Dr. Bosco Barón Franco. Internista. Hospital Virgen del Rocío. Sevilla. @boscobar
La medicina de precisión es la idea que todos tenemos de la medicina del futuro, del progreso, y… ¿quién se atreve a oponerse al progreso? Tememos que se nos ponga una cara parecida a la de los iniciales opositores de Laënnec cuando describió la creación del estetoscopio en 1816. Hoy sabemos, sin embargo, que no todos los adelantos son inocuos.
Definición de medicina de precisión. Fortalezas y oportunidades.
La medicina de precisión es un nuevo abordaje para el tratamiento y prevención de las enfermedades que toma en cuenta la variabilidad en los genes, el ambiente y el estilo de vida para cada persona. En definitiva consiste en dar siempre el tratamiento correcto, a la persona correcta.
Este abordaje debería permitir a los médicos e investigadores predecir con mayor precisión cuál tratamiento o estrategia de prevención funcionará en una determinada patología en un determinado grupo de individuos. Funcionaría en contraposición a un abordaje médico más global, en el cual el tratamiento o abordaje de prevención se desarrolla para el paciente-tipo medio, con una menor consideración hacia las diferencias entre individuos.
Como ejemplo, una persona que necesite una transfusión no recibe sangre de un donante seleccionado al azar, si no que el tipo de sangre del donante se empareja con la del receptor para reducir el riesgo de complicaciones.
La medicina de precisión es una vuelta de tuerca más a la medicina personalizada, que trata de ajustar el medicamento adecuado en la dosis precisa a un paciente concreto. La medicina de precisión usa la información sobre genes, proteínas y otras características de la patología de una persona, para poder determinar el diagnóstico o tratamiento de una enfermedad. De esta manera, añade un perfil genético, de estilo de vida y de origen étnico.
Se fundamenta en tres grandes ejes:
- El primero, el incremento de la “capacidad de lectura” del ADN (también del ARN) en todas sus variantes, incluidas las técnicas de secuenciación masiva y de ensamblaje para que la lectura sea coherente.
- La segunda, el análisis de los datos, su manejo y su interpretación, es decir, la consolidación del big data en biomedicina, lo cual incluye a la clínica y una profunda revisión de la bibliografía médica en forma de una cada vez más frecuentes meta-revisiones.
- El tercero es la traslación de los resultados a la práctica clínica. Es aquí donde cabe hablar de nuevos modelos de drug discovery, farmacogenómica, ensayos clínicos a medida (tal vez individualizados), la terapia dirigida y, este es el sueño de ciencia ficción, el fármaco personalizado.S
De esta forma, en 2016 el gobierno norteamericano anuncia la Iniciativa sobre Medicina de Precisión, una estrategia a largo plazo de investigación en salud, que implica los Institutos Nacionales de Salud de EE.UU. entre otros centros de investigación, que intenta comprender cómo la genética, el entorno y el estilo de vida de una persona pueden ayudar a determinar el mejor abordaje para prevenir o tratar una enfermedad.
Existen varios ejemplos en marcha en relación con este proyecto:
- La propia Iniciativa sobre Medicina de Precisión tiene como de sus objetivos secuenciar el ADN de un millón de personas.
- La Universidad de Standford, la de Duke y la empresa Verily están colaborando para registrar mediante dispositivos wearable los datos sobre el estado de salud de 10.000 personas.
- El NHS británico ha establecido a 13 centros médicos de estudio genómico para reclutar a 100.000 pacientes voluntarios para secuenciar su genomas, es el llamado 100,000 Genomes Project.
Entre los objetivos de esta medicina destaca el diseño de ensayos clínicos innovadores, en oposición a los tradicionales. Los ensayos de enfoque tradicional se basan en el análisis de una pocas variables sobre cientos o miles de individuos, es decir, de la búsqueda de patrones generales, lo cual lleva a que los nuevos fármacos sean efectivos en sólo una determinada proporción de la población. En contraposición a esto surgen los llamados ensayos clínicos individuales, donde se recogen múltiples datos de relevancia clínica a partir de un único paciente, y posteriormente, con el análisis estadístico adecuado, los investigadores comparan el efecto de diferentes tratamientos en la misma persona.
Si se pudiera avanzar en este campo, lo siguiente, hoy por hoy utópico, sería el fármaco a medida. De esta manera, si a un enfermo de cáncer se le prescribe un cóctel de fármacos adaptado a sus características genéticas y, obviamente a las de su neoplasia, ¿por qué debería ser imposible pensar en una molécula de diseño que lograra el mismo efecto?
Amenazas y debilidades.
No todas las interpretaciones de los posibles beneficios obtenidos de este conocimiento biotecnológico son igual de optimistas.
Diseñar tratamientos personalizados basados en la ciencia del genoma humano sin dudas traerá beneficios, particularmente para aquellos con condiciones genéticas raras. Pero una promoción excesiva de esta promesa corre el riesgo de un tsunami de diagnósticos injustificados y tratamientos innecesarios. Sin una evaluación rigurosa, la implementación prematura generalizada de este nuevo enfoque costoso amenaza la salud humana y la sostenibilidad del sistema de salud.
El sobrediagnóstico ocurre cuando las personas son diagnosticadas con una enfermedad que en realidad nunca las dañaría. Sucede porque la tecnología actual que utilizamos para diagnosticar, puede detectar “anomalías” cada vez más pequeñas. A pesar de que muchas de estas “anormalidades” son benignas, tienden a ser diagnosticadas y tratadas rutinariamente. Un ejemplo clásico es el sobrediagnóstico y el sobretratamiento de pequeños cánceres de tiroides, muchos de los cuales nunca causarían ningún daño si se los deja seguir su evolución natural.
Evaluar todas las posibles mutaciones genéticas que pueden causar que alguien tenga una enfermedad futura claramente conlleva un gran potencial para aumentar el sobrediagnóstico. Muchas personas se clasificarán como enfermas o “en riesgo” de estar enfermas, aunque nunca desarrollarán ningún síntoma.
También se debe tener en cuenta la gran incertidumbre que rodea todos los beneficios prometidos. Así, se espera que muchas de las llamadas mutaciones recién descubiertas que transmiten enfermedades pueden tener un efecto limitado o nulo en la enfermedad futura. En pocas palabras, todavía hay muchas preguntas sin respuesta sobre cómo interpretar los resultados de las pruebas genómicas.
Por otro lado, existen voces que solicitan que las reglamentaciones de salud pueden necesitar diluirse para ayudar a facilitar este nuevo enfoque de adaptar los tratamientos a las personas, de tal manera que requieren “condiciones regulatorias ágiles” que no inhiban la implementación, argumentando que los procesos actuales para evaluar nuevas tecnologías pueden ser “demasiado engorrosos”.
Así parece indiscutible que el paciente debería dar un consentimiento informado para el uso de sus datos, igual al que se requiere para otros servicios menos sensibles que el de la sanidad. Sin embargo, no está claro cuál es el alcance de ese consentimiento, y la pregunta es si se podrían usar en cualquier tipo de investigación, de cualquier enfermedad, en cualquier circunstancia.
Pero no son pocas las voces que argumentan que los datos son el oro de nuestro tiempo, un negocio gigantesco para quien sabe aprovecharlos. Y dado que los sistemas públicos de salud recogen la inmensa mayoría de nuestros datos sanitarios, el sector privado quiere acceder a ellos para llevar a cabo investigación clínica. Aunque pueda tratarse de una relación provechosa para ambos, es evidente que la legislación debe poner al ciudadano a la cabeza de las prioridades de esa investigación. Es imprescindible que los sistemas públicos sean custodios y garantes de nuestros datos sanitarios en las posibles relaciones público-privadas que puedan darse para la investigación clínica.
Referencias:
1. Institutos Nacionales de la Salud (NIH). Precision medicine definition.
2. Schork NJ. Personalized medicine: Time for one-person trials. Nature 2015; 520(7549):609-11
3. Welch HG, Doherty GM. Saving Thyroids – Overtreatment of small papillary cancers. N Engl J Med 2018;379(4):310-12
4. Soledad Cabezón. Tribuna: Datos que curan: Los sistemas públicos deben ser los custodios de nuestra información sanitaria. EL PAÍS. 9 Agosto 2018.
