La medicina de precisión, o medicina personalizada, es una iniciativa del gobierno norteamericano que tiene por objetivo ajustar, según las características individuales, la prevención y el tratamiento de las enfermedades contando con datos genéticos, fenotípicos, clínicos, ambientales y de estilos de vida. Por este motivo, el gobierno federal, a través de National Institutes of Health (NIH), está financiando proyectos para secuenciar más genomas, crear grandes biobancos y generar estudios big data a partir de las historias clínicas electrónicas y de todo tipo de aparatos electrónicos de diagnóstico y monitorización (para más información se aconseja visitar el post de Cristina Roure sobre la materia).
La idea, en principio, parece interesante, porque la investigación biomédica actual se basa en pacientes estándares y ofrece soluciones de medida única, por lo que muchas personas, debido a un montón de circunstancias individuales difícilmente medibles, reciben tratamientos desajustados. Ahora, sin embargo, empezamos a tener datos sobre las dificultades y limitaciones de lo que prometía ser una revolución radical de la medicina. Por este motivo me ha parecido oportuno comentar el artículo "Seven Questions for Personalized Medicine" de Michael Joyner (Mayo Clinic) y Nigel Paneth (Michigan University). Las siete reflexiones, propuestas por estos autores, serían las siguientes:
Disponer del genoma contribuye poco o nada a mejorar la previsión (y prevención) de riesgos
A pesar de las grandes expectativas del proyecto del genoma humano, las variantes genéticas conocidas hasta ahora añaden un escaso poder predictivo adicional a los algoritmos ambientalistas conocidos. Por otra parte, se llegó a pensar que cuando las personas conocieran los riesgos inherentes a su genoma, estarían más predispuestas a adherirse a intervenciones de cambio de estilos de vida (si es que se creía oportuno), pero esto, en la práctica, no está pasando.
La farmacogenética no está cumpliendo las expectativas
Empieza a haber evidencia de que el tratamiento personalizado del cáncer (una de las joyas del proyecto) no está respondiendo a las expectativas. Para demostrar la afirmación, los autores han elegido dos ejemplos: a) La variación genética BRCA1/2 afecta al 5% de las mujeres con cáncer de mama, por este motivo, el valor añadido que aporta este hallazgo genético en los resultados clínicos, 25 años después de su descubrimiento, sigue siendo muy limitado a un pequeño grupo de mujeres, por lo que no ha tenido ninguna influencia en la caída, en un tercio, de la mortalidad por cáncer de mama que ha habido en el mismo periodo; b) En la misma línea, en los año 80 se descubrió que algunos pacientes con fibrosis quística tenían una mutación en un gen regulador de la conductividad transmembrana (CFTR). Se desarrollaron dos fármacos para paliar los efectos de esta mutación, con unos resultados discretos (una mejora en un 5-10% del volumen espiratorio forzado máximo en el pequeño grupo de pacientes con la mutación), mientras que la supervivencia y la calidad de vida de las personas con fibrosis quística ha mejorado notablemente gracias a pautas clínicas cada vez más precisas y ajustadas a cada persona.
La información de las historias clínicas electrónicas es de poca calidad
La implantación casi universal de aplicaciones para las historias clínicas no está garantizando la calidad de los datos que los médicos recogen y, además, la falta de interoperabilidad de los sistemas informáticos entre las instituciones sanitarias tampoco ayuda. Parece pues, que los sistemas sanitarios están lejos de poder ofrecer los datos fenotípicos y clínicos que el proyecto de medicina de precisión requeriría. Para ilustrar el problema, les propongo que hagan una prueba: intenten buscar en las historias clínicas de su institución el perímetro abdominal y el nivel de actividad física de las personas atendidas, sólo por poner dos ejemplos de datos (uno fenotípico y el otro de estilo de vida), que se consideran imprescindibles para el proyecto de la medicina de precisión.
El big data está lejos de aportar valor a la investigación biomédica
Dejando de lado el debate sobre la ética de la donación de datos, la sugerente metodología big data, en la que, a través del data mining, el sistema, de una manera más o menos inteligente, va descubriendo asociaciones de variables sin tener que plantear hipótesis previas, está teniendo dificultades de desarrollo, debido a lo que se ha planteado anteriormente: los datos genómicos están siendo difícilmente traducibles en la clínica, mientras que los datos fenotípicos, clínicos y de estilo de vida son de escasa calidad. Por este motivo, los autores del artículo proponen reforzar, hasta que las cosas no mejoren, la metodología del ensayo clínico y los estudios poblacionales de cohortes.
Los conflictos de intereses han escalado a instituciones y empresas
La gran cantidad de dinero público y privado que ha generado el proyecto de la medicina de precisión ha provocado que las instituciones de investigación y las empresas vinculadas compitan por los fondos de inversión y alimenten una burbuja de proyectos y patentes de espíritu más comercial que científico.
Se observa un aumento del sobrediagnóstico y el sobretratamiento
Muchas personas sanas, pero conocedoras de los riesgos de su genoma, se ven impelidas a consumir recursos diagnósticos y terapéuticos, o incluso quirúrgicos (recuérdese el caso de Angelina Jolie). En el último Congreso "Preventing Overdiagnosis" (Québec 17-19 de agosto 2017), Gregory Feer (Darmouth Geisel School of Medicine y editor asociado de JAMA) afirmó que, mientras va creciendo la oferta de estudios genómicos, los médicos, desbordados por esta tendencia, siguen improvisando recomendaciones, sin saber cómo pueden elaborar criterios razonables de actuación.
Se detectan escasos beneficios para la salud pública
Los determinantes de la salud siguen siendo los factores que influyen con mayor fuerza en la longevidad y la calidad de vida de las personas, mientra que la medicina de precisión es un proyecto con limitaciones evidentes, que tiene mucho sentido para determinados colectivos y para ciertas novedades terapéuticas, pero no parece encontrarse en la mejor posición para combatir los problemas de salud comunitaria, ni para revolucionar la práctica de la medicina.
Como dicen Joyner y Paneth, los defensores de la medicina de precisión deberían templar su narrativa y por ello deberían comunicar expectativas más realistas a un público, hoy por hoy, asombrado con las proclamas entusiastas de tantos anuncios comerciales.
Jordi Varela
Editor
