Evaluación de la detección de aneuploidías cromosómicas ultrasensibles para la detección de enfermedad residual mínima en mieloma múltiple (EUCADD)

En el mieloma múltiple, la enfermedad residual mínima (MRD) se refiere a las células de mieloma que están presentes en la médula ósea después de que se ha medido una respuesta clínica y el paciente está en remisión. Un paciente que da "MRD negativo" después del tratamiento para el mieloma tiene menos de una célula de mieloma por millón de células de la médula ósea. Los datos de ensayos clínicos recientes sugieren que los pacientes con un nivel tan bajo de enfermedad pueden tener menos probabilidades de experimentar una recaída de su afección que los pacientes con niveles más altos. En los últimos años, las pruebas de MRD ahora se aplican en el manejo de pacientes que reciben terapias estándar para la enfermedad.

La inestabilidad cromosómica (CIN) resulta de errores en la segregación cromosómica durante la mitosis, lo que lleva a anomalías cromosómicas estructurales y numéricas. Generará heterogeneidad genómica que actúa como sustrato para la selección natural. Además, está demostrado que los tumores con aneuploidías y poliploidías resultantes de la duplicación del genoma completo están relacionados con metástasis, resistencia al tratamiento y disminución de la supervivencia global. Se estima que entre el 60 % y el 80 % de los tumores humanos presentan anomalías cromosómicas sugestivas de NIC. CIN se correlaciona positivamente con el estadio del tumor y se enriquece en especímenes de tumores recidivantes y metastásicos. Debido a la ubicuidad de CIN en las células cancerosas y las células cancerosas que liberan ADN en la sangre periférica (PB) durante la apoptosis, es una forma potencialmente no invasiva de detectar CIN en PB cfDNA de los pacientes con MM al nivel de MRD de carácter. UCAD es un nuevo método para detectar CIN en la muestra de ADN de pacientes, incluida la extracción de cfDNA de PB, el análisis de ADN mediante secuenciación de genoma completo de baja cobertura, el procesamiento de datos mediante técnicas de bioinformación y, finalmente, la optimización del manejo de pacientes con MM.