Modelo de trasplante renal podría identificar menor riesgo de rechazo

Después de un trasplante renal, el paciente se enfrenta a una difícil disyuntiva: proteger el nuevo órgano con fármacos inmunosupresores y aceptar sus graves efectos secundarios. Científicos de Northwestern Medicine han desarrollado un modelo de estratificación del riesgo que podría identificar a los pacientes cuya incompatibilidad con el riñón del donante conlleva un menor riesgo de rechazo.

El sistema inmunitario puede producir anticuerpos contra antígenos leucocitarios humanos incompatibles, o HLA: proteínas presentes en el riñón del donante. El equipo analizó datos de más de 3.000 receptores de cinco centros de trasplantes de Estados Unidos, Bélgica, Países Bajos y España, y examinó algo más que un simple recuento de incompatibilidades: la biología de las proteínas HLA implicadas.

Mediante parámetros de divergencia evolutiva y de las propiedades fisicoquímicas de los aminoácidos, los investigadores descubrieron que los alelos HLA-DQ —distintas formas de la familia HLA-DQ— se agrupaban en dos grupos principales que divergieron durante la evolución. Las incompatibilidades entre esos grupos se asociaron con un mayor riesgo de anticuerpos específicos del donante de novo, es decir, anticuerpos generados recientemente contra el donante. Después, los investigadores dividieron los alelos en seis grupos funcionales y desarrollaron un modelo cualitativo asociado con el rechazo mediado por anticuerpos y la pérdida del injerto.

En la práctica, el modelo podría ayudar a los médicos a decidir qué pacientes podrían ser candidatos a una medicación inmunosupresora menos intensiva después del trasplante, manteniendo dosis más altas para quienes presenten un mayor riesgo. También podría orientar la frecuencia de la monitorización inmunitaria de los anticuerpos específicos del donante y de las biopsias invasivas, así como la seguridad de una reducción gradual de la medicación. Se trata de usos clínicos propuestos, no de resultados ya demostrados en la atención rutinaria.

El siguiente paso de validación es geográfico: los investigadores planean validar el modelo con datos de pacientes de otras regiones. Anat Roitberg-Tambur, autora principal del estudio, afirmó que el periodo inmediatamente posterior al trasplante es aquel en el que la estratificación del riesgo podría tener el mayor efecto práctico, pero el modelo debe demostrar primero que su jerarquía biológica del riesgo se mantiene más allá de los centros que generaron el análisis.