En pacientes genéticamente susceptibles, la exposición a diversos factores ambientales, como infecciones, medicamentos, radiaciones, etc., produce una desregulación del sistema inmune innato y adaptativo, lo que conlleva a la producción de autoanticuerpos, que inicialmente por lo general son anticuerpos antinucleares (ANA). Estos anticuerpos pueden aparecer varios años antes del diagnóstico de la enfermedad y por lo general anteceden la aparición de anticuerpos más específicos como los anti-dsDNA o anti-Sm.
Entendiendo que el lupus es una enfermedad heterogénea, con diferentes patrones clínicos de aparición, un estudio internacional identificó al rash malar, anormalidades en el análisis de orina, fiebre, serositis y sinovitis como las manifestaciones más frecuentes en estadios tempranos de la enfermedad, y pueden servir a los clínicos en la identificación temprana de pacientes con lupus, incluso en pacientes con que no cumplen con criterios de clasificación aceptados de lupus (p. ej. EULAR/ACR 2019). A pesar de esto, el diagnóstico de la enfermedad ocurre alrededor de 2 años después de la aparición de los síntomas iniciales, influenciado principalmente por el alto tiempo de derivación entre el nivel primario de atención sanitaria y el secundario o especializado.1
Son diversos los factores que pueden relacionarse con un diagnóstico tardío de la enfermedad. Por ejemplo, un reciente estudio encontró que un estrato socioeconómico bajo y afectación de un solo dominio orgánico se asocian a retrasos diagnósticos.2 Se reconoce que la derivación temprana al reumatólogo es importante en el proceso diagnóstico.3
Objetivos terapéuticos en pacientes con LES
Las actuales recomendaciones EULAR 2023 establecen la relevancia del control temprano de la enfermedad para disminuir el daño orgánico y su acumulación, prevención de brotes, disminuir toxicidad asociada a tratamiento y mejorar la calidad de vida.3,4
El futuro del diagnóstico temprano del lupus
Debido a la heterogeneidad de esta enfermedad, no sido posible identificar un biomarcador adecuado para detectar precozmente a los pacientes con lupus o alto riesgo de desarrollarlo.5 Métodos novedosos, como la utilización de inteligencia artificial, se están explorando para identificar potenciales biomarcadores.6 Actualmente se están desarrollando modelos predictivos multiparamétricos que consideran variables como factores genéticos, transcriptómicos (p. ej. firma de interferón), anticuerpos, citoquinas, etc., para identificar a sujetos con riesgo incrementado de desarrollar lupus.1