Martes, 10 Enero 2023 10:56

El nuevo sistema de priorización de la lista de espera de trasplante hepático que eliminará las disparidades de género se llama GEMA

Escrito por UCC+i
Imagen del grupo de investigación que participa en el proyecto. Imagen del grupo de investigación que participa en el proyecto.

El nuevo modelo GEMA ha demostrado una mayor capacidad de predecir la mortalidad en lista de espera y, por tanto, ha confirmado su superioridad con respecto al sistema actualmente vigente, en dos países diferentes y con dos sistemas de adjudicación de órganos distintos



Investigadores del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), Hospital Universitario Reina Sofía, de la Universidad de Córdoba y del área de Enfermedades Hepáticas y Digestivas del CIBER (CIBEREHD) han forjado alianzas de colaboración con investigadores del Reino Unido y de Australia para eliminar la disparidad de género en el acceso al trasplante. El resultado ha sido el nuevo modelo GEMA (del inglés “Gender-Equity Model for liver Allocation”), el cual consiste en la sustitución de la creatinina sérica por otro indicador de la función renal más preciso y que no se ve influenciado por la masa muscular. “Era necesario eliminar la creatinina del modelo -nos explica el Dr. Manuel Luis Rodríguez Perálvarez, hepatólogo del Hospital Reina Sofía, profesor de la Universidad de Córdoba e investigador principal del estudio- ya que, a idéntica función renal, las mujeres y los pacientes con desnutrición muestran cifras de creatinina más bajas y por ello obtienen menos prioridad para recibir un trasplante”. El profesor César Hervás Martínez, catedrático emérito y director del Grupo de Investigación “Aprendizaje y Redes Neuronales Artificiales”, AYRNA, del Departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba, puntualiza: “El verdadero reto ha sido acomodar el nuevo parámetro dentro de la ecuación matemática, ya que, al igual que ocurre en un puzle, la sustitución de una de sus piezas solo es posible si las demás adaptan su forma para que encaje”.

El estudio, que ha precisado tres años de investigación y ha sido financiado por la Junta de Andalucía y la Agencia Española de Investigación, ha contado con casi 10.000 pacientes incluidos en lista de espera de trasplante en el Reino Unido y en Australia. Preguntados por este número tan elevado de pacientes, Antonio Manuel Gómez Orellana (coinvestigador principal del estudio) y David Guijo Rubio, ingenieros informáticos e investigadores del grupo AYRNA, nos explican: “Cuanto mayor es la cantidad y la calidad de la información utilizada en la construcción del modelo, más precisas son sus predicciones y, por tanto, más justa será la gestión de la lista de espera”. El nuevo modelo GEMA ha demostrado una mayor capacidad de predecir la mortalidad en lista de espera y, por tanto, ha confirmado su superioridad con respecto al sistema actualmente vigente, en dos países diferentes y con dos sistemas de adjudicación de órganos distintos. “Esto hace muy probable que GEMA pueda exportarse a otras localizaciones geográficas”, opina el Dr. Rodríguez. La ventaja del modelo GEMA beneficia tanto a hombres como a mujeres, aunque de forma más pronunciada a éstas últimas, con lo que podría equilibrar a ambos sexos de cara al acceso al trasplante hepático. El impacto en la composición de la lista de espera de trasplante hepático actual sería muy acusado ya que aproximadamente la mitad de los pacientes modificarían su puntuación de prioridad en dos o más puntos.

A pesar de vivir en un país líder mundial en materia de trasplante, el número de donantes sigue siendo inferior al número de personas que necesitan un trasplante de hígado. La posición del paciente en la lista de espera viene determinada por la gravedad de su enfermedad, estimada mediante un sistema desarrollado en los Estados Unidos denominado “MELD” y que combina varios parámetros analíticos rutinarios. Desde la introducción de este modelo hace dos décadas se ha objetivado una reducción de la mortalidad en lista de espera, pero también se ha observado que las mujeres se encuentran en desventaja para acceder al trasplante. Se ha estimado que 800 mujeres habrían fallecido en la última década en los Estados Unidos debido a la disparidad de género en el acceso al trasplante. Este hecho está motivado por uno de los componentes de la puntuación MELD, en concreto la creatinina sérica, la cual indica la función renal del paciente, pero se ve influenciada por la masa muscular, inferior, por lo general, en las mujeres.

En España, a pesar de todos los esfuerzos de los equipos de trasplante y del tejido de coordinación orquestado por la Organización Nacional de Trasplantes (ONT), el riesgo de mortalidad en lista de espera de trasplante hepático o de exclusión de la lista por agravamiento oscila alrededor del 8% en los últimos años, cifra que podría reducirse significativamente con la adopción del modelo GEMA. Preguntado sobre si el modelo podrá ser una realidad en nuestro país, el Dr. Rodríguez responde: “Somos muy optimistas ante la posibilidad de que GEMA sea adoptado para la gestión de la lista de espera en España. Hemos diseñado un proyecto que involucra tanto a la ONT como a la Sociedad Española de Trasplante Hepático (SETH), a la Federación Nacional de Pacientes Trasplantados de Hígado (FNETH) y al CIBEREHD. El proyecto será iniciado en breve gracias a la financiación obtenida en convocatoria pública competitiva dentro de la acción estratégica en salud del Instituto de Salud Carlos III y esperamos contar con todos los centros de trasplante hepático españoles. Este es el paso previo necesario para la implantación de GEMA en España“.

El estudio GEMA, (“Development and validation of the Gender-Equity Model for liver Allocation (GEMA) to prioritize liver transplant candidates: a cohort study”), ha sido publicado en la prestigiosa revista The Lancet Gastroenterology & Hepatology, la cual tiene el mayor factor de impacto a nivel internacional en el área de conocimiento de las enfermedades hepáticas y digestivas. Para más información, puede accederse a la publicación completa en el siguiente link:

https://authors.elsevier.com/sd/article/S2468-1253(22)00354-5

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