La respuesta inmunitaria del huésped: Fenotipos

Introducción: Los enfermos críticos, una población heterogénea

Los pacientes críticos requieren ingreso en la unidad de cuidados intensivos para recibir soporte orgánico. Las características clave del paciente crítico son trastornos respiratorios, cardiovasculares y/o neurológicos graves, a menudo combinados, que se reflejan en observaciones fisiológicas anormales. Estos síntomas se agrupan en síndromes clínicos como la lesión renal aguda (LRA), la sepsis, el síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) y el delirio, y se utilizan para clasificar a la población de la UCI. Hasta la fecha, la intervención farmacológica dirigida para estos síndromes ha resultado en gran medida ineficaz.

Un conjunto de síntomas reconocibles que caracterizan una afección cuya fisiopatología no se comprende completamente o no es uniforme constituye la definición de síndrome. En consecuencia, pacientes con diversos mecanismos fisiopatológicos subyacentes pueden englobarse en el mismo síndrome. Esta heterogeneidad biológica puede contribuir a la imposibilidad de descubrir efectos beneficiosos del tratamiento en ensayos clínicos aleatorizados (ECA). La identificación de subgrupos dentro de los diagnósticos sindrómicos, agrupando, por ejemplo, a pacientes con mayor similitud biológica, puede aportar nuevos conocimientos sobre los mecanismos fisiopatológicos y los tratamientos.

Se han propuesto definiciones para estandarizar la terminología utilizada para los subgrupos en pacientes críticos y síndromes asociados de definición amplia, como la sepsis. Si bien la terminología aún se encuentra en constante evolución en este campo, las definiciones propuestas para este capítulo son las siguientes: (1) Fenotipo: «Conjunto de características clínicas en un grupo de pacientes que comparten un síndrome o afección común». (2) Subfenotipo: «Conjunto de características en un grupo de pacientes que comparten un fenotipo, como un factor de riesgo, rasgo, característica diagnóstica, marcador de expresión, riesgo de mortalidad o resultado en respuesta al tratamiento, que distingue al grupo de otros grupos de pacientes con el mismo fenotipo». (3) Endotipo: «Mecanismo biológico distintivo de la enfermedad, a menudo asociado con una respuesta anticipada al tratamiento, que comparte un subgrupo de pacientes y que podría indicarse por un riesgo de mortalidad, una evolución clínica o una respuesta al tratamiento compartidos». (4) Rasgo tratable: «Característica de un subgrupo que puede abordarse con éxito mediante una intervención».

En pacientes críticos, se han identificado diversos subfenotipos en diversos síndromes. Análisis secundarios de RCTs y estudios de cohorte observacionales prospectivos en pacientes críticos han identificado asociaciones entre subfenotipos específicos y un peor pronóstico, y algunos subfenotipos se han asociado con diferencias en la respuesta al tratamiento. Esta constelación de hallazgos implica que la identificación de subfenotipos puede permitir tanto el enriquecimiento pronóstico (p. ej., seleccionar pacientes con mayor riesgo de mal pronóstico) como el enriquecimiento predictivo (p. ej., seleccionar pacientes con mayor probabilidad de respuesta a un tratamiento determinado).

Es importante comprender que la identificación de un subfenotipo no implica necesariamente la identificación de un endotipo. Es necesario descubrir una diferencia mecanicista entre los subfenotipos para poder hablar de un endotipo. Lo mismo ocurre con un rasgo tratable: no todos los endotipos albergan un rasgo tratable. Solo cuando se puede abordar con éxito una diferencia mecanicista se puede identificar un rasgo tratable. Con base en la identificación exitosa de subfenotipos con valor pronóstico y predictivo, se ha sugerido que la fenotipificación de los pacientes críticos puede revelar subconjuntos de pacientes con un posible rasgo tratable tratable. Este concepto constituye la base de la medicina de precisión: «tratamientos dirigidos a la necesidad de cada paciente en función de características genéticas, biomarcadoras, fenotípicas o psicosociales que distinguen a un paciente determinado de otros pacientes con presentaciones clínicas similares».

La medicina de precisión ya ha dado lugar con éxito a nuevas estrategias terapéuticas en otros campos médicos, como el asma y el cáncer. Por ejemplo, el diagnóstico del asma, una enfermedad heterogénea, evolucionó con el tiempo hasta convertirse en un término general que abarca múltiples endotipos con diferentes estrategias de tratamiento. El asma eosinofílica y alérgica son ejemplos de endotipos identificados. El descubrimiento del importante papel de los eosinófilos en la patogénesis del asma grave condujo a la identificación de la interleucina-5 (IL-5, un importante regulador del crecimiento, la diferenciación, el reclutamiento, la activación y la supervivencia de los eosinófilos) como un posible rasgo tratable, que resultó ser abordable con éxito con mepolizumab y reslizumab (biológicos, anticuerpos contra IL-5), benralizumab (contra IL-5R) y dupilumab (contra IL-4R) en pacientes con fenotipo eosinofílico. De igual manera, se descubrió que la inmunoglobulina E (IgE) es un rasgo tratable con omalizumab (anticuerpo monoclonal IgG1k humanizado derivado de ADN recombinante) en el asma alérgica. Lamentablemente, aún no se han identificado rasgos verdaderamente tratables en pacientes críticos. Sin embargo, cada vez hay más evidencia que apunta a una heterogeneidad biológica subyacente en los síndromes de enfermedades críticas, y una fenotipificación más profunda podría revelar diferencias mecanicistas, allanando el camino para la medicina de precisión en pacientes críticos.

Subfenotipos identificados en pacientes críticos

Los subfenotipos pueden identificarse mediante diversos métodos estadísticos y una amplia gama de variables, que abarcan aspectos de etiología, presentación clínica, fisiología y biología. En esta subsección, nos centramos en los subfenotipos basados ​​en datos que incluyen variables que reflejan la respuesta inmunitaria en el modelo de agrupamiento o describen diferencias en la respuesta inmunitaria entre los subfenotipos identificados. Cabe destacar que, dado el enfoque declarado en la respuesta inmunitaria, no incluimos en esta revisión estrategias de fenotipificación basadas únicamente en datos clínicos, incluidos los fisiológicos.

Sepsis

Las bases para la fenotipificación biológica de pacientes críticos se establecieron en niños con sepsis o choque séptico. Mediante el análisis de la expresión genómica, Wong y sus colegas identificaron tres subfenotipos con perfiles de expresión distintos, relacionados con la respuesta inmunitaria innata y adaptativa, con diferentes características clínicas. Uno de los genes que se observó repetidamente para distinguir los subfenotipos fue la metaloproteinasa de matriz 8 (MMP8). Curiosamente, se observó una mayor supervivencia en un modelo murino de sepsis con la supresión de la MMP8, lo que implica que la MMP8 podría ser un rasgo tratable y diana que se investigará en futuros estudios. Quizás inspirados por este enfoque en la sepsis y el choque séptico pediátricos, los perfiles de expresión génica de leucocitos en sangre periférica se utilizaron posteriormente en pacientes adultos con sepsis crítica para centrarse directamente en la identificación de subfenotipos. El análisis de 5000 genes mediante agrupamiento por consenso no supervisado y aprendizaje automático resultó en el descubrimiento de cuatro subfenotipos moleculares, MARS1–4 (Tabla 1). El subfenotipo MARS1 se asoció con el mayor riesgo de mortalidad (cociente de riesgo [HR] frente a todos los demás subfenotipos: MARS1 1,86 (IC del 95 %: 1,21-2,86; p = 0,0045) frente a MARS2 0,64 (IC del 95 %: 0,40-1,04; p = 0,061) frente a MARS3 0,71 (IC del 95 %: 0,41-1,22; p = 0,19) frente a MARS4 1,13 (IC del 95 %: 0,63-2,04; p = 0,69)). Este subfenotipo MARS1 de alto riesgo se asoció con la expresión regulada a la baja de genes implicados en las funciones inmunitarias innatas y adaptativas.

En la misma línea, el análisis de agrupamiento jerárquico no supervisado de pacientes sépticos con neumonía adquirida en la comunidad (NAC) y evidencia de disfunción orgánica reveló dos subfenotipos distintos, concretamente los grupos de firmas de respuesta a la sepsis 1 y 2 (SRS1 y SRS2) (Tabla 1). De los 3080 genes expresados ​​de forma diferente entre SRS1 y SRS2, 2260 (73,4 %) estaban regulados a la baja en SRS1. SRS1 se caracterizó como relativamente inmunodeprimido con características de tolerancia a endotoxinas, agotamiento de células T y alteración metabólica, y se asoció con un mayor riesgo de mortalidad temprana (14 días) (HR 2,4, IC del 95 % 1,3-4,5, p = 0,005). Se han identificado subgrupos similares basados ​​en la transcriptómica en pacientes con sepsis debido a peritonitis fecal. La fuente de infección solo fue responsable de un pequeño número de genes expresados ​​de manera diferente (263 de 27.159 genes). La asociación de la pertenencia a SRS1 con un peor resultado clínico se mantuvo constante en estos pacientes (HR 4,78, IC del 95% 1,29-17,65, p = 0,0096). Un análisis secundario del ensayo Vasopressin versus Norepinephrine as Initial Therapy in Septic Shock (VANISH) no mostró diferencias en el efecto del tratamiento vasopresor entre los subfenotipos SRS1 y SRS2. Sin embargo, el subfenotipo SRS se asoció con una respuesta diferente a los corticosteroides (interacción entre el tratamiento y el subfenotipo SRS p = 0,03). Los pacientes clasificados como SRS2 tuvieron una mortalidad significativamente mayor cuando recibieron corticosteroides en comparación con placebo (odds ratio [OR] 8,3, IC del 95% 1,4-47,8). En particular, cuando recibieron placebo, los pacientes clasificados como SRS2 también tuvieron un riesgo de mortalidad significativamente menor en comparación con el subfenotipo SRS1 (OR 0,13, IC del 95 % 0,02-0,74, p = 0,02).

Síndrome de distrés respiratorio agudo

En el SDRA, según la definición de Berlín, se han identificado consistentemente dos subfenotipos: el «hiperinflamatorio» y el «hipoinflamatorio» (Tabla 1). Mediante un modelo de análisis de clases latentes (ACV) basado en datos clínicos y biológicos, los pacientes clasificados como «hiperinflamatorios» presentaron niveles plasmáticos más elevados de biomarcadores inflamatorios (IL-6, IL-8, sTNFR1), niveles plasmáticos más bajos de proteína C, mayor prevalencia de uso de vasopresores, menores concentraciones de bicarbonato y mayor prevalencia de sepsis. El subfenotipo “hiperinflamatorio” pareció representar una población con inflamación, shock y acidosis metabólica más graves, lo que también se reflejó en una mayor tasa de mortalidad a los 90 días (44 % frente a 23 %, p = 0,006), menos días sin respirador (7,7 frente a 17,8, p < 0,001) y menos días sin fallo orgánico (8,0 frente a 14,5, p < 0,001) en comparación con el subfenotipo “hipoinflamatorio”.

Además del valor pronóstico de estos subfenotipos, también se han validado repetidamente en análisis secundarios de ECA en pacientes con SDRA, algunos de los cuales revelaron efectos del tratamiento dependientes del subfenotipo. Los ensayos multicéntricos (1) Evaluación de Bajo Vt y Presión Espiratoria Final Elevada para Evitar la Lesión Pulmonar (ALVEOLI), (2) Ensayo de Tratamiento con Líquidos y Catéter (FACTT) y (3) Inhibición de la Hidroximetilglutaril-CoA reductasa con simvastatina en la Lesión Pulmonar Aguda para Reducir la Disfunción Pulmonar (HARP-2) no identificaron ningún beneficio en la mortalidad con las terapias probadas en pacientes con SDRA, aunque el manejo conservador de fluidos redujo los días sin ventilación mecánica en comparación con el manejo liberal de fluidos. Sin embargo, cuando se estratificaron según los subfenotipos identificados, los pacientes “hiperinflamatorios” respondieron de manera diferente a la presión positiva al final de la espiración (PEEP) y a la estrategia de líquidos y tuvieron un beneficio de supervivencia significativo con simvastatina en comparación con placebo, mientras que el subfenotipo “hipoinflamatorio” mostró efectos inversos o ningún efecto de las intervenciones evaluadas.

Además de utilizar datos clínicos y biológicos combinados, también se han identificado subfenotipos basándose únicamente en datos biológicos. Un análisis de conglomerados de 20 biomarcadores plasmáticos que reflejan inflamación, coagulación y activación endotelial reveló dos subfenotipos en una cohorte de pacientes con SDRA: «reactivo» y «no inflamado» (Tabla 1). Los pacientes clasificados como «reactivos» presentaron niveles más altos de inflamación, coagulación y activación endotelial y peores resultados clínicos (mayor mortalidad en UCI y a los 30 días, y menos días sin respirador). Cabe destacar que, aunque se utilizaron biomarcadores inflamatorios para identificar estos subfenotipos, no está claro si la respuesta inflamatoria o inmunitaria es la diferencia mecanística fundamental entre el subfenotipo «reactivo» y el «no inflamado» o entre el subfenotipo «hiperinflamatorio» y el «hipoinflamatorio». De hecho, se necesitará una mayor caracterización biológica de estos subfenotipos para identificar las vías clave que impulsan los resultados en cada grupo.

Lesión renal aguda

En una cohorte de pacientes críticos con IRA, según la escala KDIGO (Enfermedad Renal: Mejora de los Resultados Globales), se identificaron dos subfenotipos denominados «AKI subfenotipo 1» (AKI-SP1) y «AKI subfenotipo 2» (AKI-SP2) mediante análisis de clases latentes (ACV) (Tabla 1). El modelo consistió en 29 variables, incluyendo parámetros clínicos y biomarcadores plasmáticos, que reflejaban la activación/disfunción endotelial y la inflamación/apoptosis. El AKI-SP2 se caracterizó por una peor función renal, mayores tasas de sepsis, mayor uso de vasopresores y una mayor proporción de pacientes con diagnóstico de SDRA. Además, los pacientes presentaron valores más elevados de la relación angiopoyetina 2/1 (ANG 2/1), receptor soluble del factor de necrosis tumoral 1 (sTNFR1), Fas soluble (sFAS), molécula de adhesión celular vascular soluble (sVCAM), interleucina-6 (IL-6) e IL-8. Los pacientes clasificados como AKI-SP2 tuvieron casi el doble de riesgo de (1) ninguna recuperación renal a los 7 días (RR: 1,6; IC del 95 % 1,1–2,2; p = 0,006) y (2) mortalidad a los 28 días (RR: 2,2; IC del 95 % 1,3–3,5; p = 0,002). Un análisis secundario del Vasopressin and Septic Shock Trial (VASST), que comparó el uso de vasopresina frente a infusión de norepinefrina en pacientes con shock séptico, reveló que los pacientes sépticos clasificados como AKI-SP1 podrían beneficiarse de la terapia con vasopresina con un riesgo reducido de mortalidad a los 90 días (RR: 0,54; IC del 95 % 0,32–0,92; p = 0,02; interacción entre los subfenotipos de AKI y el tratamiento p = 0,05), al contrario de AKI-SP2 que no mostró una reducción significativa del riesgo.

Se aplicó un enfoque similar a una cohorte más específica que incluía únicamente pacientes con sepsis y LRA. Un modelo de ACV que incluía 30 variables (biomarcadores clínicos y plasmáticos que reflejan lesión endotelial e inflamación) reveló dos subfenotipos: el «subfenotipo 1» y el «subfenotipo 2» (Tabla 1). Comparado con el “subfenotipo 1”, el “subfenotipo 2” se caracterizó por un mayor uso de vasopresores, niveles más altos de marcadores inflamatorios y de lesión endotelial (proteína transportadora de heparina [HBP], elastasa de neutrófilos 2 [ELA], proteinasa 3 [PRTN3], olfactomedina 4 [OLFM4], metaloproteinasa de matriz 8 [MMP8]), un menor porcentaje de pacientes con recuperación renal al día 5 (46,4% versus 63,9%, p = 0,003) y un mayor porcentaje de mortalidad intrahospitalaria (18,8% versus 35,7%, p = 0,001) y mortalidad a 90 días (29,3% y 40,5%, p = 0,045). A pesar de la diferencia en la población de estudio incluida y los biomarcadores plasmáticos, el “subfenotipo 2” y AKI-SP2 parecen representar una forma más grave de AKI.

Implicaciones de los subfenotipos identificados

Los ejemplos mencionados indican que la población heterogénea de pacientes críticos, clasificada clínicamente por síndromes, probablemente comprende subtipos subyacentes discretos con diferencias en los perfiles de riesgo y los efectos del tratamiento. Si se identifican correctamente los subfenotipos y endotipos, este enfoque podría conducir al descubrimiento de rasgos tratables, lo que a su vez podría revolucionar las estrategias de tratamiento para los pacientes críticos. Un posible rasgo tratable podría encontrarse en la diferencia en la respuesta inmunitaria dependiente del subfenotipo.

La respuesta inmune en subfenotipos

Análisis adicionales en profundidad han proporcionado una comprensión más completa de la respuesta inmunitaria en varios de los subfenotipos mencionados. Para estructurar mejor la información, se dividió esta subsección en temas que abarcan (1) la respuesta inmunitaria innata y (2) la respuesta inmunitaria adaptativa. Reconocemos que esta clasificación es reductiva y no abarca completamente la complejidad de la respuesta inmunitaria.

Respuesta inmune innata

Las proteínas plasmáticas y los biomarcadores transcriptómicos indicativos de la respuesta innata proinflamatoria del huésped (p. ej., IL-1β, IL-6 e interferón gamma) forman parte del conjunto de variables utilizadas para distinguir subfenotipos en pacientes con SDRA y LRA. Al examinar estos subfenotipos con más detalle, las variables definitorias de clase más importantes (entre las que presentan las diferencias de medias estandarizadas más altas) y las diferencias en las firmas transcripcionales se relacionan con la respuesta inmunitaria innata.

En el SDRA, se han analizado los perfiles de expresión génica de leucocitos en sangre completa para comprender mejor la heterogeneidad biológica de los subfenotipos biológicos del SDRA. El perfil de expresión génica proporciona una imagen global de la función celular mediante el mapeo de patrones en genes expresados ​​a nivel de transcripción (p. ej., microarreglos de ARN). Al comparar los subfenotipos «reactivo» y «no inflamado» en el SDRA, aproximadamente un tercio de las transcripciones (3332/11443 (29%) genes) se expresaron de forma diferente en sangre completa. Los principales genes con expresión positiva diferente en el subfenotipo reactivo (que tuvo peores resultados clínicos) incluyeron la metalopeptidasa de matriz 8 (MMP8), la olfactomedina 4 (OLFM4), la lipocalina-2 (LCN2), la haptoglobina (HP), la proteína bactericida/aumentadora de la permeabilidad (BPI), la resistina (RETN) y la transcobalamina 1 (TCN1). También se ha descubierto que estos genes están asociados positivamente con el SDRA anteriormente y están relacionados con la activación de los neutrófilos, la primera línea de la defensa inmune innata.

En la LRA, las variables que más definieron la clase también incluyeron biomarcadores como la proteinasa 3 (PRTN3), la elastasa 2 de neutrófilos (ELA), la proteína transportadora de heparina (HBP), MMP8 y OLFM4. MMP8, PRTN3 y ELA son proteasas derivadas de neutrófilos con propiedades proteolíticas y/o catalíticas dirigidas a proteínas específicas de la matriz extracelular, incluyendo colágenos, elastina, gelatina, glucoproteína de la matriz y proteoglicanos. HBP es un mediador derivado de neutrófilos con propiedades antimicrobianas y potentes quimioatrayentes. HBP también puede inducir fuga vascular y edema. OLFM4 marca un subconjunto de neutrófilos que se relaciona con un mayor riesgo de insuficiencia orgánica y mortalidad cuando se expresa altamente en pacientes con shock séptico. Todos estos biomarcadores tuvieron niveles más altos en el «subfenotipo 2» (el subfenotipo asociado con peores resultados).

Estos datos sugieren que los subfenotipos de SDRA y LRA que proporcionan un enriquecimiento pronóstico y predictivo podrían caracterizarse por diferencias en la respuesta inmunitaria innata. Un análisis exhaustivo de los perfiles de expresión génica leucocitaria ha sugerido que los subfenotipos de alto riesgo podrían presentar una activación de neutrófilos más pronunciada, aunque aún queda por descubrir su función exacta y su relación con los subfenotipos.

Respuesta inmune adaptativa

La variación y la naturaleza dinámica de la respuesta del huésped han sido reconocidas en la sepsis durante mucho tiempo, lo que condujo al uso de firmas transcripcionales de genes leucocitarios como entrada para modelos de clasificación porque estos proporcionan más conocimientos sobre las respuestas inmunes adaptativas que la concentración de biomarcadores proteicos fácilmente disponibles en plasma. En un estudio de pacientes consecutivos con sepsis, se identificaron cuatro subfenotipos denominados MARS1–4 y posteriormente se validaron en otras cohortes de pacientes críticos con sepsis. Aunque todos los subfenotipos MARS1–4 tenían firmas moleculares distintas, el subfenotipo MARS1 de alto riesgo mostró un perfil de expresión génica inverso en comparación con los subfenotipos MARS2–4, hasta cierto punto. El subfenotipo MARS1 se caracterizó predominantemente por la subexpresión de genes relacionados con (1) el receptor de reconocimiento de patrones y la señalización de citocinas (p. ej., señalización de interferón, señalización de TREM1, señalización de NF KB); (2) crecimiento, proliferación y movilidad celular (p. ej., señalización de integrinas, señalización de fMLP en neutrófilos, señalización de Cd42); (3) vías linfocitarias (señalización de CD28 en linfocitos T cooperadores, señalización de IL-4, señalización de linfocitos citolíticos naturales, señalización del receptor de linfocitos T, señalización del receptor de linfocitos B); y (4) muerte celular (p. ej., señalización de apoptosis mediada por ácido retinoico, señalización del receptor de muerte). En otras palabras, la firma de expresión de MARS1 se caracterizó en gran medida por una disminución de los genes expresados ​​relacionados con la respuesta inmunitaria innata y adaptativa. Este patrón contrastó con los patrones observados en los subfenotipos MARS2–4; por ejemplo, la firma de expresión de MARS3 se caracterizó principalmente por una mayor expresión de genes relacionados con las vías linfocitarias (p. ej., señalización de CD28 en linfocitos T cooperadores, vía de presentación de antígenos, señalización de linfocitos citolíticos naturales y señalización de IL-4).

De manera similar, también se han identificado subfenotipos SRS1 y SRS2 con firmas de expresión distintivas con diferencias en genes relacionados con la respuesta inmune. El subfenotipo SRS1 se caracterizó por PTPRC, PTPN22, CBL y PAG1 regulados negativamente (reguladores negativos de la iniciación de la señal TCR) y una mayor expresión de IRAK3 y TOLLIP, mediadores clave de la tolerancia a la endotoxina y reguladores negativos de la señalización TLR. La tolerancia a la endotoxina es un estado de hiporrespuesta transitorio que ocurre después de la exposición inicial a la endotoxina. La desregulación de este mecanismo se suma al estado inmunosupresor. Además, CD274, un elemento principal de transducción de señales en el complejo del receptor de antígeno de células T, IL7R y los genes CD247 se regularon negativamente, indicativo del agotamiento de las células T. Además, los genes reguladores del antígeno leucocitario humano (HLA) clase II, CIITA y RFX5, se regularon negativamente. En conjunto, el subfenotipo SRS1 parece ser un subfenotipo inmunodeprimido relativo con tolerancia a las endotoxinas y agotamiento de las células T.

Implicaciones de la respuesta inmune en los subfenotipos

Los datos actuales sugieren que en los subfenotipos ARDS y AKI, respectivamente, las diferencias en la respuesta inmunitaria entre sus subfenotipos individuales parecen estar impulsadas por diferencias en la activación de los neutrófilos. En la sepsis, los subfenotipos comprendían firmas transcripcionales reguladas al alza y a la baja que cubrían un área más amplia de la respuesta inmunitaria, esbozando un perfil más inmunodeprimido o inmunocompetente. Hasta cierto punto, estas diferencias pueden reflejar las diferencias en los ensayos biológicos utilizados para caracterizar los subfenotipos: los subfenotipos ARDS y AKI se han identificado en gran medida mediante análisis de biomarcadores proteicos, en contraste con los subfenotipos de sepsis que se han impulsado por perfiles de expresión génica en sangre completa. Se necesitan estudios futuros que comparen subfenotipos en diferentes síndromes para determinar cómo estos grupos se superponen entre sí. Asimismo, es necesario realizar análisis profundos centrados en las vías inmunológicas (por ejemplo, secuenciación de ARN y CyTOF) para dilucidar el papel exacto de la respuesta inmune y el vínculo con los subfenotipos identificados en los enfermos críticos.

¿Único o generalizable?

Todos los subfenotipos analizados se han identificado en síndromes de enfermedades críticas que a menudo se superponen y abarcan la heterogeneidad de los pacientes. Aún queda por desentrañar los posibles vínculos con los mecanismos patofisiológicos. Las variables que reflejan la respuesta inmunitaria parecen contribuir significativamente a los modelos de fenotipado, aunque esta respuesta aún no es diana terapéutica. Además, la reacción inflamatoria subyacente detectada podría reflejar un mecanismo más genérico, posiblemente generalizable a otros pacientes críticos.

Se ha observado cierta indicación de que estos subtipos pueden ser generalizables a través de diagnósticos sindrómicos utilizando los subfenotipos de SDRA, que inicialmente demostraron ser robustos en poblaciones de pacientes con SDRA altamente seleccionadas. Desde entonces, se han identificado y validado subfenotipos similares a los subfenotipos «reactivo»/»no inflamado» e «hiperinflamatorio»/»hipoinflamatorio» con características y resultados clínicos similares en (1) cohortes observacionales con pacientes con SDRA incluidos (menos seleccionados), (2) pacientes en riesgo de SDRA y (3) pacientes con ventilación mecánica sin SDRA. En una población de pacientes adultos consecutivos en UCI con ventilación mecánica, los principales genes leucocitarios sanguíneos expresados ​​diferencialmente de los subfenotipos individuales (incluidos reactivo/no inflamado e hiperinflamatorio/hipoinflamatorio) fueron similares, independientemente del estado de SDRA. Este hallazgo respalda la hipótesis de que los subfenotipos identificados en SDRA pueden ser generalizables a otros pacientes críticos.

Otro indicio de que estos enfoques de subfenotipado pueden ser agnósticos al diagnóstico sindrómico es la superposición de características en diferentes subfenotipos. Por ejemplo, MMP8 y OLFM4 (ambos asociados con la activación de neutrófilos) formaban parte de los principales genes con expresión diferente y se regulaban positivamente tanto en el subfenotipo «reactivo» de SDRA como en el «subfenotipo 2» de IRA. Se podría postular que estos genes desempeñan un papel significativo en ambos subfenotipos, ya que no están relacionados con un mecanismo específico de órgano. Es importante comprender que cumplir los criterios de, por ejemplo, IRA no descarta la posibilidad de cumplir también los criterios de SDRA o sepsis, o viceversa. Estos síndromes a menudo se presentan simultáneamente en los mismos pacientes, como también lo refleja, por ejemplo, la regulación positiva de lipocalina-2 (LCN2, también conocida como NGAL, un biomarcador de lesión renal aguda) en el subfenotipo «reactivo» de SDRA. Siempre debe tenerse en cuenta la superposición entre subfenotipos, dados los datos biológicos y clínicos “genéricos” que a menudo se utilizan como variables de entrada en los modelos de fenotipificación.

Esta superposición no impide necesariamente la búsqueda de nuevas estrategias de tratamiento basadas en las características fenotípicas, como hemos aprendido en otros campos de la medicina. Por ejemplo, el anticuerpo IgE desempeña un papel esencial en el desarrollo de enfermedades alérgicas mediadas por IgE, como el asma alérgica. El descubrimiento del omalizumab (anti-IgE) como tratamiento para el asma alérgica condujo posteriormente a la identificación de sus efectos beneficiosos en la dermatitis alérgica (otra enfermedad alérgica mediada por IgE). De forma similar, la diana de IL-5 en el asma eosinofílica con mepolizumab (anticuerpo contra IL-5) reveló efectos beneficiosos, y el mepolizumab ahora también está registrado como tratamiento para la granulomatosis eosinofílica con poliangeítis (EGPA). Dado que algunas características biológicas del asma se trasladan bien a otras enfermedades, es ciertamente plausible que las características biológicas del SDRA y la LRA puedan trasladarse a otras poblaciones con enfermedades críticas.

Desafíos futuros

Se han identificado subfenotipos basados ​​en datos con potencial de enriquecimiento pronóstico y predictivo, así como evidencia de diferencias en la respuesta inmunitaria, en pacientes críticos. Sin embargo, hasta el momento, no se ha alcanzado el objetivo final de identificar rasgos tratables como parte de la medicina de precisión. Antes de lograrlo, es necesario abordar algunos desafíos clave, entre ellos (1) elucidar los mecanismos fisiopatológicos reflejados por los subfenotipos y (2) su aplicación clínica.

En primer lugar, será fundamental profundizar en nuestro conocimiento sobre los mecanismos fisiopatológicos reflejados por los subfenotipos. Los modelos actuales se basan principalmente en biomarcadores plasmáticos genéricos y datos clínicos, omitiendo, por ejemplo, la biología pulmonar en el SDRA y la biología renal en la LRA. Dicho de forma más directa, si bien las diferencias en la inflamación y, potencialmente, en la respuesta inmunitaria parecen ser importantes para caracterizar las diferencias biológicas entre los fenotipos de SDRA y LRA, podrían ser completamente irrelevantes para las diferencias en los resultados clínicos o las respuestas al tratamiento en estos pacientes. Las diferencias observadas podrían ser un ejemplo clásico de «observar solo bajo la luz» (es decir, solo observamos diferencias en las vías que hemos estudiado) y reflejan nuestra comprensión superficial actual de las diferencias en la patogénesis de los subfenotipos. Una fenotipificación más profunda —específicamente, una evaluación integral de las distintas manifestaciones, componentes y mecanismos relacionados con los fenotipos— podría permitirnos dilucidar la relación entre las diferencias biológicas relacionadas con los subfenotipos y los mecanismos fisiopatológicos. En primer lugar, una fenotipificación más profunda podría ayudar a diferenciar las vías específicas de cada órgano de las vías más genéricas. Esta distinción es importante para el desarrollo de nuevas terapias, que se basan en la identificación de posibles rasgos tratables. En segundo lugar, una fenotipificación más profunda podría ayudar a aclarar el significado y el posible uso de mecanismos subyacentes superpuestos entre subfenotipos. En última instancia, podría ayudar a determinar si un marcador también actúa como mediador. No deben ignorarse las características básicas de los subfenotipos, como su evolución a lo largo del tiempo y su relación con el curso de la enfermedad subyacente. Una fenotipificación más profunda podría mejorar nuestras estrategias de investigación, desde modelos preclínicos hasta ensayos clínicos, en la búsqueda de rasgos tratables y nuevos tratamientos.

Un segundo desafío será la implementación clínica del fenotipado, ya que los modelos de identificación de subfenotipos utilizados actualmente aún no son adecuados para su aplicación en la práctica clínica. Un modelo predictivo de seis genes (CD163, ZDHHC19, MME, FAM89A, ZBP1, B3GNT2) logró clasificar correctamente a los pacientes en los subfenotipos SRS1 y SRS2 (4,1 % de clasificación errónea). Sin embargo, los análisis necesarios para realizar esto en el ámbito clínico son propensos a errores y requieren mucho tiempo, lo que lo hace inadecuado como prueba en la práctica clínica. Afortunadamente, la mayoría de los subfenotipos encontraron modelos predictivos menos complejos para clasificar a los pacientes. En el SDRA, estos modelos son consistentes con solo 3 o 4 biomarcadores plasmáticos, lo que probablemente sea más práctico en el ámbito clínico. Actualmente, se están evaluando pruebas en el punto de atención en el ámbito clínico para los subfenotipos del SDRA (7 ClinicalTrials.gov, identificador: NCT04009330). A la espera de estos resultados, se ha desarrollado un modelo predictivo basado en datos clínicos fácilmente disponibles, que clasifica los subfenotipos del SDRA con alta precisión (AUC: 0,95; IC del 95 %: 0,94-0,96). Estos hallazgos son prometedores y abren la puerta a la fenotipificación en la práctica clínica en estudios prospectivos.