Redacción. Madrid
El estudio 'Composite anatomical–clinical–molecular prognostic model in nonsmall cell lung cancer', del Grupo de Carcinoma Broncogénico de la Separ, dirigido por Ángel López Encuentra y publicado por la European Respiratory Journal, recoge de forma prospectiva los descriptores que conforman la clasificación TNM (2010), junto con variables clínicas y moleculares.

Ángel López Encuentra.

“Este trabajo, que se ha publicado en enero de 2011, es el fruto de un esfuerzo de colaboración entre varias instituciones, especialidades y disciplinas, dirigido por el Grupo Cooperativo de Carcinoma Broncogénico de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (GCCB-S). En este estudio multidisciplinario han participado neumólogos, patólogos, epidemiólogos clínicos y biólogos moleculares del GCCB-S y del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO)”, explica López Encuentra.

En la investigación se ha recogido de forma prospectiva, y se ha analizado de forma conjunta e individualizada, los descriptores que conforman la clasificación TNM vigente actual de 2010, junto con variables clínicas y moleculares de 512 pacientes con carcinoma broncogénico no microcítico operados en España en varios hospitales del GCCB-S en los años 90.

“El resultado fundamental que arroja el trabajo es que, para la predicción pronóstica, todos los factores, tanto algunos descriptores TN como algunos factores clínicos y moleculares -en diferente grado de fortaleza de predicción pronóstica-, todos, aportan algo para que al final el modelo integrado que agrupa todas estas variables mejore la predicción pronóstica sobre la clasificación TNM del 2010”, apunta este especialista.

El aspecto positivo que se deduce es que en cualquier estudio pronóstico en carcinoma broncogénico, no sólo hay que considerar las variables de extensión tumoral tipo TNM, sino otras ligadas al paciente como son las variables clínicas o las tumorales moleculares.
Por el contrario, el aspecto negativo es que a pesar de agrupar toda la información conocida (datos, TNM, clínicos, moleculares), aún hay un gran vacio que todavía desconocemos para poder tener un índice pronóstico más exacto del que se consigue con esta integración de parámetros y tecnologías.