El análisis de la eficiencia de recolección tras los procedimientos de aféresis de progenitores hematopoyéticos, nos ayuda a controlar la calidad del proceso de aféresis desde la movilización hasta el final del mismo. Más haya de ser un método de control del proceso, el predecir la eficiencia de recolección, nos puede permitir estimar el resultado de la aféresis antes de disponer del análisis del producto recogido, siendo el objetivo de varios estudios en curso la elaboración de modelos predictivos de eficiencia.

La aféresis de progenitores hematopoyéticos de sangre periférica ha sustituido a la extracción de médula ósea en quirófano como fuente de obtención en la mayoría de los trasplantes hematopoyéticos^1-2. El producto obtenido mediante aféresis consigue un injerto más rápido (mayor cantidad de células CD34+) y en patologías malignas con donante alogénico un mejor control de la enfermedad por el potencial de los linfocitos infundidos³. Además, la obtención mediante aféresis supone una significativa reducción de riesgos sobre la técnica quirúrgica, siendo a día de hoy un procedimiento ambulatorio con mínimos efectos secundarios, como dolor óseo y muscular, nauseas, cefaleas y raramente rotura esplénica, infartos y eventos trombóticos relacionados con el tratamiento movilizador⁴.

Todo esto ha llevado a que la aféresis de progenitores sea el procedimiento principal de obtención en trasplantes autólogos y alogénicos, siendo la optimización de este proceso un reto para las unidades de aféresis. La eficiencia de recogida de la máquina/separador de aféresis es un parámetro técnico útil para controlar la recolección de la celularidad deseada (CD34+ y/o CD3+) durante y al final del procedimiento aféresis. La eficiencia de recolección varía en función del tipo de separador celular utilizado (de sus características)^5,6,7.

Existen formulas matemáticas que calculan la eficiencia de recolección y que resultan de utilidad como indicadores de calidad de estos procesos^5,8,9.

La eficiencia de recolección CE1 resulta más representativa de todo el proceso que la CE2, sobre todo en procedimientos largos ya que refleja la capacidad de recogida en base a la cantidad de células que se tienen en sangre periférica durante el proceso (la media entre la celularidad al inicio y al final del procedimiento). La CE2 suele subestimar la eficiencia de recolección, ya que se realiza sobre la celularidad basal en sangre periférica sin tener en cuenta, que esta habitualmente disminuye conforme avanza el procedimiento, por este motivo el CE1 suele ser significativamente mayor que el CE2.

Además de utilizar el cálculo de eficiencia de recolección como control de calidad de los procesos de aféresis, puede resultar un método de cálculo del volumen a procesar necesario en una aféresis de progenitores, sin necesidad de analizar el producto. Así, la eficiencia de recolección será el parámetro fundamental e imprescindible para poder elaborar un modelo predictivo de volumen a procesar en función de la celularidad objetivo en cada caso.

Sin embargo, hay que tener en cuenta que la eficiencia de recolección no suele ser una constante. Más allá de ser un parámetro dependiente del separador celular utilizado, está influenciado por muchos otros factores (ver tabla 1)¹⁰.

Estos factores se inter-relacionan entre sí, como por ejemplo en las no pocas ocasiones en las que se produce una perdida de eficiencia de recolección conforme avanza el tiempo de procedimiento y las volemias procesadas, situación habitual cuando no se ha conseguido una adecuada movilización y/o cuando el acceso venoso no consigue mantener un flujo continuo con la consiguiente pérdida de interfase, entre otras.

Tabla 1: Factores que influyen en la eficiencia de recolección

En base a todo esto podemos decir que existe la posibilidad de trabajar con modelos predictivos de eficiencia de recolección. Modelos predictivos que deben analizar y configurar cada uno de los servicios de aféresis en base al separador celular y características del operador y del tipo de donante en cada momento. Actualmente se encuentran en marcha numerosos trabajos que tienen como objetivo la elaboración de estos modelos. Al igual que la mayoría de los modelos predictivos en el ámbito científico, probablemente en un futuro, se basarán en combinaciones de algoritmos que combinen todos los factores en programas informáticos diseñados para ello (inteligencia artificial).