas pronósticos que incorporan técnicas de secuenciación genética masiva a los modelos pronósticos vigentes
La MFP se caracteriza por una mieloproliferación que, a menudo, se acompaña de mutacio- nes en JAK2, CALR, MPL o en otros genes mieloides; asociada a fibrosis en la médula ósea (MO), anemia, aumento del tamaño del bazo, hematopoyesis fuera de la MO, y riesgo de pro- gresión a leucemia. El diagnóstico requiere una evaluación integral que incluya el examen de la MO y de datos clínicos, de laboratorio, moleculares y citogenéticos, así como la distinción de otras NMP u otras causas de fibrosis reactivas.
En los últimos años, se han consolidado los sistemas pronósticos que incorporan técnicas de secuenciación genética masiva a los modelos pronósticos vigentes.
Recientemente, el grupo español de NMPc ha desarrollado un nuevo modelo pronóstico, usando tecnología de ‘machine learning’, concretamente, el AIPSS-MF (Artificial Intelligen- ce Prognostic Scoring System for MF) basado, exclusivamente, en parámetros clínicos. Por otra parte, en nuestro medio, un modelo simple basado en las comorbilidades, tipo de donante y el uso de la ciclofosfamida postransplante, predice mejor la supervivencia que el MTSS (Myelofibrosis Transplant Scoring System) (Hernandez-Boluda, Biol Blood Marrow Transplan. 2020).
”