Desarrollan una herramienta que predice el riesgo de rechazo e infecciones después de un trasplante renal

Hoy en día resulta difícil para los médicos predecir qué paciente experimentará un rechazo del trasplante de riñón o desarrollará una infección luego del trasplante de riñón. Ahora, especialistas del CONICET y del CEMIC lograron desarrollar un modelo que predice esas complicaciones y apunta a una medicina personalizada que aumente las tasas de éxito de ese procedimiento médico. El avance se publicó en el Journal of Clinical Virology.

“El modelo predictivo, que desarrollamos, resulta especialmente prometedor para identificar pacientes que tienen muy baja probabilidad de presentar rechazo al riñón trasplantado y a padecer infecciones. Asimismo, la incorporación de una herramienta de este tipo puede ayudar a identificar mejor a los pacientes con riesgo de desarrollar eventos adversos con el fin de tomar decisiones médicas apropiadas para esos casos. También podría ser útil para resolver uno de los grandes desafíos después de un trasplante renal que es encontrar en el paciente el equilibrio justo de inmunosupresión (con fármacos) para evitar que el sistema inmune reconozca al riñón trasplantado como extraño, lo ataque y desencadene un rechazo”, afirma Marcela Echavarría, líder del trabajo, investigadora del CONICET, médica, Bioquímica, Doctora en Ciencias Médicas  y directora de la Unidad de Virología (UNVIR) de CEMIC-CONICET. Y agrega: “Nuestro aporte principal es avanzar hacia una inmunosupresión más personalizada, es decir, pasar de ajustar la inmunosupresión de acuerdo a sus concentraciones en sangre a poder ajustarla también de acuerdo con la respuesta inmunológica individual de cada paciente”.

Los pacientes necesitan recibir fármacos inmunosupresores para evitar que el sistema inmune ataque el riñón trasplantado, sin embargo, una inmunosupresión excesiva aumenta la susceptibilidad a las infecciones, mientras que una inmunosupresión insuficiente favorece el rechazo del injerto. “En ese sentido, rechazo e infección representan dos de las complicaciones más relevantes después del trasplante renal. O sea, la problemática que atraviesan los trasplantes renales puede ser la pérdida del órgano trasplantado o las infecciones”, explica Echavarría.

Actualmente, gran parte del manejo del paciente trasplantado se basa en medir las concentraciones de los fármacos inmunosupresores. “Nuestro trabajo plantea que podríamos agregar otra estrategia: medir también cómo está respondiendo funcionalmente el sistema inmunológico de ese paciente”, destaca la científica del CONICET y del CEMIC.

Actualmente, el seguimiento del paciente incluye la evaluación clínica, la función renal, la medición de concentraciones de inmunosupresores y, cuando corresponde, la biopsia renal. “La biopsia sigue siendo la herramienta directa y confirmatoria para establecer el diagnóstico y el tipo de rechazo”, indica Echavarría.

En este contexto, los autores del estudio trabajaron en el desarrollo de un modelo predictivo que ayude a estimar el estado inmunológico del paciente y permita mejorar la estratificación de riesgo. “O sea, saber si un paciente está, desde el punto de vista inmunológico, muy inmunosuprimido o poco inmunosuprimido para brindar una atención personalizada y para ello proponemos medir al virus Torque Teno Virus (TTV) cuya carga viral en sangre varía de acuerdo al estado inmunitario del paciente”, puntualiza Echavarría. 

El TTV es un virus extremadamente frecuente en la sangre. La gran mayoría de las personas lo tiene, pero no provoca enfermedades. “La relevancia del TTV en el contexto del trasplante no radica en que cause enfermedad, sino en que su carga viral ha sido propuesta como un biomarcador del sistema inmunitario. Lo interesante es que su concentración en sangre parece comportarse como una especie de ‘inmunómetro’ del estado inmunológico. El modelo predictivo que desarrollamos se basa en la medición de este biomarcador y en la incorporación de variables clínicas del paciente.”, explica la científica. Y agrega: “En pacientes trasplantados que evaluamos durante el estudio, observamos que una mayor inmunosupresión favorece la replicación del virus, mientras que una baja inmunosupresión se asocia con menor replicación del virus”.

¿Cómo lo lograron?

Lo primero que hicieron los autores del estudio fue desarrollar un modelo basal que utilizaba exclusivamente la carga viral de TTV y a fin de mejorar estos modelos predictivos desarrollaron modelos ampliados que combinaron la carga viral de TTV con variables clínicas determinadas y realizaron un estudio de cohorte prospectivo en pacientes adultos trasplantados renales en CEMIC entre 2018 y 2022.

Se incluyeron 130 pacientes de quienes se analizaron 871 muestras de plasma, y documentaron su evolución clínica durante un seguimiento de tres años después del trasplante.

“Medimos sistemáticamente, cada 3 meses,  la carga viral del TTV mediante una tecnología molecular llamada PCR en tiempo real junto con las determinaciones de seguimiento y laboratorio, registrando las complicaciones que fueron apareciendo. Durante el seguimiento, el 36,6 por ciento presentó rechazo clínico o subclínico y el 55,4 por ciento presentó infecciones”, indica Echavarría. 

En el modelo ampliado que combina medición de TTV con variables clínicas, la capacidad predictiva del modelo mejoró notablemente que la sola medición de ese virus. “Comprobamos que los valores predictivos negativos alcanzados fueron altos: casi 98 por ciento para rechazo y un poco más del 94 por ciento para infección. O sea, este modelo tiene una buena capacidad para identificar pacientes con baja probabilidad de presentar rechazo o infecciones”, destaca Noelia Reyes, becaria doctoral del CONICET en la UNVIR y primera autora de la investigación que fue parte de su trabajo de tesis de doctorado.

Echavarría aclara que la idea a futuro “no sería reemplazar las herramientas que utilizamos hoy, sino complementarlas. Integrar la carga viral del TTV con parámetros clínicos y de laboratorio podría ayudarnos a predecir con mayor precisión qué pacientes tienen mayor riesgo de rechazo y cuáles están excesivamente inmunosuprimidos y, por lo tanto, tienen mayor riesgo de infecciones”.

El paso siguiente, concluye Echavarría “es validar estos modelos en poblaciones más grandes e independientes y evaluar prospectivamente si utilizarlos para orientar las decisiones terapéuticas realmente permite disminuir rechazos e infecciones. En definitiva, se trata de acercarnos cada vez más a una medicina de precisión en trasplante: dar a cada paciente la inmunosupresión que necesita, ni más ni menos”.

Del estudio también participaron Fernando Poletta, del Laboratorio de Epidemiología Genética en el Hospital Universitario CEMIC (CEMIC-CONICET), investigador del CONICET y Director de la Unidad Ejecutora CEMIC-CONICET; Raquel Jara y Eliana Hermida, del CONICET y del CEMIC e integrantes del equipo de Echavarría; y Natalia Boccia, Carlos Díaz, Gervasio Soler Pujol y Gustavo Laham, del Departamento de Nefrología del Hospital Universitario CEMIC.