¿Qué es exactamente la biotecnología y cómo podría cambiar nuestro enfoque de la salud humana?
A medida que la era de los macrodatos transforma el potencial de este campo emergente, los miembros del Consejo Global sobre el Futuro de la Biotecnología te cuentan todo lo que necesitas saber.
Breve introducción a la biotecnología
Elizabeth Baca, líder especialista de Deloitte Consulting y exsubdirectora de la Oficina de Planificación e Investigación del gobernador de California, y Elizabeth O’Day, fundadora de Olaris, Inc.
¿Y si tu médico pudiera predecir que sufrirás un infarto antes de que ocurra y prevenirlo? ¿O si pudiéramos curar el cáncer de un niño aprovechando las bacterias de su intestino?
Ya se están explorando este tipo de soluciones biotecnológicas destinadas a mejorar la salud humana. A medida que hay más y más datos (los llamados «macrodatos») disponibles en ámbitos diversos, como los historiales médicos electrónicos, la genómica, la metabolómica, e incluso la información sobre el estilo de vida, irán surgiendo nuevos conocimientos y oportunidades para la biotecnología. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial habrá que abordar tanto cuestiones técnicas como éticas.
Al mirar hacia el futuro, repasemos primero ejemplos anteriores en los que la combinación de datos y conocimiento científico ha dado lugar a nuevas soluciones para la salud.
La biotecnología es un campo en rápida evolución que sigue transformándose tanto en alcance como en impacto. Karl Ereky acuñó por primera vez el término biotecnología en 1919. Sin embargo, sus raíces se remontan a principios del siglo XVII, cuando el médico prusiano Georg Ernst Stahl fue pionero de una nueva tecnología de fermentación llamada «zimotecnología».
Durante los siglos siguientes, la «biotecnología» se centró principalmente en mejorar los procesos de fermentación para producir alcohol y, más tarde, alimentos. Con el descubrimiento de la penicilina surgieron nuevas aplicaciones para la salud humana. En 1981, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) definió la biotecnología como «la aplicación de principios científicos y de ingeniería al procesamiento de materiales mediante agentes biológicos para proporcionar bienes y servicios».
Hoy, la Biotechnology Innovation Organization (BIO) define la biotecnología como «tecnología basada en la biología: la biotecnología aprovecha procesos celulares y biomoleculares para desarrollar tecnologías y productos que contribuyan a mejorar nuestras vidas y la salud de nuestro planeta».
En la Cuarta Revolución Industrial, la biotecnología está a punto de experimentar su siguiente transformación. Se estima que entre 2010 y 2020 habrá un crecimiento de los datos de 50 veces.
Hace apenas una década, muchos ni siquiera veían la necesidad de tener un teléfono inteligente, mientras que hoy se registra y analiza cada clic, cada paso que damos, cada comida que ingerimos y mucho más, con un nivel de detalle que hace una década era imposible.
Al mismo tiempo que recopilamos datos personales, también estamos acumulando una montaña de datos biológicos (como los de la genómica, el microbioma, la proteómica, el exposoma, el transcriptoma y el metaboloma). Esta gran cantidad de datos biológicos, combinada con herramientas analíticas avanzadas, ha permitido comprender mejor los fundamentos de la biología humana. Además, la digitalización está revolucionando la atención sanitaria: permite registrar como datos analizables los síntomas y las sensaciones descritos por los pacientes, los resultados de salud y los historiales, incluidas las radiografías y las imágenes patológicas.
A medida que estos conjuntos de datos crecen y pueden combinarse, ¿qué impacto potencial tendrán en la biotecnología y la salud humana? Y, mejor aún, ¿qué impacto tendrán en la privacidad individual?
Aviso: Los autores mencionados anteriormente no representan necesariamente las políticas ni las posturas de las organizaciones a las que están afiliados.
El papel de los macrodatos en los avances de la biotecnología
Daniel Heath, profesor titular del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Melbourne, y Elizabeth Baca y Elizabeth O’Day
Uno de los conjuntos de datos más fundamentales y valiosos para la salud humana es el genoma humano. El ADN es nuestro conjunto de instrucciones biológicas, compuesto por miles de millones de grupos químicos repetidos (timina, adenina, guanina y citosina) conectados para formar un código. El genoma de una persona es el conjunto completo de su código de ADN, es decir, las instrucciones completas para crear a esa persona.
El ADN sirve de molde para producir una molécula distinta, llamada ARN, mediante el proceso de transcripción. A su vez, muchas moléculas de ARN sirven de molde para producir proteínas, un proceso denominado traducción. Luego, estas proteínas realizan muchas de las tareas celulares fundamentales necesarias para la vida. Por tanto, cualquier cambio no deseado en el ADN puede tener efectos posteriores en el ARN y las proteínas. Esto puede tener poco o ningún efecto, o causar una amplia variedad de enfermedades, como la enfermedad de Huntington, la fibrosis quística, la anemia falciforme y muchas más.
La secuenciación genómica consiste en determinar el conjunto completo, o una parte, del código de ADN de una persona. Detectar cambios no deseados en el ADN no solo aporta información valiosa para comprender las enfermedades, sino que también puede dar lugar a nuevas intervenciones diagnósticas y terapéuticas.
La primera secuencia del genoma humano se completó en 2003; el proceso tardó 13 años y costó miles de millones de dólares. Hoy, gracias a los avances biotecnológicos y computacionales, secuenciar el genoma de una persona cuesta aproximadamente $1,000 y puede completarse en alrededor de un día.
Hitos importantes en la historia de la genómica
1869 - Se identificó el ADN por primera vez
1953 - Se estableció la estructura del ADN
1977 - Secuenciación del ADN mediante degradación química
1986 - Se produjo la primera máquina semiautomatizada de secuenciación del ADN
2003 - El Proyecto Genoma Humano secuenció el primer genoma completo, con un costo de $3.000 millones
2005 - Canadá puso en marcha el proyecto del genoma personal
2007 - 23andMe comercializó la primera prueba genética directa al consumidor para determinar la ascendencia a partir del ADN autosómico
2008 - Se secuenció el primer genoma personal
2012 - Inglaterra puso en marcha el proyecto de 100.000 genomas (finalizado en 2018)
2013 - Arabia Saudita puso en marcha el Programa Saudí del Genoma Humano
2015 - Estados Unidos puso en marcha un plan para secuenciar un millón de genomas
2015 - Corea puso en marcha un plan para secuenciar 10.000 genomas
2016 - Estados Unidos puso en marcha All of Us , una cohorte de investigación que inscribirá a un millón o más de participantes para recopilar datos sobre estilo de vida, entorno, genética y biología
2016 - China puso en marcha la iniciativa de Medicina de Precisión con 60.000 millones de RMB
2016 - Francia inició el Proyecto de Medicina Genómica 2025
Tratamientos disponibles hoy gracias a la tecnología del ADN
Conocer la estructura y la función del ADN también nos ha permitido desarrollar soluciones biotecnológicas revolucionarias que han mejorado enormemente la calidad de vida de innumerables personas. Estos son algunos ejemplos:
Pruebas genéticas para detectar enfermedades. Una persona puede analizar su código de ADN para buscar mutaciones conocidas vinculadas a enfermedades. A menudo se realizan pruebas a los recién nacidos al nacer para identificar trastornos genéticos tratables. Por ejemplo, a todos los recién nacidos de Estados Unidos se les hacen pruebas para detectar una enfermedad llamada inmunodeficiencia combinada grave (SCID, por sus siglas en inglés). Las personas con esta enfermedad genética carecen de un sistema inmunitario plenamente funcional y, si no reciben tratamiento, suelen morir en el plazo de un año. Sin embargo, gracias a las pruebas periódicas, estos recién nacidos pueden recibir un trasplante de médula ósea, cuya tasa de éxito en el tratamiento de la SCID supera el 90 %. Un ejemplo conocido en adultos es la detección, en mujeres, de mutaciones en los genes BRCA1 y BRCA2 como factor de riesgo de cáncer de mama o de ovario.
Producción de proteínas recombinantes. Esta tecnología permite a los científicos introducir genes humanos en microorganismos para producir proteínas humanas que luego pueden administrarse a los pacientes para cumplir funciones vitales. En 1978, la empresa Genentech desarrolló un proceso para producir insulina humana recombinante, una proteína necesaria para regular la glucosa en sangre. La insulina recombinante aún se utiliza para tratar la diabetes.
Células CAR-T. La terapia con células CAR-T es una técnica que ayuda al sistema inmunitario a reconocer y destruir las células cancerosas. Se aíslan células inmunitarias llamadas células T de un paciente con cáncer y se modifican genéticamente para que expresen receptores que les permitan identificar las células cancerosas. Cuando estas células T modificadas se reintroducen en el paciente, pueden ayudar a encontrar y destruir las células cancerosas. Kymriah, utilizado para tratar un tipo de leucemia, y Yescarta, utilizado para tratar un tipo de linfoma, son ejemplos de tratamientos con células CAR-T aprobados por la FDA.
Terapia génica. El objetivo de la terapia génica es reemplazar un gen ausente o defectuoso por uno normal para corregir el trastorno. El primer fármaco de terapia génica in vivo —Luxterna— fue aprobado por la FDA en 2017 para tratar una enfermedad ocular degenerativa hereditaria llamada amaurosis congénita de Leber.
Aviso: Los autores mencionados anteriormente no representan necesariamente las políticas ni las posturas de las organizaciones a las que están afiliados.
Nuevas fronteras de la tecnología del ADN
Nuestra comprensión de los datos genéticos sigue dando lugar a tecnologías nuevas y prometedoras, con potencial para revolucionar y mejorar los resultados de salud. A continuación se describen algunos ejemplos en desarrollo.
Organoides para la selección de fármacos. Los organoides son órganos en miniatura y simplificados que pueden desarrollarse fuera del cuerpo con un genoma definido. En el futuro, los sistemas de organoides podrían utilizarse para descubrir nuevos fármacos, adaptar los tratamientos a la enfermedad de una persona concreta o incluso servir como tratamientos por sí mismos.
CRISPR-Cas9. Esta es una forma de terapia génica, también conocida como ingeniería genética, en la que se corta el genoma en el lugar deseado y se pueden desactivar o modificar genes existentes. Los modelos animales han demostrado que esta técnica es muy prometedora para tratar muchas enfermedades hereditarias, como la anemia falciforme, la hemofilia, la enfermedad de Huntington y otras.
Creemos que la secuenciación se convertirá en una práctica habitual en el futuro de la salud humana.
Aunque los datos genómicos aportan muchísima información, es importante comprender que la genómica rara vez cuenta toda la historia.
Salvo en casos excepcionales, tener una mutación genética concreta no significa necesariamente que una persona vaya a desarrollar una enfermedad. La genómica ofrece información sobre «lo que podría ocurrir»le a alguien. Para saber qué ocurrirá se necesitan conjuntos de datos adicionales, como los del microbioma, el metaboloma y el estilo de vida, entre otros.
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El papel del microbioma
Elizabeth O’Day y Elizabeth Baca
A veces se hace referencia al microbioma como el «órgano esencial», el «órgano olvidado», nuestro «segundo genoma» o incluso nuestro «segundo cerebro». Comprende el catálogo de aproximadamente 10-100 billones de células microbianas (bacterias, arqueas, hongos, virus y microbios eucariotas) y sus genes, que habitan en cada uno de nosotros. Según las estimaciones, tenemos 150 veces más ADN microbiano que ADN humano, procedente de más de 10.000 especies distintas de bacterias conocidas.
Los microbios habitan en todas partes (la boca, el estómago, el tracto intestinal, el colon, la piel, los genitales y posiblemente incluso la placenta). La función del microbioma varía según la ubicación del cuerpo y la edad, el sexo, la raza y la alimentación del huésped. Las bacterias intestinales digieren los alimentos, absorben nutrientes y producen sustancias beneficiosas que, de otro modo, no estarían disponibles. En la piel, los microbios forman una barrera física que protege frente a patógenos externos mediante la exclusión competitiva y la producción de sustancias antimicrobianas. Además, ayudan a regular e influir en el sistema inmunitario. Cuando se produce un desequilibrio en el microbioma, conocido como disbiosis, pueden aparecer enfermedades. Se relaciona el funcionamiento inadecuado del microbioma con enfermedades crónicas como la obesidad, la enfermedad inflamatoria intestinal, la diabetes mellitus, el síndrome metabólico, la aterosclerosis, la hepatopatía alcohólica (ALD), la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD), la cirrosis, el carcinoma hepatocelular y otras afecciones.
Hitos en nuestra comprensión del microbioma
Década de 1680 - El científico neerlandés Antonie van Leeuwenhoek comparó su microbiota oral y fecal. Observó diferencias sorprendentes entre los microbios de estos dos hábitats y también entre muestras de personas con distintos estados de salud.
1885 - Theodor Escherich describió y aisló por primera vez Escherichia coli (E. coli) a partir de las heces de recién nacidos en Alemania
1908 - El zoólogo ruso Elie Metchnikoff planteó que las bacterias presentes en el yogur podían mejorar la salud y retrasar la senilidad
1959 - Se criaron animales libres de gérmenes (ratones, ratas, conejos, cobayas y pollitos) en alojamientos de plástico y acero inoxidable para estudiar los efectos sobre la salud en entornos sin microbios
1970 - El Dr. Thomas D. Luckey estimó que había 100.000 millones de colonias de microbios en un gramo de líquido intestinal o heces humanas.
1995 - Craig Venter y un equipo de investigadores secuenciaron el genoma de la bacteria Haemophilus influenzae, el primer organismo cuyo genoma se secuenció por completo.
1996 - Se secuenció la primera muestra de heces humanas mediante secuenciación del ARNr 16S.
2001 - Se atribuye al científico Joshua Lederberg la acuñación del término «microbioma».
2005 - Investigadores identificaron bacterias en el líquido amniótico de bebés nacidos por cesárea
2006 - Se realizó el primer análisis metagenómico del microbioma intestinal humano
2007 - El Proyecto del Microbioma Humano (HMP), patrocinado por los NIH, puso en marcha un estudio para determinar cómo afectan las especies microbianas a los seres humanos y qué relación guardan con la salud
2009 - Primer estudio del microbioma que mostró una asociación entre el microbioma intestinal de adultos delgados y obesos
2011 - Investigadores alemanes identificaron 3 enterotipos en el microbioma intestinal humano: Baceroids, Prevotella y Ruminococcus
2011 - Gosalbes realizó el primer análisis metatranscriptómico de la microbiota intestinal humana sana
2012 - El HMP presentó el primer «mapa» de los microbios que habitan en personas sanas. Los resultados, obtenidos por 80 instituciones científicas colaboradoras, revelaron que más de 10.000 especies microbianas ocupan el ecosistema humano, están formadas por billones de células y representan entre el 1 y el 3 % de la masa corporal.
2012 - Se fundó el American Gut Project, que ofrece una plataforma abierta al público para que científicos ciudadanos analicen su microbioma y lo comparen con los de otras personas.
2014 - Se inició el Proyecto Integrativo del Microbioma Humano (iHMP), con el objetivo de estudiar 3 afecciones asociadas al microbioma.
2016 - El Proyecto de Flora Intestinal Flamenca, uno de los mayores estudios poblacionales del mundo sobre las variaciones de la microbiota intestinal, publicó un análisis de más de 1.100 muestras de heces humanas.
2018 - El American Gut Project publicó el mayor estudio sobre el microbioma realizado hasta la fecha. Los resultados incluyen datos de secuenciación microbiana de 15.096 muestras aportadas por 11.336 participantes de Estados Unidos, Reino Unido, Australia y otros 42 países.
¿Qué soluciones ya se han obtenido, o podrían obtenerse, a partir de este conjunto de datos?
Ya se han desarrollado, o están en proceso de desarrollo, soluciones biotecnológicas basadas en datos del microbioma. A continuación se destacan algunos ejemplos clave:
Probióticos. Los probióticos son bacterias beneficiosas que pueden prevenir o tratar ciertas enfermedades. Se planteó su uso por primera vez en 1908 y hoy son un aditivo alimentario común. En las tiendas de alimentación y las farmacias se venden diversos probióticos, desde yogures hasta suplementos, que prometen distintos beneficios. Por ejemplo, se ha demostrado que el probiótico VSL#3 reduce la gravedad de la enfermedad hepática y las hospitalizaciones en pacientes con cirrosis.
Diagnóstico. Los cambios en la composición de determinados microbios se consideran posibles biomarcadores. Un ejemplo es la proporción de Bifidobacterium con respecto a Enterobacteriaceae , conocida como proporción B/E. Un valor de B/E superior a 1 sugiere un microbioma sano, mientras que un valor inferior a 1 podría indicar cirrosis o ciertos tipos de infección.
Trasplante de microbiota fecal (TMF). Aunque no está aprobado por la FDA, el trasplante de microbiota fecal (TMF) es un método de uso extendido que consiste en trasplantar al colon de un paciente una preparación fecal de un donante sano, mediante colonoscopia, sonda nasoentérica o cápsulas. El TMF se ha utilizado para tratar infecciones por Clostridium difficile , con tasas de curación del 80-90 % (una eficacia muy superior a la de los antibióticos).
Terapias. Los datos del microbioma también están dando lugar a varias terapias innovadoras. Se están desarrollando clínicamente consorcios bacterianos y cepas individuales, tanto naturales como modificadas. También se trabaja para identificar y aislar metabolitos del microbioma con funciones importantes, como los antibióticos resistentes a la meticilina identificados mediante la secuenciación primaria del microbioma intestinal humano.
Si seguimos ampliando el conjunto de datos del microbioma y nuestros conocimientos sobre las interacciones entre el huésped y el microbioma, quizá podamos corregir diversos estados patológicos y mejorar la salud humana.
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El papel de los datos clínicos y el «sexto sentido» del médico
Pam Randhawa, directora ejecutiva y fundadora de Empiriko Corporation; Andrew Steinberg, Watson Institute for International and Public Affairs de la Universidad Brown; y Elizabeth Baca y Elizabeth O’Day
Durante siglos, los médicos estuvieron limitados por los datos que podían obtener mediante la exploración externa de cada paciente o una autopsia.
Más recientemente, los avances tecnológicos han permitido a los profesionales clínicos identificar y vigilar procesos internos que antes permanecían ocultos en pacientes vivos.
Uno de los primeros ejemplos de tecnología aplicada se produjo en la década de 1890, cuando el físico alemán Wilhelm Röntgen descubrió las posibles aplicaciones médicas de los rayos X.
Desde entonces, las nuevas tecnologías han ampliado los conocimientos clínicos sobre diagnóstico por imagen, genómica, biomarcadores, respuesta a los medicamentos y microbioma. En conjunto, esta base de datos ampliada, de alta calidad y con información detallada ha mejorado la capacidad diagnóstica de los médicos y se ha traducido en mejores resultados clínicos.
Hoy, los profesionales clínicos recurren cada vez más a las imágenes médicas y a otras herramientas de diagnóstico basadas en la tecnología para observar de forma no invasiva el interior del cuerpo, evaluar la eficacia de los tratamientos y detectar procesos patológicos, a menudo antes de que aparezcan síntomas clínicos.
Además, los sistemas electrónicos de captura de datos, los sistemas interactivos de respuesta vocal (IVRS), los dispositivos portátiles, los sistemas de monitorización remota, los sensores y las aplicaciones para iPhone amplían los sentidos del profesional clínico. A pesar del acceso a estas nuevas tecnologías, los médicos siguen recopilando en tiempo real los antecedentes del paciente y realizando después una evaluación física directa; un método que puede verse limitado por las barreras de comunicación, el tiempo y la capacidad del médico para recopilar o reunir los datos.
Uno de los mayores ejemplos de recopilación, integración y análisis de datos clínicos tuvo lugar en la década de 1940, con la Ley Nacional del Corazón, que creó el Instituto Nacional del Corazón y el Estudio del Corazón de Framingham. La cohorte original de Framingham comenzó en 1948 con 5.209 hombres y mujeres de entre 30 y 62 años, sin antecedentes de infarto ni accidente cerebrovascular.
Durante los 71 años siguientes, el estudio evolucionó para recopilar datos clínicos sobre enfermedades cardiovasculares y otras afecciones médicas a lo largo de varias generaciones. Antes de entonces, los conceptos de medicina preventiva y factores de riesgo (término acuñado por el estudio de Framingham) no formaban parte del vocabulario médico. El estudio permitió a los médicos aprovechar observaciones recopiladas a partir de exploraciones físicas, biomarcadores, imágenes y otros datos fisiológicos de las personas, a una escala sin precedentes.
La adopción de los historiales médicos electrónicos ayudó a mejorar el acceso a los datos, pero sus primeras versiones solo abordaron parcialmente los problemas de compartimentación e interoperabilidad de los datos (silos).
Los avances recientes en aplicaciones de IA, estructuras de datos de historiales médicos electrónicos e interoperabilidad han permitido a profesionales clínicos e investigadores mejorar la toma de decisiones clínicas. Sin embargo, la accesibilidad, los costos y las demoras en la implementación de normas mundiales de interoperabilidad han limitado el acceso a datos procedentes de sistemas diversos y han retrasado la introducción de historiales médicos electrónicos en algunos sectores de la comunidad médica.
A día de hoy, la interoperabilidad limitada, la curva de aprendizaje y los costos asociados a la implementación se citan como causas importantes de frustración y agotamiento entre los médicos, así como de la jubilación anticipada de profesionales de la atención a pacientes.
Sin embargo, se está desarrollando una plataforma de interoperabilidad denominada Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR, pronunciado «FIRE») para intercambiar historiales médicos electrónicos y romper los silos. El objetivo de FHIR es facilitar la interoperabilidad entre sistemas sanitarios heredados. La plataforma facilita el acceso a datos de salud desde distintos dispositivos (por ejemplo, computadoras, tabletas y teléfonos celulares) y permite a los desarrolladores crear aplicaciones médicas que se integran fácilmente en los sistemas existentes.
A medida que aumenta la utilidad de la capacidad para recopilar información, es necesario normalizar la recopilación, integración y análisis de los datos clínicos, así como el formato en que se presentan. A finales de la década de 1990 se creó el Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) «para desarrollar y respaldar normas de datos mundiales e independientes de las plataformas que permitan la interoperabilidad de los sistemas de información y mejoren la investigación médica». Durante los últimos años, el CDISC ha desarrollado varios modelos para respaldar la organización de los datos de ensayos clínicos.
Hitos en el descubrimiento y desarrollo de datos y tecnologías clínicas
500 a. C. - El primer ensayo clínico del mundo quedó registrado en el «Libro de Daniel» de la Biblia
1747 - El ensayo de Lind sobre el escorbuto, que reunió la mayoría de las características de un ensayo controlado
1928 - El Colegio Americano de Cirujanos buscó mejorar las normas de registro en entornos clínicos
1943 - Primer ensayo controlado doble ciego de la patulina para el resfriado común (Consejo de Investigación Médica del Reino Unido)
1946 - Se realizó el primer ensayo controlado aleatorizado de estreptomicina para la tuberculosis pulmonar (Consejo de Investigación Médica del Reino Unido)
1946 - Los físicos estadounidenses Edward Purcell y Felix Bloch descubren de forma independiente la resonancia magnética nuclear (RMN).
1947 - Primera orientación internacional sobre la ética de la investigación médica con seres humanos: Código de Núremberg
1955 - El médico escocés Ian Donald comienza a investigar el uso de la ecografía ginecológica.
1960 - Primer uso de la endoscopia para examinar el estómago de un paciente.
1964 - Directrices de la Asociación Médica Mundial sobre el uso de seres humanos en la investigación médica (Declaración de Helsinki)
1967 - 1971 - El ingeniero eléctrico inglés Godfrey Hounsfield concibe la idea de la tomografía computarizada. Se instala el primer escáner de TC en el Hospital Atkinson Morley, en Wimbledon, Inglaterra. Se realiza la primera exploración cerebral de un paciente en octubre de 1971.
1972 - Se diseña el primer expediente electrónico de salud
1973 - El químico estadounidense Paul Lauterbur produce la primera imagen por resonancia magnética (IRM) utilizando datos de resonancia magnética nuclear y cálculos informáticos de tomografía.
1974 - El estadounidense Michael Phelps desarrolla la primera cámara de tomografía por emisión de positrones (PET) y el primer sistema de cuerpo entero para estudios en seres humanos y animales.
1977 - Se realiza la primera exploración corporal por IRM en un ser humano con una máquina de IRM desarrollada por los médicos estadounidenses Raymond Damadian, Larry Minkoff y Michael Goldsmith.
1990 - La ecografía se convierte en un procedimiento habitual para comprobar el desarrollo fetal y diagnosticar anomalías.
Principios-mediados de 1990 - Desarrollo de un sistema de captura electrónica de datos (EDC) para ensayos clínicos (formularios electrónicos de informes de casos)
1996 - La Conferencia Internacional de Armonización publica las Buenas Prácticas Clínicas, que se convierten en la norma universal para la conducta ética de los ensayos clínicos.
Finales de la década de 1990 - Se crea el Consorcio de Estándares para el Intercambio de Datos Clínicos (CDISC) con la misión de «desarrollar y respaldar estándares de datos globales e independientes de la plataforma que permitan la interoperabilidad de los sistemas de información para mejorar la investigación médica»
2009 - Se aprueba la Ley de Recuperación y Reinversión de Estados Unidos de 2009, que incluye 19.200 millones de dólares en financiación para que hospitales y médicos adopten expedientes electrónicos de salud (EHR).
2014 - HL7 International publica FHIR como «Estándar preliminar para uso de prueba» (DSTU)
Soluciones emergentes
La convergencia del conocimiento científico, los datos clínicos sólidos y la ingeniería en la era digital ha dado lugar al desarrollo de tecnologías sanitarias dinámicas que permiten detectar enfermedades antes y con mayor precisión, y mejorar la eficacia terapéutica en individuos y poblaciones.
La aparición de tecnologías miniaturizadas, como la ecografía portátil, el seguimiento del sueño, la monitorización cardíaca y las tecnologías de laboratorio en un chip, probablemente acelerará esta tendencia. Uno de los campos de recopilación de datos que evoluciona con mayor rapidez es la medicina de laboratorio clínico, donde las pruebas continuas en el punto de atención, los espectrómetros de masas portátiles, el análisis de flujo, la PCR y el uso de espectrometría de masas MALDI-TOF para identificar patógenos proporcionan información sobre numerosos biomarcadores de relevancia clínica.
Combinado con imágenes médicas funcionales y de alta resolución, el seguimiento de estos biomarcadores ofrece una huella metabólica de la enfermedad y abre así una nueva frontera en la «medicina de precisión».
Además de estas capacidades, se están desarrollando aplicaciones de inteligencia artificial (IA) para aprovechar las capacidades sensoriales y analíticas de las personas mediante la reconstrucción de imágenes médicas y la reducción del ruido. Las soluciones de IA para la detección asistida por ordenador y la radiogenómica permiten a los médicos predecir mejor los riesgos y los resultados de los pacientes.
Estas tecnologías agrupan a los pacientes en cohortes para lograr diagnósticos y tratamientos más precisos. A medida que evoluciona la IA, podría hacerse realidad la aparición del «radiólogo virtual». Dado que las personas no pueden recopilar, cotejar y analizar rápidamente este volumen de información detallada, estas innovaciones sustituirán la recopilación de datos que requiere mucho tiempo por enfoques analíticos más rentables para la toma de decisiones clínicas.
A medida que la población envejece y vive más tiempo, cada vez más personas se verán afectadas por varias enfermedades crónicas que se tratarán simultáneamente con múltiples medicamentos. En condiciones óptimas, estas enfermedades se monitorizarán en el hogar o en otro lugar remoto fuera del hospital.
Se están desarrollando plataformas en las que la próxima generación de tecnologías de laboratorio se integrará en un sistema interoperable que incluirá instrumentos miniaturizados y biosensores. Esto se combinará con modelos de traducción clínica basados en IA para evaluar la progresión de la enfermedad y la eficacia de los fármacos.
Estos datos digitales se comunicarán en tiempo real al expediente médico electrónico del paciente. Este tipo de sistema hará que la medicina clínica pase de una atención reactiva a una proactiva y permitirá tomar decisiones clínicas más precisas.
Esta mayor capacidad para recibir información clínica más detallada y de mayor calidad brinda una oportunidad y plantea un desafío. En el futuro, la capacidad de aprovechar el poder de la modelización computacional y la inteligencia artificial facilitará una explosión logarítmica de correlaciones de relevancia clínica.
Esto permitirá descubrir nuevas terapias y marcadores innovadores, que ayudarán a los médicos a gestionar con mayor precisión los riesgos para las personas y las poblaciones. Es probable que esta forma de medicina de precisión y modelización predictiva se aplique a lo largo de toda la evolución de la enfermedad, incluso potencialmente antes del nacimiento.
Las partes interesadas deberán prestar mucha atención a la protección de la privacidad y la seguridad de los datos de los pacientes a medida que estos circulen por distintas plataformas y dispositivos.
Sin embargo, los posibles beneficios de esta interoperabilidad superan con creces los riesgos. Esto planteará numerosas cuestiones éticas, pero también abrirá la posibilidad de una serie de eficiencias que harán que la atención sanitaria sea más accesible y asequible para un mayor número de personas.
Aviso legal: Los autores anteriores no necesariamente reflejan las políticas o posturas de las organizaciones a las que están afiliados.
Datos sobre el estilo de vida y el entorno
Jessica Shen, vicepresidenta de Royal Philips; Elizabeth Baca y Elizabeth O’Day
En medicina y salud pública, suele existir tensión entre el efecto de la genética y el del entorno, y cuál de los dos desempeña un papel más importante en los resultados de salud. Sin embargo, en lugar de adoptar un enfoque excluyente, la ciencia respalda que ambos factores influyen y contribuyen a la salud y la enfermedad.
Por ejemplo, una persona puede tener una predisposición genética a la diabetes, pero, con una alimentación excelente, ejercicio y un estilo de vida saludable, aún puede evitar la enfermedad.
De hecho, muchas personas con un diagnóstico reciente de diabetes o prediabetes pueden revertir la evolución de la enfermedad mediante cambios en su estilo de vida. Por otro lado, alguien con riesgo de asma que se exponga a una mala calidad del aire puede llegar a desarrollar la enfermedad, pero luego volverse relativamente asintomático en un entorno con menos factores desencadenantes.
Cada vez hay más estudios sobre la importancia del estilo de vida, los comportamientos, los factores de estrés y los factores sociales, económicos y ambientales (estos últimos también conocidos como determinantes sociales de la salud), pero ha sido relativamente difícil recopilar esta información en tiempo real para fines clínicos.
Ha sido especialmente difícil integrar todos los datos para obtener mejores perspectivas. Sin embargo, esto está cambiando. En esta nueva frontera de los datos, el crecimiento de los datos sobre el estilo de vida y el entorno ofrece un enorme potencial para cerrar brechas, aumentar la comprensión de la salud en la vida cotidiana y adaptar los tratamientos a un enfoque de salud de precisión.
Hitos
1881 - Se inventa el tensiómetro
2010 - Se funda Asthmapolis con un sensor para hacer un seguimiento de los datos ambientales de los inhaladores de rescate para el asma y la EPOC
2011 - La FDA aprueba el primer tensiómetro digital, que se conecta a un teléfono digital
2012 - AliveCor recibe la aprobación de la FDA para un monitor de ECG con iPhone
2017 - 325.000 aplicaciones de salud móvil
2017 - La FDA publica el Plan de Acción para la Innovación en Salud Digital
2018 - La FDA aprueba el primer monitor continuo de glucosa mediante un sensor implantable y una interfaz de aplicación móvil
¿Cuáles son algunos de los beneficios que se atribuyen al uso de datos sobre el estilo de vida?
La tecnología móvil ha permitido una monitorización más continua en la vida cotidiana, fuera de la clínica y en entornos reales. Por ejemplo, el tensiómetro tradicional, inventado hace más de 130 años, solo se actualizó en la última década para permitir lecturas remotas capturadas digitalmente.
Ahora se incorporan sensores para medir factores ambientales como la calidad del aire, la humedad y la temperatura. Otras innovaciones permiten registrar el estado de ánimo en tiempo real, las ondas cerebrales para la biorretroalimentación y otros datos biométricos para mejorar la forma física, la nutrición, el sueño e incluso la fertilidad.
Las capacidades de análisis personal de los dispositivos diseñados para recopilar datos sobre el estilo de vida pueden contribuir a la salud al facilitar la atención preventiva y ayudar a gestionar problemas de salud persistentes.
La identificación de problemas de salud mediante el seguimiento rutinario podría evolucionar hasta convertirse en un sistema amplio que abarque muchas funciones fisiológicas, como:
trastornos del sueño (ronquidos intensos; apnea)
afecciones neuromusculares (detección temprana del párkinson mediante el análisis del movimiento muscular)
problemas cardíacos, como las arritmias, incluida la fibrilación auricular
sensores para detectar la enfermedad de Alzheimer en una fase temprana mediante cambios en la voz
El Apple Watch ha aportado documentación sobre el uso del dispositivo para detectar arritmias; la versión Series 4 puede generar un ECG similar a un electrocardiograma de derivación 1. La FDA autorizó las afirmaciones relacionadas con estas funciones (clase II, vía De Novo). Es probable que otras tecnologías ponibles incorporen funciones similares en el futuro.
La retroalimentación instantánea disponible mediante el uso de un dispositivo sensorial ponible puede ayudar a gestionar muchas enfermedades crónicas, entre ellas la diabetes, los problemas pulmonares y la hipertensión.
Numerosos estudios han documentado los beneficios cardiovasculares de la actividad física durante toda la vida. Varias soluciones biotecnológicas diseñadas para hacer un seguimiento de la actividad y ofrecer herramientas de retroalimentación analítica brindan la oportunidad de fomentar la actividad física para promover la salud y quizá incluso modificar los comportamientos. Una revisión Cochrane (Bravata, 2007. PMID 18029834) concluyó que había pruebas a corto plazo de un aumento significativo de la actividad física y de mejoras de salud asociadas al uso de un podómetro para incrementar la actividad. La retroalimentación de las aplicaciones actuales de mejora de la salud basadas en datos debería aumentar la eficacia respecto de un simple podómetro mecánico. Se están llevando a cabo estudios en diversos entornos para respaldar el uso de dispositivos de seguimiento de la actividad y herramientas de análisis que ofrecen retroalimentación como medios beneficiosos para la salud a largo plazo.
Uso en contextos de investigación
En muchas circunstancias, la recopilación de datos clínicos para un ensayo formal o para su uso en estudios longitudinales se facilita mediante la observación directa que proporciona un sistema de sensores conectado a una red.
¿Qué podrían facilitar los avances futuros?
El desarrollo de «ropa inteligente», joyería ponible con tecnología integrada y dispositivos implantables dará lugar a instrumentos de observación menos intrusivos, capaces de registrar muchos más indicadores fisiológicos.
Las redes inalámbricas, tanto fijas como móviles, siguen dando saltos graduales en velocidad, y este aumento de capacidad (5G y Wifi-6 con internet de megabits) permitirá incrementos masivos en el volumen de datos que se pueden gestionar.
Conectar las observaciones obtenidas mediante sensores con otros indicadores de salud, como los antecedentes médicos y la genética, ampliará aún más nuestra comprensión de las enfermedades y de cómo llevar una vida lo más saludable posible.
Sin embargo, para hacer realidad este potencial, primero deben abordarse importantes cuestiones técnicas y éticas.
Aviso legal: Los autores anteriores no necesariamente reflejan las políticas o posturas de las organizaciones a las que están afiliados.
Cómo situar a los pacientes en el centro de la innovación
Elissa Prichep, responsable de Medicina de Precisión del Foro Económico Mundial; Elizabeth Baca y Elizabeth O’Day
El Consejo Global del Futuro sobre biotecnología ha examinado el crecimiento exponencial de los datos en distintos ámbitos, que ha dado lugar a tecnologías innovadoras que transforman la salud y la medicina. Pero seamos claros: estas soluciones no surgieron de una comprensión abstracta de los datos, sino de datos reales derivados de personas reales, personas como usted. Sus datos, o los datos de alguien como usted, dieron lugar a esas soluciones. ¿Lo sabía? ¿Dio su consentimiento para ello?
Creemos que las personas deberían sentirse empoderadas al contribuir a estos conjuntos de datos. Usted está transformando la salud humana; quizá no haya nada más importante. Sin embargo, al realizar este análisis, nos preocupó repetidamente si las personas («colaboradores de datos») habían sido debidamente informadas o habían dado su consentimiento a los «recopiladores de datos» para que utilizaran sus datos.
Como hemos documentado aquí, de estos conjuntos de datos pueden surgir tecnologías y medicamentos innovadores y revolucionarios. Sin embargo, también podrían darse situaciones nefastas.
Creemos que es necesario establecer nuevas normas entre los «recopiladores de datos» y los «colaboradores de datos» si queremos que los datos sigan impulsando el desarrollo de soluciones biotecnológicas que mejoren la salud humana.
Nuestra forma de entender la privacidad cambiará
Aunque la aparición de los datos digitales a través de los expedientes electrónicos de salud, las aplicaciones móviles, el almacenamiento en la nube y otros medios ha aportado grandes beneficios, también conlleva riesgos para la privacidad.
A medida que se desarrollan algoritmos más sofisticados, aumenta la probabilidad de identificar a las partes asociadas con datos «anónimos»; los datos que hoy son seguros y privados quizá no lo sean en el futuro. La privacidad de los datos, su robo y la piratería de dispositivos son preocupaciones graves hoy y lo serán aún más a medida que aumenten el volumen y los tipos de datos recopilados.
Al combinar más datos, aumenta el riesgo de reidentificación o de vulneraciones de la privacidad. Por ejemplo, un profesor de Harvard pudo reidentificar a más del 40 % de los participantes en el estudio genético anónimo The Personal Genome Project.
Además, al añadir otros tipos de datos con fines de salud, por ejemplo en el comercio minorista, existe el riesgo de que la reidentificación exponga información privada sobre la salud, como cuando Target reveló a la familia de una adolescente que estaba embarazada.
Estas soluciones deben aportar valor para que se justifiquen los riesgos asociados a la combinación de datos. Integrar a los pacientes y participantes en el centro del diseño garantiza el consentimiento informado y aumenta la probabilidad de generar un valor que compense los riesgos y las concesiones.
La inclusión de poblaciones diversas es importante para que los nuevos conocimientos tengan un impacto positivo
Los beneficios y riesgos que un paciente puede esperar de una intervención pueden depender en gran medida de su composición biológica única. Un estudio de 2015 constató que aproximadamente el 20 % de los nuevos fármacos aprobados en los seis años anteriores producían respuestas distintas entre diferentes grupos raciales y étnicos.
Sin embargo, a menudo se comercializan tratamientos sin comprender las variaciones de eficacia y seguridad entre pacientes, porque estas no se evalúan en los ensayos clínicos, ya sea por falta de diversidad en el ensayo, por no plantear las preguntas adecuadas o por ambas razones. En Estados Unidos, se estima que el 80-90 % de los participantes en ensayos clínicos son blancos pese a los esfuerzos de la FDA por ampliar el reclutamiento.
Sin un esfuerzo deliberado, los nuevos conocimientos acumulados mediante soluciones biotecnológicas no ofrecerán perspectivas precisas si no se obtienen con una población diversa. Si las soluciones biotecnológicas no representan a la población, podrían aumentar las disparidades en salud.
Por ejemplo, los estudios genéticos dedujeron incorrectamente que los afroamericanos tenían un mayor riesgo de miocardiopatía hipertrófica, ya que los datos genéticos se habían recopilado principalmente de poblaciones anglosajonas.
Hay muchas razones por las que la participación en la investigación ha sido tan baja, pero ya están en marcha iniciativas de participación auténtica, comprensión del contexto histórico y financiación deliberada de investigaciones para aumentar la participación y mejorar la diversidad en los esfuerzos de traslación, como la cohorte All of Us y la Iniciativa de California para el Avance de la Medicina de Precisión.
La participación inclusiva ayudará a comprender en qué punto de su recorrido de salud se encuentra realmente cada persona
En el ámbito clínico también es necesario centrarse en los pacientes. Las personas sanas recopilan cada vez más datos sobre sí mismas, y quienes padecen enfermedades crónicas también empiezan a recurrir a aplicaciones para registrar todo, desde el sueño y la exposición a factores ambientales hasta el estado de ánimo; sin embargo, actualmente esos datos no se utilizan para profundizar en la comprensión de la salud y la enfermedad.
A medida que los pacientes y las personas sanas toman el control de sus datos, estos solo podrán utilizarse si aceptan compartirlos. A medida que se desarrollen soluciones biotecnológicas, será fundamental integrar datos de todos los distintos ámbitos para lograr un impacto real.
Próximos pasos para las soluciones biotecnológicas en salud
Al inicio de esta serie preguntamos: ¿y si su médico pudiera predecir un infarto antes de que lo sufriera? Ya hay investigaciones en marcha para lograrlo mediante la combinación de datos del proteoma, síntomas comunicados por los pacientes y biosensores.
El análisis de macrodatos ya está dando lugar a nuevas pistas sobre el cáncer pediátrico al estudiar la información genética de los tumores. En el futuro, esto probablemente permitirá ir más allá de mejorar el tratamiento y lograr una mejor prevención y una detección más temprana. Y cuando sea necesario tratar, se podría ofrecer una opción más personalizada.
El impacto de estos datos en la mejora de la salud es emocionante y nos afecta a todos. A medida que aumentan los datos, también lo hace nuestra comprensión. Cada uno de nosotros tiene la oportunidad de ser socio en esta nueva frontera de los datos.
Aviso legal: Los autores anteriores no necesariamente reflejan las políticas o posturas de las organizaciones a las que están afiliados.
Referencias:
- Historia de la «biotecnología». Artículo de Nature, febrero de 1989
- Allan T. Bull, Geoffrey Holt y Malcolm D. Lilly, Biotechnology: International Trends and Perspectives (París: OCDE, 1982)
- https://www.bio.org/what-biotechnology
- https://insidebigdata.com/2017/02/16/the-exponential-growth-of-data/
- Goodrich, et al. 2014. Human genetics shapes the gut microbiome. Cell. 159(4): 789-99.
- https://ghr.nlm.nih.gov/primer/traits/longevity
- https://www.forbes.com/sites/adamtanner/2013/04/25/harvard-professor-re-identifies-anonymous-volunteers-in-dna-study/#203da9c992c9
- https://slate.com/human-interest/2014/06/big-data-whats-even-creepier-than-target-guessing-that-youre-pregnant.html
- https://www.healio.com/cardiology/genetics-genomics/news/online/%7B006969bb-6ca2-44aa-843a-31c12874b0dc%7D/genetic-tests-may-be-misdiagnosing-hypertrophic-cardiomyopathy-in-black-americans
- http://opr.ca.gov/ciapm/https://allofus.nih.gov
- http://opr.ca.gov/ciapm/
- http://opr.ca.gov/ciapm/projects/2016/Early_Prediction_Cardiovascular_Events.html
- http://opr.ca.gov/ciapm/projects/2015/California_Kids_Cancer_Comparison.html
