Inmunofenotipo y perfil transcriptómico de pacientes con esclerosis múltiple tratados con fingolimod. Diseño de un modelo de predicción de respuesta. Estudio traslacional a 2 años

La esclerosis multiple (EM) es una enfermedad inflamatoria cronica del SNC que se caracteriza por la aparicion de placas de desmielinizacion en la sustancia blanca y gris, inflamacion parenquimatosa y perivascular, dano axonal y gliosis. Se piensa que es una enfermedad autoinmune pero la etiologia es aun desconocida. Se conocen varios factores ambientales y geneticos implicados en su patogenesis como la presencia del haplotipo HLA-DR2, la infeccion previa por el virus de Epstein Barr (VEB) o el tabaquismo. La forma mas frecuente de la enfermedad es la forma remitente recurrente (EMRR) que cursa con episodios de discapacidad neurologica llamados brotes alternados con periodos de remision clinica parcial o completa. La inflamacion cronica y el dano axonal lleva a la acumulacion de discapacidad y atrofia cerebral. El fingolimod es uno de los 13 farmacos comercializados actualmente como tratamientos modificadores de la enfermedad (TMEs) para la EM. El mecanismo de accion principal de fingolimod es la retencion en los ganglios linfaticos de los linfocitos activados cuya salida del ganglio linfatico depende de la senalizacion de la esfingosina 1 fosfato (S1P) y su receptor S1P1. A pesar de haber demostrado una eficacia en la disminucion de los brotes, la aparicion de nuevas lesiones en resonancia magnetica (RM) y la acumulacion de discapacidad, algunos pacientes no presentan una adecuada respuesta clinica durante el tratamiento con fingolimod. El objetivo de este trabajo es la busqueda de un conjunto de biomarcadores que permitan la identificacion precoz de pacientes respondedores y no respondedores a fingolimod con el fin de disminuir el riesgo de acumulacion de discapacidad en aquellos con altas probabilidades de una respuesta suboptima acercandonos a una medicina personalizada. Para la consecucion de este objetivo, se reclutaron 40 pacientes con diagnostico de EMRR que iban a comenzar tratamiento con fingolimod segun la practica clinica habitual y se siguieron durante 2 anos con exploracion neurologica semestral y RM anual determinando la respuesta al fingolimod. Se definio el grupo de pacientes respondedores como aquellos que alcanzaban los estados NEDA-3 (no evidence of disease activity) y NEDA-4 a 1 y 2 anos. Adicionalmente, se obtuvieron muestras de sangre de estos pacientes antes del comienzo del tratamiento y a los 6 meses desde su inicio. Tambien se obtuvieron muestras de pacientes con EM que no habian recibido aun ningun tratamiento (naive) e individuos sanos que fueron usados como controles. Se caracterizaron 48 subpoblaciones linfocitarias B, T y NK en los 40 pacientes antes y despues del tratamiento, asi como en los grupos control mediante citometria de flujo. Mediante un analisis de regresion logistica se determino que los pacientes respondedores presentaban mayores porcentajes de celulas NK bright y plasmablastos pre-tratamiento que los no respondedores. Adicionalmente, se realizo la secuenciacion del transcriptoma en las PBMCs de 10 pacientes (5 respondedores y 5 no respondedores al fingolimod) mediante la tecnologia de secuenciacion masiva Next Generation Sequencing (NGS) o RNA-seq. Se realizo un analisis de expresion diferencial de genes entre los respondedores y no-respondedores y una validacion de los resultados mediante la tecnica de qPCR. A partir del analisis de expresion diferencial entre respondedores y no respondedores, se seleccionaron tres genes relacionados con la EM: FOXP3, GPI y FCRL1. Con estos 3 genes y los porcentajes de las 2 poblaciones de citometria (NK bright y plasmablastos) se construyo un modelo probabilistico lineal que mide la probabilidad de que ocurra una adecuada respuesta al tratamiento. El modelo fue testado en los 30 pacientes restantes, realizando las determinaciones de expresion genica mediante qPCR y comparando la prediccion del modelo con la respuesta clinica real. La sensibilidad y el valor predictivo positivo del modelo fueron del 85% mientras que la especificidad y el valor predictivo negativo fue del 95%. Este modelo se propone entonces como una herramienta de prediccion que deberia ser testada en una cohorte independiente con un mayor numero de pacientes con el objetivo de ser aplicada en la practica clinica habitual. Ademas del objetivo principal de esta tesis sobre la prediccion de la respuesta a tratamiento tambien se describen algunos mecanismos sobre el efecto del fingolimod en las celulas inmunitarias humanas in vivo como el efecto en la disminucion de la diferenciacion de celulas B, el efecto inductor de genes antioxidantes, la potenciacion de la inmunidad innata y la produccion de factores del complemento.