Oncólogos médicos del 41 hospitales de España han desarrollo un modelo pronóstico interactivo individualizado de supervivencia global en adenocarcinoma gástrico avanzado HER-2 negativo que integra la expresión continua de PD-L1 junto con variables clínicas y analíticas de uso rutinario.
Este modelo pronóstico, basado en pacientes procedentes del registro AGAMENON-SEOM e implementado en una calculadora web interactiva de acceso libre, ha sido presentado en la Sesión Plenaria del Congreso SEOM2026 por la Dra. Gema Marín, oncóloga médico del Hospital Universitario Virgen de la Arrixaca de Murcia.
“En un escenario terapéutico cada vez más complejo, marcado por la incorporación de nuevos biomarcadores y estrategias terapéuticas, es poco probable que un único biomarcador capture por sí solo la probabilidad de beneficio de la inmunoterapia”, explica la Dra. Marín, quien subraya que “en este contexto, desarrollar modelos capaces de integrar de forma continua la información clínica y biológica de cada paciente representa una evolución natural hacia una medicina de precisión individualizada, donde las decisiones terapéuticas se fundamentan en estimaciones individualizadas del beneficio esperado y no exclusivamente en categorías dicotómicas derivadas de un único biomarcador”.
ICI y beneficio clínico
La incorporación de los inhibidores de los puntos de control inmunológico (ICI) al tratamiento de primera línea del adenocarcinoma gástrico y de la unión gastroesofágica HER2 negativo avanzado ha supuesto uno de los avances terapéuticos más relevantes de la última década. Sin embargo, el beneficio clínico asociado a la inmunoterapia continúa siendo marcadamente heterogéneo: mientras algunos pacientes experimentan respuestas profundas y duraderas, otros obtienen un beneficio escaso o nulo. Mejorar la selección de los pacientes candidatos a ICI constituye, por tanto, uno de los principales retos actuales.
El acceso regulatorio a los ICI está condicionado al nivel de expresión de PD-L1, evaluado mediante el Combined Positive Score (CPS) o el Tumor Area Positivity (TAP). Los umbrales empleados proceden de los ensayos pivotales que sustentaron su aprobación¹⁻³ (nivolumab en tumores con CPS ≥5, pembrolizumab con CPS ≥10 y tislelizumab con TAP ≥5%) y han permitido estandarizar la selección de pacientes en la práctica clínica.
No obstante, los puntos de corte constituyen una herramienta útil para la toma de decisiones regulatorias, pero no necesariamente representan umbrales biológicos reales, aclara la Dra. Marín. Al categorizar un biomarcador continuo, se asume implícitamente que pacientes con niveles de expresión muy diferentes dentro de una misma categoría obtienen un beneficio comparable, mientras que pequeñas diferencias alrededor del punto de corte pueden modificar completamente la indicación terapéutica. Como consecuencia, la categorización puede no reflejar el beneficio individual esperado y conllevar una pérdida de información pronóstica y predictiva.
Modelización de PD-L1
En un trabajo previo comunicado en el Congreso SEOM2025, este mismo grupo de oncólogos ya mostró que la modelización continua de PD-L1 mediante splines reproduce con mayor fidelidad la relación entre la expresión del biomarcador y el beneficio de la inmunoterapia que la categorización mediante puntos de corte. Estos resultados apoyaron la existencia de un gradiente continuo de beneficio a lo largo del espectro de expresión de PD-L1 y constituyeron la base conceptual para el desarrollo del modelo pronóstico.
Utilizando el registro AGAMENON-SEOM, que incluye pacientes consecutivos de 41 hospitales españoles (NCT04958720), el modelo pronóstico se construyó mediante regresión de Cox con splines cúbicos restringidos, imputación múltiple para los valores ausentes de CPS y validación interna mediante bootstrap con corrección por optimismo, reforzando así su robustez metodológica.
En una cohorte de 1.040 pacientes (999 incluidos en el desarrollo del modelo; 652 eventos), la expresión continua de PD-L1 y el cociente neutrófilos/linfocitos mostraron asociaciones claramente no lineales con la supervivencia. El modelo mostró una adecuada capacidad discriminativa (c-índice corregido por optimismo de 0,673), una excelente calibración tras la validación interna y fue implementado en una calculadora web de libre acceso.
“Como todo modelo observacional, estos resultados deben interpretarse considerando las limitaciones inherentes al diseño”, concluye la Dra. Marín.
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