El santo grial de la medicina de precisión es ofrecer el tratamiento adecuado a la persona adecuada en el momento oportuno. La última década ha sido testigo de numerosos enfoques intensivos en datos para el diagnóstico y el tratamiento. Su objetivo es transformar la práctica tradicional, basada en enfoques de «talla única», en estrategias específicas para cada paciente.
Gracias a los avances en tecnologías de cribado, como la secuenciación del ADN, la metabolómica y las tecnologías de célula única, ahora podemos acceder a mapas cada vez más detallados de la composición molecular del cuerpo humano. La medicina de precisión ofrece a los clínicos una nueva perspectiva para distinguir a las personas sanas de las enfermas y estratificarlas según las etapas de progresión de la enfermedad.
Con la potencia de los algoritmos de análisis de datos, los cribados moleculares pueden revelar los orígenes de la enfermedad y arrojar luz sobre nuevas dianas farmacológicas para restablecer la función normal. Los algoritmos de aprendizaje automático aplicados a los datos de los pacientes pueden ofrecer resultados prometedores al predecir la progresión de la enfermedad, y los algoritmos de análisis de imágenes pueden contribuir al diagnóstico de una serie de afecciones médicas.
Sin embargo, la medicina de precisión requiere tecnologías de cribado sofisticadas que no están disponibles en muchas partes del mundo, especialmente en los países de ingreso bajo y mediano. Esto supone un obstáculo para su implementación a escala mundial y, lo que es más problemático, establece un límite máximo a lo que puede ofrecer a escala global. Incluso existe el riesgo de que la medicina de precisión aumente la desigualdad en la atención médica y el bienestar entre países y entre los grupos socioeconómicos dentro de ellos.
El concepto emergente de atención sanitaria de precisión pretende integrar los datos de los pacientes con las enormes cantidades de datos poblacionales disponibles en los sistemas sanitarios nacionales. Al incorporar los datos poblacionales y los contextos socioeconómicos a la ecuación, la atención sanitaria de precisión promete mejorar la calidad de la asistencia y democratizar el acceso a tratamientos específicos para cada paciente. La integración de estas dos capas dará lugar a modelos más completos que reflejan la naturaleza multidimensional del diagnóstico y el tratamiento. Por ejemplo, la salud de una persona a menudo no puede separarse de su contexto social y geográfico. La atención sanitaria de precisión puede utilizarse para extraer factores de riesgo de los datos poblacionales, como la pertenencia a una comunidad o la edad, y combinarlos con información específica de cada paciente. Esta convergencia puede conducir a una mejor toma de decisiones clínicas, a una reducción de los costes para los sistemas sanitarios y a mejores resultados en salud.
La llegada de la atención sanitaria de precisión plantea una serie de desafíos técnicos. La interfaz entre los datos a nivel individual y los datos de salud pública requiere nuevas herramientas matemáticas para caracterizar diversos factores pertinentes, como la progresión de la enfermedad, las intervenciones médicas y la prestación de servicios sanitarios. Existe una necesidad urgente de nuevas matemáticas que integren los datos individuales y poblacionales con una resolución que sea a la vez manejable e inteligible. Los modelos computacionales deben ser lo bastante simples para que los profesionales puedan manipularlos y comprenderlos, pero lo bastante detallados para tener en cuenta las particularidades de la enfermedad y de la población de interés. Los modelos deben captar la complejidad de los datos y, al mismo tiempo, producir descripciones manejables que puedan ayudar a la toma de decisiones clínicas.
Este es un equilibrio delicado que debe estar en el centro de las nuevas matemáticas que sustentarán el futuro de la atención sanitaria de precisión. Las iniciativas interdisciplinarias, como el Centro EPSRC de Matemáticas para la Atención Sanitaria de Precisión del Imperial College de Londres, están liderando este nuevo ámbito, en colaboración con clínicos y especialistas en salud pública, para desarrollar la próxima generación de metodologías de integración y análisis de datos.
Para que la atención sanitaria de precisión esté a la altura de sus promesas, hay que resolver diversas cuestiones relacionadas con los aspectos regulatorios de la adquisición y el tratamiento de datos. Se trata de una tarea enorme que requerirá un esfuerzo concertado de todas las partes interesadas, incluidos los grupos de pacientes, los clínicos, los organismos de salud pública y la sociedad civil. Esa colaboración es necesaria para garantizar que todos se beneficien del rápido progreso de las tecnologías sanitarias. En esta nueva era de la atención sanitaria de precisión, los datos son el combustible de cambios radicales en la forma en que funcionan los sistemas sanitarios mundiales.
