Reyes N, Monserrat-Coll J, Martínez-Sánchez MV, Campillo JA, Periago A, González C, Ibáñez J, Moraleda JM, Álvarez-López MR, Minguela-Puras A

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 20
Paginas: 90-98
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RESUMEN

En la última década, la supervivencia de los pacientes afectados por discrasias de células plasmáticas se ha incrementado, principalmente por el mejor conocimiento de las alteraciones celulares y moleculares implicadas en cada paciente. La citometría de flujo y los estudios genéticos han contribuido de forma decisiva a definir mejor las diferentes afecciones y a establecer pautas terapéuticas adecuadas en cada caso. La citometría de flujo permite caracterizar fenotípicamente las células plasmáticas (CD38⁺⁺CD138⁺) y diferenciar las patológicas (generalmente CD19^-CD56⁺) de las sanas o reactivas (generalmente CD19⁺CD56^-), a la vez que proporciona información de marcadores con utilidad pronóstica (CD27, CD28, CD45, CD117, CD200 y CD221). El estudio de la clonalidad de las cadenas pesadas o ligeras de las inmunoglobulinas ayuda a definir y a cuantificar con exactitud el ratio de células plasmáticas patológicas-sanas, otro parámetro con impacto pronóstico. La citometría de flujo aporta información adicional de utilidad pronóstica, como la aneuploidía y los índices de proliferación y apoptosis de las células plasmáticas. La elevada sensibilidad de la citometría de flujo multiparamétrica hace que sea también una herramienta de utilidad para la monitorización de la enfermedad residual tras el tratamiento, una información predictiva de la evolución de la enfermedad, particularmente de utilidad en la era de los nuevos fármacos, como bortezomib y lenalidomida. Por tanto, la citometría de flujo se ha convertido en una herramienta útil para el diagnóstico, el establecimiento de terapias adaptadas al pronóstico de la enfermedad y el seguimiento de las discrasias de células plasmáticas.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. Reece DE. Management of multiple myeloma: The changing Landscape. Blood 2007;21:301-314.

2. Kyle RA, Rajkumar SV. Multiple myeloma. Blood 2008;11:2962-2972.

3. International Myeloma Working Group. Criteria for the classification of monoclonal gammopathies, multiple myeloma and related disorders: a report of the International Myeloma Working Group. Br J Haematol 2003;121:749-757.

4. Greipp PR, S Miguel J , Durie BG, et al. International staging system for multiple myeloma. Journal Clinical Oncolology 2005;23:3412-3420.

5. Durie BG, Harousseau JL, S Miguel J, et al. International uniform response criteria for multiple myeloma. Leukemia 2006;20:1467-1473.

6. D´Sa S, Abildgaard N, Tighe J, et al. Guidelines for the use of imaging in the management of myeloma. British Journal Haematology 2007;137:49-63.

7. Paiva B, Vidriales MB, Pérez JJ, et al. Multiparameter flow cytometry quantification of bone marrow plasma cells at diagnosis provides more prognostic information than morphological assessment in myeloma patients. Haematologica 2009;94:1599-1602.

8. Bataille R, Jégo G, Robillard N, et al. The phenotype of normal, reactive and malignant plasma cells. Identification of “many and multiple myelomas” and of new targets for myeloma therapy. Haematologica 2006;91:1234-1240.

9. Raja KRM, Kovorova L, Hajek R. Review of phenotypic markers used in flow cytometric analysis of MGUS and MM, and applicability of flow cytometry in other plasma cell disorders. British Journal Haematology 2010;149:334-351.

10. Moreaux J, Hose D, Reme T, et al. CD200 is a new prognostic factor in multiple myeloma. Blood 2006;108:4194-4197.

11. San Miguel JF, García-Sanz R, González M, et al. DNA cell content studies in multiple myeloma. Leukemia Lymphoma 1996;23(1-2):33-41.

12. Minarik J, Scudla V, Ordeltova M, et al. Prognostic significance of apoptotic index in multiple myeloma patients treated by conventional therapy and novel agents, thalidomide and bortezomib. European Journal Haematology 2009;83:528-534.

13. Pérez-Persona E, Vidriales MB, Mateo, et al. New criteria to identify risk of progression in monoclonal gammopathy of uncertain significance and smoldering multiple myeloma based on multiparameter flow cytometry analysis of bone marrow plasma cells. Blood 2007;110:2586-2592.

14. Paiva B, Vidriales MB, Mateo G, et al. The persistence of immunophenotypically normal residual bone marrow plasma cells at diagnosis identifies a good prognostic subgroup of symptomatic multiple myeloma patients. Blood 2009;114:4369-4372.

15. Kumar S, Rajkumar SV, Kyle R, et al. Prognostic value of circulating plasma cells in monoclonal gammopathy of undetermined significance. Journal Clinical Oncology 2005;23:5668-5674.

16. Nowakowski GS, Witzig TE, Dingli D, et al. Circulating plasma cells detected by flow cytometry as a predictor of survival in 302 patients with newly diagnosed multiple myeloma. Blood 2005;106:2276-2279.

17. Van den Hove LE, Meeus P, Derom A, et al. Lymphocyte profiles in multiple myeloma and monoclonal gammopathy of undetermined significance: flow-cytometric characterization and analysis in a two-dimensional correlation biplot. Annals of Hematology 1998;76:249-256.

18. Rawstron AC, Davies FE, DasGupta R, et al. Flow cytometric disease monitoring in multiple myeloma: the relationship between normal and neoplastic plasma cells predicts outcome after transplantation. Blood 2002;100:3095-3100.

19. Van Dongen JJM, Lhermitte L, Böttcher S, et al. EuroFlow antibody panels for standardized n-dimensional flow cytometric immunophenotyping of normal, reactive and malignant leukocytes. EuroFlow™ antibody panels. Handout at 14th EHA Congress 2009; Berlin, DE.

20. Tohami T, Drucker L, Shapiro H, et al. Overexpression of tetraspanins affects multiple myeloma cell survival and invasive potential. The FASEB Journal 2007;21:691-699.