La leucemia mieloide aguda (LMA) es el tipo de leucemia más común en adultos. El principal tratamiento de elección se basa en la administración de quimioterapia intensiva. Sin embargo, más del 50% de los pacientes adultos <60 años y el 80% de los pacientes >60 años recaen debido al desarrollo de resistencias al tratamiento. En los últimos años se ha puesto de manifiesto la heterogeneidad molecular de la LMA. Este mayor conocimiento de las bases moleculares de la leucemogénesis ha permitido el desarrollo de nuevas estrategias terapéuticas dirigidas, basadas en las características clínicas y moleculares de los pacientes. No obstante, solo los pacientes con alteraciones accionables pueden beneficiarse de estas terapias y, aunque han supuesto una mejora su supervivencia, la tasa de recaídas debido al desarrollo de resistencias continúa siendo elevada. Por ello, actualmente el manejo clínico de los pacientes con resistencia al tratamiento quimioterápico o dirigido continúa siendo uno de los principales desafíos, siendo esencial el estudio integrado de nuevos biomarcadores predictivos que puedan predecir el grado de respuesta y posibiliten nuevas estrategias terapéuticas. En este sentido en el presente proyecto proponemos una exhaustiva caracterización de los pacientes con LMA en resistencia al tratamiento mediante análisis genómicos, metabolómicos y transcriptómicos para dilucidar diferencias entre ellos y los pacientes respondedores así como identificar nuevos mecanismos de resistencia a los tratamientos dirigidos. Además se pretende emplear estudios de secuenciación masiva para el seguimiento de la enfermedad mínima residual (EMR) en pacientes con mutaciones clásicas como NPM1, IDH1/2 y FLT3. Por último el proyecto presenta un claro carácter innovador al integrar todos estos datos ómicos mediante algoritmos de inteligencia artificial (Machine Learning) que permitan identificar parámetros biológicos clave que actúen como biomarcadores.

Leucemia
Secuenciación masiva
terapia dirigida
biomarcadores