Sesión del día 11 de Febrero del 2003 - La predicción clínica en Oncología Médica

"La predicción clínica en Oncología Médica",

 

 

 

 

 

por el Ilmo. Sr. D. Manuel González Barón,

Profesor Titular de Oncología Médica
Universidad Autónoma de Madrid

Académico Correspondiente
Real Academia Nacional de Medicina

 

RESUMEN

La capacidad para superar el azar como patrón fijo en el devenir de los males que aquejan a los demás ha sido sinónimo de prestigio. Actualmente, en Oncología, el conocimiento de los factores pronósticos sirve para calcular la supervivencia del paciente, las posibilidades de recaída y de respuesta al tratamiento. Al enfermo y a su familia le permite realizar un nuevo plan de vida adaptado a una nueva realidad vital, la cual, independientemente de estar sujeta a continuo cambio, no debe ser obviada. Por ello, la predicción clínica es la actuación más comprometida de todas a las que nos enfrentamos en la práctica médica.

En el estudio pronóstico es muy importante un ejercicio clínico de calidad, que denota una inmensa cualificación de los médicos y de la Medicina. Al fin y al cabo, el estudio del pronóstico individual supone acercarnos a una Medicina personalizada. Es decir, un ejercicio médico que considera al enfermo como ser humano, individualidad inherente a la más alta dignidad, irrepetible y diferente a sus semejantes, aunque padezca una enfermedad similar a la de otros. En el estudio de los factores pronósticos se establece un flujo continuo de información entre el colectivo y el individuo: los datos obtenidos desde la colectividad se aplican sobre el individuo y viceversa.

ABSTRACT

Predictive factors (PF) are variables that give information about survival, treatment response or toxicity and future complications on cancer patients. The foremost utility of PF takes root in the possibility to furnish an individualized treatment schedule with higher succeeding options. They include clinical characteristics of the patient, tumour features, treatment administrated, classical pathological and new molecular data obtained from patients clinical samples. Clinical parameters comprise age, sex, underlying diseases and performance status among others, and in concurrence with tumour pathology and clinical stage (TNM) usually define the best treatment options. Also, chemotherapy response can modify natural history of several tumours, and thus is a PF.

Modifications in evolving PF typically induce a variation in patient outcome. Hence, surgical tumour size reduction or neoadjuvant down-staging improve survival in several cancers. In the other side, treatment adjustment to steady PF should offers better outcome than "standard therapies".

Recent advances on cancer research have generated a great deal of biological data that help us to search new treatment and diagnostic modalities. Biotechnology offers a great amount of possibilities in the next future and probably a true individualized therapy. Conversely, there are a small amount of molecular evidences that imply a clear variation in current clinical practice. Hence, more scientific and financial efforts are necessary to exploit to the full knowledge spurting up from basic science.

In summary, the prediction in oncology is a hard task derived from clinical observation, tumour behaviour, treatment schedules and biological evidences that must offer realistic predictions on a concrete cancer patient. Oncologists have a duty to know all these variables to accomplish this thorny assignment.

This review will focus on classical and recent biological PF in cancer.