La pancreatitis crónica (PC) es un síndrome fibroinflamatorio que provoca disfunción orgánica, dolor crónico, un mayor riesgo de cáncer de páncreas y una morbilidad considerable. Debido a la falta de biomarcadores específicos, el diagnóstico se basa en los síntomas y en características de imagen específicas, pero poco sensibles, lo que impide un diagnóstico temprano y un tratamiento adecuado.
Realizamos un estudio de tipo 3 para la predicción multivariable del pronóstico individual según las directrices de TRIPOD. Se identificó una firma para distinguir la PC de los controles (n=160) utilizando cromatografía de gases-espectrometría de masas y cromatografía líquida-espectrometría de masas en tándem en plasma de ácido etilendiaminotetraacético (EDTA) y se validó en cohortes independientes.
Un algoritmo Naive Bayes identificó ocho metabolitos de seis clases ontológicas. Tras el entrenamiento del algoritmo y el cálculo de los puntos de corte óptimos, la clasificación según la firma metabólica detectó el CP con un área bajo la curva (AUC) de 0,85 (IC del 95%: 0,79 a 0,91). La validación externa en dos cohortes independientes (total n=502) dio como resultado una precisión similar para la detección de CP en comparación con los controles no pancreáticos en plasma EDTA (AUC 0,85 (IC del 95%: 0,81 a 0,89)) y suero (AUC 0,87 (IC del 95%: 0,81 a 0,95)).
Este es el primer estudio que identifica y valida de forma independiente una firma metabolómica en plasma y suero para el diagnóstico de la PC en cohortes grandes y prospectivas. Los resultados podrían proporcionar la base para el desarrollo de la primera prueba de laboratorio de rutina para la CP.
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