Modelo de biomarcadores de inflamación y nutrición para la predicción de la supervivencia en pacientes con cáncer de...

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• Pulmonología
• Los biomarcadores
• Modelado Pronóstico

Sus antecedentes:

• La comorbilidad entre el cáncer de pulmón y la tuberculosis (TB) presenta desafíos de pronóstico únicos.
• Los modelos de pronóstico existentes no abordan adecuadamente esta población específica de pacientes.
• Los marcadores de inflamación y nutrición muestran potencial para predecir los resultados en diversas enfermedades.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de pronóstico multidimensional para pacientes con cáncer de pulmón comórbido y tuberculosis.
• Evaluar el valor pronóstico de ocho biomarcadores de inflamación y nutrición en esta población.
• Proporcionar una herramienta para la estratificación del riesgo y orientar las posibles intervenciones.

Principales métodos:

• Estudio retrospectivo de 100 pacientes con cáncer de pulmón y TB.
• Se utilizaron ocho marcadores de inflamación y nutrición (NLR, PLR, SII, LMR, PNI, HALP, HRR, ALB/GLB) como predictores.
• Se utilizó la regresión LASSO para la selección de características y el modelo de riesgos proporcionales de Cox para el análisis de la supervivencia.
• Evaluación del rendimiento del modelo utilizando curvas ROC, índice C y gráficos de calibración con resamplamiento de arranque.

Principales resultados:

• Un modelo final incluía diabetes, ECOG PS, NLR, PNI, HRR y RDW.
• ECOG PS fue identificado como un factor pronóstico independiente (HR = 1,76, p = 0,04).
• El nomograma demostró un buen rendimiento (índice C = 0,71) y una calibración excelente.
• Un subgrupo de alto riesgo (ECOG PS ≥ 2 y NLR> 8) mostró una supervivencia cercana a cero a los 5 años.
• Se encontró una interacción significativa entre ECOG PS y NLR (p = 0,032).

Conclusiones:

• Este es el primer modelo de pronóstico validado que combina marcadores de inflamación y nutrición para pacientes con cáncer de pulmón y tuberculosis.
• El modelo sirve como herramienta cuantitativa para la estratificación del riesgo individual.
• Los hallazgos apoyan la consideración de intervenciones nutricionales para pacientes de alto riesgo.