Tendencias temporales en el riesgo de progresión en el mieloma múltiple latente: una revisión sistemática

Área de la Ciencia:

• Hematología
• Oncología
• Epidemiología

Sus antecedentes:

• Los avances diagnósticos y las actualizaciones de clasificación han alterado potencialmente la historia natural del mieloma múltiple latente (MML).
• Ha faltado la cuantificación empírica de estos cambios temporales en el pronóstico del MML.
• Este estudio revisa sistemáticamente las tendencias temporales en el pronóstico del MML.

Objetivo del estudio:

• Evaluar los cambios temporales en el pronóstico del mieloma múltiple latente (MML).
• Cuantificar la evolución de la historia natural del MML en respuesta a las actualizaciones de diagnóstico y clasificación.
• Evaluar el impacto de la precisión diagnóstica en las tasas de progresión del MML a lo largo del tiempo.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de las bases de datos PubMed, EMBASE y Cochrane Library (enero de 1990 - noviembre de 2025).
• Digitalización de las curvas publicadas de tiempo hasta la progresión (TTP) utilizando una aplicación web Shiny para la reconstrucción de datos a nivel individual.
• Generación de curvas de supervivencia de Kaplan-Meier (KM) y metaanálisis utilizando RStudio.

Principales resultados:

• El riesgo general de progresión a los 2 y 10 años fue del 22,8% y 60,1%, aumentando al 44,7% y 85,6% para pacientes de alto riesgo.
• El análisis de referencia posterior al quinto año mostró tasas de progresión atenuadas: 14,2% y 30,8% (riesgo total), 22,5% y 50,6% (alto riesgo) a los 2 y 5 años post-referencia.
• Los estudios anteriores a 2014 exhibieron tasas de progresión más altas que las cohortes recientes (rho de Spearman = 0,645, p = 0,034), y el metaanálisis respaldó una progresión elevada en cohortes más antiguas.

Conclusiones:

• El mieloma múltiple latente (MML) parece seguir una trayectoria más indolente en los últimos años.
• La mejora de la precisión diagnóstica y la exclusión de la enfermedad subclínica probablemente contribuyen a este curso indolente observado.
• Los modelos predictivos mejorados pueden guiar la toma de decisiones terapéuticas, dirigiendo el tratamiento a personas de alto riesgo y evitando intervenciones innecesarias para pacientes de bajo riesgo.