La obsolescencia del modelo de investigación clínica.

November 25, 2020

Introducción

El actual modelo de desarrollo de medicamentos ha quedado obsoleto.

Esta es una afirmación dura para todos los que guardamos esperanza en la búsqueda de tratamientos para las enfermedades con mayor tasa de mortalidad. Pero no por eso es menos cierta. Tiene sustento real y basta con tan solo ver unos pocos números:

  • El costo actual de desarrollo de un medicamento se sitúa en torno a los 2,6 miles de millones de dólares, lo que representa un incremento de 145% respecto al año 2000 1. Incluso, existen referencias que apuntan a un gasto de casi 12 mil millones por medicamento aprobado 2.
  • Al mismo tiempo, las posibilidades de que un medicamento que se encuentra al inicio del proceso de desarrollo llegue a la fase de comercialización, se mantienen estancadas en el 10% 3.
  • La brecha creciente entre el costo de producción de un medicamento y sus posibilidades de aprobación genera dificultades no solo para quienes tienen a su cargo la investigación, sino también para los pacientes que puedan verse beneficiados por los tratamientos. En este sentido, es común que los tratamientos para enfermedades raras sean costosos para los pacientes, ya que suelen tener más gastos de desarrollo que la media, y un público mucho menor. Por ejemplo, la Atrofia Espinal Muscular es un desorden que afecta a 1 de 11.000 recién nacidos y tiene un tratamiento que se sitúa en torno a los 125.000 euros por dosis.

Los motivos por los cuales es tan costoso (y cada vez más) el desarrollo de nuevos fármacos, son variados: mayor cantidad de requisitos regulatorios; creciente preocupación por la toxicidad y la monitorización de los pacientes; necesidad de alcanzar estándares estadísticos más altos para su aprobación; por solo mencionar algunos.

La selección de sites, una de las etapas menos eficientes.  

Pero sin duda, uno de los factores que más influye en el abultado costo de los ensayos clínicos es la selección de los sitios para el reclutamiento de pacientes. De hecho, tan solo la mitad de los hospitales (el 52%) logran reclutar la cantidad de pacientes planificada, mientras que el 11% de ellos nunca recluta un solo paciente 4

. Todo esto genera que los tiempos originalmente previstos para cada ensayo clínico terminen duplicándose. En consecuencia, entre 2006 y 2010, se gastaron cerca de 2 mil millones en concepto de activación de sitios que no rindieron lo esperado.

Las dificultades en realizar el reclutamiento de pacientes con el presupuesto previsto y en tiempo y forma no se deben a la falta de planificación, sino a que ésta se realiza con información incompleta o de baja calidad. Es decir, en muchos casos la industria farmacéutica sigue confiando en elecciones basadas en encuestas en los potenciales sitios. Estas encuestas presentan una serie de problemas, ya que los profesionales de la salud solo pueden proveer números estimativos, que aunque estén basados en sus experiencias previas, resultan poco precisos.

El uso de Real World Data (RWD) como solución.  

Por todos estos motivos, es fundamental llevar a cabo estudios de factibilidad rigurosos y con información precisa y detallada. En este punto es donde entra a jugar la “Real World Data (RWD)”, es decir toda aquella información médica que haya sido recolectada en la práctica clínica habitual. La RWD incluye, entre otras fuentes: notas médicas, informes de laboratorio, informes de altas, analíticas, etc. La ventaja de este recurso por sobre otros es su disponibilidad inmediata, ya que se halla depositada dentro de los mismos centros y se incrementa minuto a minuto.

A partir de ella, se puede llevar a cabo un screening mucho más riguroso, que asegure que los pacientes cumplan con la totalidad de los criterios e incremente las probabilidades de identificar aquellos que sean más apropiados. Este punto es clave si tenemos en cuenta que cada vez se requieren perfiles más específicos y criterios más estrictos.

Por otro lado, apalancarse en la RWD permitirá planificar, modelar y evaluar los protocolos de manera que sean más adaptados a la realidad y, sobre todo, a los pacientes.

Obviamente, no todo es tan sencillo y existen dificultades para la adopción de este tipo de metodologías. El gran punto débil de la RWD es que se encuentra en texto no estructurado, y con formatos dispares entre distintos centros (e incluso, distintos servicios dentro de un mismo hospital). La resolución de este problema es uno de los grandes retos para mejorar el proceso de creación de medicamentos, para lo que se han dedicado muchísimas horas de investigación dirigidas a desarrollar y potenciar soluciones asequibles y de calidad.

Referencias:

[1] DiMasi JA, Grabowski HG, Hansen RA. Innovation in the pharmaceuti- cal industry: new estimates of R&D costs. Journal of Health Economics 2016;47:20-33.

[2] Sax F. Clinical Trial Planning & Design: Can Better Design Save Biophar. Quintiles 2012. Disponible en: http://www.quintiles.com/library/white-papers/can-better-planning-save-biopharma-clinical-trial-planning--design

[3] Thomas DW, Burns J, Audette J, Carroll A, Dow-Hygelund C, Hay M. Clinical Development Success Rates 2006 – 2015. 2016. Disponible en: https://www. bio.org/sites/default/files/Clinical%20Development%20Success%20 Rates%202006-2015%20-%20BIO,%20Biomedtracker,%20Amplion%20 2016.pdf

[4] Johnson O. An evidence-based approach to conducting clinical trial feasibility assessments. Clin. Invest. 5(5), 491-499 (2015)