La migraña crónica (MC) presenta una prevalencia del 1-2% en la población general, mayor aún en mujeres y en edad laboral. La MC habitualmente es el resultado de una transformación de una forma episódica (ME), pero hasta ahora la posibilidad de revertir el proceso es baja, sin que los datos individuales de distintas disciplinas hayan mostrado ser buenos predictores del proceso de decronificación. Nuestro objetivo es establecer una estrategia personalizada que reduzca el impacto de la migraña a través de herramientas predictivas que permitan una reducción en su cronificación, mediante: 1. Predicción de crisis de migraña en pacientes con ME de alta frecuencia (PREDICRISIS). Dos de los factores de cronificación en la migraña son el uso excesivo o insuficiente de medicación analgésica. El tratamiento precoz y dirigido en las crisis de migraña permitiría reducir la cronificación. Esto se lograría mediante un dispositivo wearable de monitorización ambulatoria y una app móvil con registros en tiempo real que permiten evaluar la alteración en variables biométricas en las horas o días previos al dolor, y las características del dolor, respectivamente. 2. Predicción de respuesta inicial y sostenida a los anticuerpos anti-CGRP en pacientes con ME de alta frecuencia y MC (PREDICGRP), a través de biomarcadores moleculares (CGRP, amilina), transcriptómicos (miRNA), epigenéticos y de neuroimagen. Los anti-CGRP son eficaces para reducir la frecuencia de migraña, pero no todos los pacientes muestran respuesta a estos tratamientos y, en los que la presentan, puede existir un un empeoramiento tras la suspensión. La combinación de los distintos marcadores multiómicos mediante machine learning se muestra como una herramienta interesante para la predicción de respuesta o no respuesta/irreversibilidad. Con ello, se pretende conseguir una reducción del impacto de la enfermedad en la calidad de vida del paciente y de los costes de la misma, estimados en 2.000 M€ en España.

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Acción Estratégica en Salud (AES)