Nuevo método para detectar epilépticos que pueden beneficiarse con una cirugía

Con base en información genética, un modelo logra prever qué pacientes que padecen epilepsia del lóbulo temporal medial son refractarios a la terapia medicamentosa

Por Karina Toledo  |  Agência FAPESP – En un estudio publicado en la revista PLoS One, científicos de la Universidad de Campinas (Unicamp), en São Paulo, Brasil, demostraron que es posible utilizar información genética para detectar en forma precoz qué pacientes que padecen una de las formas más graves de epilepsia –conocida como epilepsia del lóbulo temporal medial (ELTM)– son refractarios al tratamiento medicamentoso y, por ende, se recomienda en estos casos la intervención quirúrgica.

Este trabajo se llevó a cabo en el Instituto de Investigación sobre Neurociencias y Neurotecnología (BRAINN, por sus siglas en inglés) –un Centro de Investigación, Innovación y Difusión (CEPID) financiado por la FAPESP–, y contó con la coordinación de la profesora Iscia Lopes-Cendes.

“Se estima que en los mejores centros del mundo se tarda entre 15 y 20 años para que un determinado paciente refractario a la terapia con medicamentos sea derivado para someterse a una cirugía. Mientras tanto, esa persona sigue sufriendo debido a las crisis no controladas. Si logramos acortar ese proceso, podremos cambiar la historia de vida de muchos pacientes. Puede significar la diferencia entre ingresar o no a la facultad, entre tener o no tener un trabajo y entre tener o no una vida normal”, dijo Lopes-Cendes.

Según explicó la investigadora, la ELTM es causada por alteraciones en el funcionamiento de neuronas localizadas en las estructuras más profundas del cerebro como el hipocampo y la amígdala, desde donde se controlan funciones importantes tales como la memoria, la atención y la ansiedad, entre otras. Las crisis provocadas por descargas eléctricas anormales en un gran grupo de neuronas, que pueden o no resultar en convulsiones, interfieren en la memoria y en otras funciones cerebrales, y a menudo ponen al paciente en riesgo de sufrir accidentes, e incluso en peligro de muerte.

Si bien ésta no es la forma más frecuente de epilepsia –representa entre un 30% y un 40% de los casos–, se la considera la más difícil de tratar en adultos. Hasta un 40% de los pacientes no responde a ninguno de los fármacos disponibles. Para esos casos, se recomienda la remoción quirúrgica del área cerebral donde se originan las crisis.

“Toda cirugía implica riesgos, y en este caso, se extirpa una parte del cerebro. No es algo inocuo. Por eso actualmente existe un consenso que apunta a intentar controlar antes las crisis con distintos regímenes de terapia medicamentosa. Generalmente la enfermedad se manifiesta al final de la adolescencia y al comienzo de la edad adulta. Es una etapa crucial en la vida de una persona. Imagínese la diferencia que puede representar el controlar las crisis a los 12 años en lugar de hacerlo a los 35”, dijo la investigadora.

La metodología

El estudio dado a conocer el día 4 de janeiro en PLoS One se realizó con base en el análisis de datos de 237 personas con ELTM sometidas a un seguimiento en la Unicamp desde hace al menos dos años. Los investigadores ya sabían que 162 pacientes de ese grupo eran refractarios al tratamiento, en tanto que los otros 75 respondían bien a los fármacos.

El objetivo del trabajo, de acuerdo con Lopes-Cendes, consistía en desarrollar una metodología que permitiera discriminar entre ambos grupos con base en el análisis del material genético de los participantes. Para ello el grupo seleccionó un conjunto de 11 genes que –según datos disponibles en la literatura científica– están implicados en la absorción, el metabolismo y el transporte de medicamentos antiepilépticos.

En esos 11 genes se genotiparon 119 diferentes marcadores moleculares de tipo polimorfismo de un solo nucleótido (SNPs, por sus siglas en inglés) para ver qué alelos estaban presentes.

“Aplicamos una serie de procedimientos estadísticos para desarrollar el modelo con mejor capacidad para prever el desenlace del paciente. En dicho modelo íbamos poniendo y sacando variables para ver cuáles contribuían mejor para formular la predicción. Aparte de los polimorfismos genéticos, también agregamos datos clínicos tales como la presencia o la ausencia de atrofia de hipocampo, la edad en que comenzaron las crisis y el sexo del paciente, entre otras”, comentó Lopes-Cendes.

Cuando se tenían en cuenta únicamente las variables clínicas, el índice de acierto del modelo se ubicó en torno del 45%, lo cual, según subrayó Lopes-Cendes, sería inferior al método de arrojar una moneda a lo alto para elegir cara o cruz.

Sin embargo, cuando se consideró el análisis de esos SNPs, el índice de acierto trepó al 80% y llegó al 82% cuando se sumaron variables clínicas y genéticas.

Tal como explicó Lopes-Cendes, para tener la seguridad de que ambos grupos de pacientes estudiados pertenecían a la misma población (desde el punto de vista genético) y que, por consiguiente, eran efectivamente comparables, el grupo también genotipó otros 90 SNPs en distintos genes ubicados en los mismos cromosomas del análisis anterior.

“Es lo que denominamos control genómico. Sin éste, corremos el riesgo de seleccionar pacientes y controles de poblaciones distintas y comprometer así los resultados de los análisis”, dijo la investigadora.

El paso siguiente

Frente al alto índice de aciertos del modelo que desarrolló el equipo del BRAINN, Lopes-Cendes revela que pretende ahora iniciar un estudio multicéntrico con pacientes de diversos países.

“La idea es genotipar esos SNPs al comienzo del tratamiento y realizar un seguimiento de esos pacientes durante dos años para ver cuál será el desenlace. Si el resultado corrobora lo que encontramos durante este primer estudio, habrá elementos suficientes como para incluir esta metodología en la práctica clínica”, sostuvo.

Puede leerse el artículo intitulado “A Prediction Algorithm for Drug Response in Patients with Mesial Temporal Lobe Epilepsy Based on Clinical and Genetic Information” en el siguiente enlace: journals.plos.org/plosone/article/metrics?id=10.1371/journal.pone.0169214.