STORM v3 — Stochastic Therapeutic Outcome & Risk Model

Stochastic Therapeutic Outcome & Risk Model
Predicción farmacogenómica con validación estadística dual (Holm-Bonferroni / Benjamini-Hochberg)

📋 Datos Clínicos

Diagnóstico Principal

Edad

Sexo

DM2

HTA

Complemento bajo

Anti-dsDNA+

Anticuerpos antifosfolípidos+

🌎 Ancestría Estimada

Perfil de Ancestría

🧬 Panel Genético — ¿Tiene datos genéticos?

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🎯 Confianza del Modelo

La confianza aumenta con datos genéticos conocidos y genes con evidencia robusta para el diagnóstico seleccionado.

🧬 Perfil Farmacogenómico Estimado

Gen	Genotipo	Estado	Evidencia	Frecuencia Poblacional

📊 Probabilidad de Respuesta por Fármaco

📐 Validación Estadística

Gen → Asociación	OR (IC95%)	p original	p Holm-Bonf.	q BH (FDR)	Poder	Evidencia

🟢 Verde = sobrevive corrección Holm-Bonferroni (FWER < 0.05). 🟡 Amarillo = sobrevive Benjamini-Hochberg (FDR < 0.05). 🔴 Rojo = exploratorio. ⬛ Gris = sin datos en población mexicana.

⚠️ Alertas de Toxicidad

💊 Recomendaciones de Dosificación

❓ Brechas de Conocimiento

🧬 Panel Farmacogenómico — 23 Genes

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23 variantes farmacogenómicas en 3 niveles de evidencia. Diseñado para poblaciones mexicanas. Propuesta para estudio prospectivo IMSS Mérida (n=607).

🟢 ROBUSTO Sobrevive FWER + poder ≥0.80 🟡 SUGESTIVO Sobrevive FDR 🔴 EXPLORATORIO No sobrevive corrección ⬛ GAP Sin datos mexicanos

🧬 Tier 1 — Panel Central (12 genes)

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💰 ~$2,000–3,000 USD para 50 pacientes (TaqMan/KASP)

Gen	Variante	Relevancia Clínica	Freq MX	Evidencia	PMID
NUDT15	rs116855232	Toxicidad tiopurinas (AZA, 6-MP)	7-10% vs <1% EUR	🔴 Exploratorio	34091879
TPMT	*3A (rs1800460+rs1142345)	Dosificación tiopurinas (CPIC)	~3-5% het	🟢 Robusto	30447069
CYP3A5	*1 (rs776746)	Dosificación tacrolimus	25-30% expresadores	🟢 Robusto	24145057
MTHFR	C677T (rs1801133)	Toxicidad metotrexato	~50% alelo T	🟢 Robusto	12900895
FCGR3A	V158F (rs396991)	Respuesta a rituximab (ADCC)	—	🟡 Sugestivo	22368234
FCGR2A	H131R (rs1801274)	Respuesta a rituximab (fagocitosis)	—	🟡 Sugestivo	22368234
HLA-DRB1	Shared Epitope (SE)	Susceptibilidad/severidad AR	—	🟢 Robusto	32651014
PTPN22	R620W (rs2476601)	Susceptibilidad autoinmune	<1% indígena	🟢 Robusto	16273109
PADI4	rs2240340 (GTG hap)	Susceptibilidad AR, anti-CCP	—	🟡 Sugestivo	28551357
CYP2C9	2/3 (rs1799853/rs1057910)	Metabolismo leflunomida/NSAIDs	—	🟢 Robusto	26812836
NAT2	Acetilador lento (múltiples SNPs)	Metabolismo sulfasalazina	~55% lentos	🟢 Robusto	18291028
TNF-308	rs1800629 (G→A)	Severidad y respuesta anti-TNF	—	🟡 Sugestivo	30747392

🦴 Tier 2 — Expansión SpA/PsA (6 genes)

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💰 ~$1,500–2,500 USD adicional para 50 pacientes

Para espondiloartritis y artritis psoriásica. Todos GAP — sin datos en poblaciones mexicanas.

Gen	Variante	Relevancia Clínica	Evidencia
IL23R	rs11209026	Respuesta a anti-IL23 (guselkumab, risankizumab)	⬛ Gap
IL12B	rs6887695	Respuesta a anti-IL12/23 (ustekinumab)	⬛ Gap
IL17A	rs2275913	Respuesta a anti-IL17 (secukinumab, ixekizumab)	⬛ Gap
TRAF3IP2	rs33980500	Vía Act1/IL-17R, respuesta anti-IL17	⬛ Gap
TYK2	rs34536443	Respuesta a deucravacitinib/JAKi	⬛ Gap
JAK2	rs10758669	Respuesta a inhibidores JAK	⬛ Gap

🔬 Tier 3 — Complemento/LES (5 genes)

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💰 ~$2,000–3,000 USD adicional para 50 pacientes (incluye CNV C4)

Para LES y vía del complemento. Todos GAP — sin datos en poblaciones mexicanas.

Gen	Variante	Relevancia Clínica	Evidencia
C4	CNV (número de copias)	Susceptibilidad LES (bajo C4A = riesgo)	⬛ Gap
STAT4	rs7574865	Susceptibilidad LES/AR (vía IFN/IL-12)	⬛ Gap
IRF5	rs2004640	Susceptibilidad LES (interferón tipo I)	⬛ Gap
MBL2	Codones 52/54/57	Riesgo infecciones en inmunosuprimidos	⬛ Gap
CFH	rs1061170 (Y402H)	Regulación complemento (vía alternativa)	⬛ Gap

📋 Propuesta Estudio Prospectivo — IMSS Mérida (n=607)

Fase 1: 50 pac, Tier 1 (12 genes) ~$2-3K USD · Fase 2: 200 pac, Tiers 1+2 (18 genes) ~$8-12K USD · Fase 3: 607 pac, 23 genes ~$15-25K USD
Objetivo: Primera base de datos farmacogenómica en pacientes reumáticos mexicanos con validación estadística dual.

⚕️ Modelo basado en frecuencias farmacogenómicas publicadas con validación estadística dual. No reemplaza genotipificación real ni juicio clínico. Las estimaciones para poblaciones indígenas mexicanas tienen incertidumbre elevada debido a brechas en la literatura.

🧬 STORM v3