¿Estamos verdaderamente listos para la medicina de precisión?
Comentario de Carlos H. Teixidó @carlos_teixi
En los últimos años hemos estado viendo cómo la “medicina de precisión” se hacía hueco en los paneles de los grandes congresos mundiales. Este enfoque para optimizar el diagnóstico, la prevención o la terapéutica de cualquier enfermedad mediante la integración de datos multidimensionales ha encontrado en la diabetes (DM) un nicho donde el tratamiento de datos complejos nos aproxima a un posible mejor manejo de esta.
Son varios los ejemplos que la mayoría conocemos sobre la relación entre la medicina de precisión y algunas enfermedades monogénicas, como el uso de sulfonilureas (SU) en ciertos tipos de DM MODY (Maturity Onset Diabetes of the Young). Sin embargo, la mayoría de las enfermedades crónicas son de origen poligénico, lo que limita enormemente el uso de este tipo de estrategias. En el caso de la DM2, su origen es poligénico, heterogéneo y multifactorial.
El artículo que hoy comentamos, es una revisión no sistemática firmada en solitario por Dr. Griffin, profesor de los departamentos de Epidemiología y de Salud Pública de la Universidad de Cambridge. En él, repasa y opina sobre la medicina de precisión, sus sesgos y su posible implementación a día de hoy. Para repasar la discusión, ha decidido dividir en 4 apartados su intervención: Precisión espuria, Complejidad innecesaria, Medicina personalizada frente a Medicina de precisión, y el Individuo.
Comienza el primer apartado, recalcando que la medicina de precisión se basa en su mayoría en análisis de subgrupos. Esta forma de trabajar y de entender los resultados se aleja de la forma tradicional, que se basa en los resultados promedios. Se puede caer en el error, de creer que un subconjunto de la muestra, definido por unas características, experimenta mayor beneficio o perjuicio que el resto de la población, sin embargo, este análisis no debe servirnos para obtener conclusiones, sino para obtener hipótesis. Esto se entiende mejor con el famoso estudio ISIS-2 (Second International Study of Infarct Survival) sobre el uso de aspirina tras un infarto (IAM). El estudio demostró una mejora significativa de mortalidad por cualquier causa (MCC) del 23% tras el primer mes. Sin embargo, tras el estudio de subgrupos por el signo zodiacal, se observó que esto no ocurría en los subgrupos libra o cáncer, y la mejora aumentaba hasta un 50% en capricornio. Las afirmaciones de los subgrupos del ensayo no suelen estar respaldadas por los datos del mismo, son sensibles a hallazgos falsos o fortuitos y rara vez se corroboran.
En muchos casos, la medicina de precisión basa sus afirmaciones en resultados intermedios, pero fácilmente medibles. Por ejemplo, la medicina de precisión se ha centrado estrechamente en los niveles de glucemia, que tienen una débil carga en el principal problema de la DM2, la enfermedad cardiovascular (ECV). De hecho, algunos medicamentos son hipoglucemiantes, sin obtener resultado alguno en la ECV, y otros mejoran las complicaciones de la DM2 a través de mecanismos diferentes a la reducción de glucosa. Por ello, aconsejar o predecir qué fármaco va a ser mejor para una persona concreta basándose exclusivamente en este resultado intermedio, es (en palabras del autor) una pérdida de tiempo. Siguen faltando pruebas de ensayos clínicos (ECA) que comparen las estrategias de la medicina de precisión con las existentes, midiendo resultados que los médicos y los pacientes consideren importantes.
El autor describe igualmente la innecesaria complejidad que conlleva la medicina de precisión; más si cabe, sabiendo que en la mayoría de los casos se obvian los tratamientos eficaces y simples que rodean las enfermedades como la DM2. El estudio STENO-2 (del que hemos hablamos en otras ocasiones proporciona evidencia en la que cambios relativamente pequeños sobre múltiples factores de riesgo CV (FRCV) se asociaron a reducciones de hasta el 50% en la incidencia de eventos CV (EvCV) y MCC. Claramente, no se debe caer en una falsa dicotomía. Debemos continuar desarrollando y evaluando nuevas estrategias, pero no a expensas de desviar el enfoque de la implementación exitosa de enfoques probados, confiables y efectivos.
Al comparar la medicina personalizada con la medicina de precisión, el Prof. Griffin destaca que la información más compleja, no mejora la utilidad predictiva de la evidencia demostrada hasta la fecha para el tratamiento hipoglucemiante. Esto puede deberse en parte, a que es posible que los efectos de gran peso sean raros en su relación con predictores genéticos dado que el tratamiento guiado por el genotipo no ha aumentado efecto alguno ni reducido efectos adversos de manera consistente en otras áreas, y la información genética conlleva un aumento de los costes, de la ansiedad del paciente y de las desigualdades. La mayoría de los pacientes con DM tienen otras condiciones comórbidas y, por lo tanto, toman otros tratamientos. La negociación sobre las opciones de tratamiento de la DM debe tener esto en cuenta. Es difícil encuadrar un subgrupo, sabiendo que dentro de ese subgrupo hay diferencias entre los sub-subgrupos, y así hasta llegar al individuo.
Cuando se combina la información disponible sobre el riesgo poligénico, se mejora la discriminación e identificación de las personas con mayor riesgo de DM. Sin embargo, las intervenciones como la promoción de la dieta saludable, la actividad física y la pérdida de peso no son específicas: son beneficiosas para la mayoría de la población. En consecuencia, una focalización más precisa no aumenta la eficacia, pero puede mejorar la eficiencia, ya que la entrega de recursos escasos refleja más fielmente la distribución del riesgo en la población. Sin embargo, el alto riesgo absoluto asociado con la obesidad en cualquier nivel de riesgo genético subraya la importancia de los enfoques universales en lugar de los dirigidos a la intervención conductual. El autor se plantea al respecto: ¿Aconsejaría a los padres de un bebé con un bajo riesgo de diabetes de por vida que es seguro que su hijo sea sedentario, consuma una dieta poco saludable y tenga sobrepeso?
Finaliza el autor, recomendando que, en lugar de centrarnos en las moléculas y células dentro de los individuos, deberíamos levantar la mirada hacia los determinantes sociales individuales y colectivos. “Necesitamos ser humildes y reconocer nuestra ignorancia al traducir los descubrimientos en recomendaciones para los pacientes”.
En conclusión, la medicina de precisión representa un apasionante campo de investigación con el potencial de revolucionar la práctica clínica, pero desafortunadamente la naturaleza heterogénea y poligénica de la DM2 limita esta práctica. Además, muchos enfoques son imprecisos, complejos y centrados en el individuo y no es su contexto, lo que conlleva una evidencia hasta la fecha insuficiente para justificar su implementación generalizada. Esta pátina de precisión no debe alejarnos de buscar un enfoque que mejore la medicina personalizada, los tratamientos y las políticas útiles y eficientes para las poblaciones en su conjunto.
Cuídense.
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