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LXXV Reunión Anual de la Sociedad Española de Neurología (SEN) Enfermedades desmielinizantes IV
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LXXV Reunión Anual de la Sociedad Española de Neurología (SEN)
Valencia, 31 octubre - 4 noviembre 2023
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Comunicación
16. Enfermedades desmielinizantes IV
Texto completo

19578 - Incrementando el rol de los biomarcadores en el diagnóstico de Esclerosis Múltiple

Tortosa Carreres, J.1; Quiroga Varela, A.2; Piqueras Rodríguez, M.1; Castillo Villalba, J.3; Cubas Núñez, L.3; Gasqué Rubio, R.3; Carratalà Boscà, S.3; Laiz Marro, B.1; Casanova Estruch, B.4

1Servicio de Análisis Clínicos. Hospital Universitari i Politècnic La Fe; 2Servicio de Inmunología. Hospital Universitari Dr. Josep Trueta de Girona; 3Servicio de Neuroinmunología. Hospital Universitari i Politècnic La Fe; 4Servicio de Neurología. Hospital Universitari i Politècnic La Fe.

Objetivos: Evaluar el rendimiento de los índices de cadenas ligeras kappa (INDIK), de Link-Tibbling (Link), la fórmula de Reiber (Reiber) y su combinación para predecir síntesis intratecal de IgG (SIT) y valorar la posible sustitución de las bandas oligoclonales (BOC) en la práctica clínica diaria.

Material y métodos: Se analizaron muestras de pacientes con EM y síndrome clínico aislado (CIS) (casos) y otras patologías neurológicas (controles). Los niveles de albúmina e IgG en suero y LCR se cuantificaron mediante nefelometría, y las cadenas ligeras por turbidimetría. Link se expresó como la razón entre los cocientes en LCR y suero de IgG y albúmina (Qalb); INDIK como el cociente cadenas ligeras LCR/suero y Qalb. Reiber se determinó mediante el software CSF Research Tool®. Y las BOC empleando isoelectroenfoque-immunobloting. Se determinó la sensibilidad (S), especificidad (E), valores predictivos positivo (VPP), negativo (VPN) y precisión (A) para los parámetros mencionados y diferentes algoritmos creados a partir de todos ellos. El análisis estadístico se efectuó con RStudio (versión 4.2.2).

Resultados: Se incluyeron 99 casos (92 EMRR y 7 CIS) y 47 controles. El mejor rendimiento fue mostrado por un algoritmo llamado IRB (S = 87%, E = 89%, VPP = 95%, VPN = 78% y A = 88%). Basado en considerar SIT un resultado de INDIK > 10,7 o Reiber positivo; asimismo, los valores de INDIK entre 4 y 10,7 con BOC positivas también se consideraron SIT. El consumo de BOC solo hubiese sido necesario en un 12% de muestras.

Conclusión: Los resultados obtenidos reflejan la capacidad de IRB de predecir SIT con mayor precisión reduciéndose el consumo de BOC.

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