Oncólogos de 41 hospitales españoles han desarrollado una herramienta que estima la supervivencia en el cáncer gástrico avanzado. El modelo es de acceso libre para cualquier oncólogo y se ha presentado en el Congreso SEOM2026.
El trabajo no se apoya en un único marcador. El modelo integra la expresión continua de PD-L1 con variables clínicas y analíticas que ya se miden en la rutina de los hospitales. El PD-L1 es una proteína que actúa como biomarcador, la señal que ayuda a decidir qué pacientes pueden responder a la inmunoterapia. Los datos salen del registro AGAMENON-SEOM, con pacientes de 41 centros.
La herramienta se ha implementado en una calculadora web de libre acceso, así que los especialistas pueden consultarla. Se ha presentado en la Sesión Plenaria del Congreso de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), de la mano de la doctora Gema Marín, oncóloga médica del Hospital Universitario Virgen de la Arrixaca, en Murcia. La clave está en el matiz.
¿Qué mide exactamente la calculadora?
El modelo estima la supervivencia global, la probabilidad de seguir con vida en un momento concreto del seguimiento, a partir de los datos de cada persona. Para construirlo, el equipo ha usado una regresión de Cox con splines cúbicos restringidos, una técnica que dibuja curvas continuas en lugar de repartir a los pacientes en grupos cerrados. También ha aplicado imputación múltiple para los valores ausentes y una validación interna por bootstrap.
En total, 1.040 pacientes: 999 entraron en el desarrollo del modelo y se registraron 652 eventos durante el seguimiento. La capacidad discriminativa es adecuada, con un c-índice corregido de 0,673, una medida que indica hasta qué punto la herramienta distingue entre pronósticos distintos. La calibración se mantiene tras la validación interna. En lenguaje llano: la calculadora ordena razonablemente bien a los pacientes según su riesgo.
Detrás de cada estimación de supervivencia hay una decisión clínica concreta: si ese paciente puede beneficiarse o no de la inmunoterapia.
Los datos también revelaron algo relevante: la expresión de PD-L1 y el cociente entre neutrófilos y linfocitos, dos tipos de células de la sangre, no se relacionan con la supervivencia de forma lineal. No es un detalle menor.
¿A quién afecta y qué cambia en el tratamiento?
Los inhibidores de los puntos de control inmunológico, la familia de fármacos que se conoce como inmunoterapia, han sido uno de los avances terapéuticos más importantes de la última década en el adenocarcinoma gástrico avanzado. Pero el beneficio de la inmunoterapia es muy desigual entre pacientes: algunos logran respuestas profundas y duraderas, y otros apenas notan mejoría. Mejorar la selección de candidatos es el gran reto.
Hoy, el acceso a estos tratamientos depende del nivel de expresión de PD-L1, medido con sistemas como el Combined Positive Score (CPS) o el Tumor Area Positivity (TAP). Los umbrales salen de los ensayos clínicos que sustentaron su aprobación: nivolumab en tumores con CPS igual o superior a 5, pembrolizumab con CPS de 10 o más y tislelizumab con TAP del 5% o superior.
El problema, según expone la doctora Marín, es que esos puntos de corte sirven para tomar decisiones regulatorias, pero no representan necesariamente umbrales biológicos reales. Dentro de una misma categoría, caben pacientes con niveles de expresión muy distintos, y pequeñas diferencias alrededor del corte pueden cambiar por completo la indicación. Ese es el nudo de la cuestión.
De los puntos de corte a las estimaciones individuales
No es un hallazgo aislado. En el Congreso SEOM2025, este mismo grupo ya presentó un trabajo en el que la modelización continua de PD-L1 reproducía mejor el beneficio de la inmunoterapia que la clasificación por categorías. Aquellos resultados sirvieron de base conceptual para la calculadora que ahora se presenta.
El cambio de enfoque tiene consecuencias prácticas. Como señala la especialista, es poco probable que un único biomarcador recoja por sí solo la probabilidad de beneficio de la inmunoterapia. Por eso los modelos que integran la información clínica y biológica de cada paciente se entienden como una evolución natural hacia una medicina de precisión: las decisiones se apoyan en estimaciones individuales y no solo en categorías cerradas.
Los propios autores piden prudencia con los resultados. El modelo es observacional y arrastra las limitaciones propias de su diseño. Queda por ver cómo se traduce la herramienta en la consulta diaria y qué ocurre cuando se incorporen nuevos biomarcadores y estrategias terapéuticas, un escenario que la especialista describe como cada vez más complejo.
📌 El foco social: las claves
- 🔎 Qué es lo importante: Una calculadora creada por oncólogos de 41 hospitales estima la supervivencia individual en cáncer gástrico avanzado.
- 👥 Quiénes son los afectados: Pacientes con adenocarcinoma gástrico avanzado HER-2 negativo y los equipos de oncología que los tratan.
- ➡️ Qué consecuencias puede traer: La decisión sobre la inmunoterapia podría apoyarse en estimaciones individuales y no solo en puntos de corte.
