La revoluci¨®n de la medicina personalizada llama a la puerta

Pese al ruido que la medicina individualizada, dirigida, de precisi¨®n o personalizada (se dirige a mutaciones o prote¨ªnas espec¨ªficas adaptada a cada paciente) ha causado en los ¨²ltimos 10 a?os (la revista Time lleg¨® a dedicarle una portada en 2008), los resultados pr¨¢cticos son todav¨ªa escasos: apenas 132 medicamentos aprobados en 2016, ¨²ltimo a?o que recoge The Personalized Medicine Coalition, seg¨²n destac¨® el pasado jueves 22 de marzo Jes¨²s Fern¨¢ndez Crespo, director del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) en unas jornadas organizadas por la Sociedad Espa?ola de Oncolog¨ªa M¨¦dica (SEOM), el ISCIII y la Asociaci¨®n Nacional de Informadores de la Salud (ANIS). Pero el futuro se presenta halag¨¹e?o: el 42% de los ensayos de medicamentos en marcha se basan en esas caracter¨ªsticas celulares: prote¨ªnas o mutaciones espec¨ªficas, tambi¨¦n llamados biomarcadores.? ?

Esos 132 f¨¢rmacos aprobados representar¨ªan, si hubieran llegado a Espa?a (el estudio es en EE UU y un medicamento aprobado ah¨ª puede tardar m¨¢s de dos a?os en ser integrado en la cartera de servicios espa?ola) apenas el 0,8% de los casi 18.000 medicamentos que se incluyen en el cat¨¢logo que publica anualmente el Colegio General de Colegios de Farmac¨¦uticos de Espa?a. Por eso la revoluci¨®n de la medicina personalizada, tantas veces anunciada, est¨¢ todav¨ªa en una fase muy inicial. Aunque va a toda velocidad. En 2008 solo hab¨ªa cinco tratamientos basados en la medicina personalizada. El crecimiento, por lo tanto, ha sido del 2.540%.?

Otro indicador de este futuro auge es que, siempre seg¨²n el informe de la coalici¨®n, con el abaratamiento de la secuenciaci¨®n g¨¦nica (de 100 millones de d¨®lares en 2001 a menos de 1.000 actualmente, con equipos que buscan mutaciones concretas por menos de 100), ya hay comercializados m¨¢s de 65.000 productos de an¨¢lisis gen¨¦tico.

El c¨¢ncer, causado por mutaciones u otro tipo de alteraciones gen¨¦ticas que provocan la proliferaci¨®n descontrolada de c¨¦lulas, es un campo donde esta medicina se muestra m¨¢s prometedor, como indic¨® en dicha jornada Ruth Vera, presidenta de la SEOM. De hecho, en esta especialidad en concreto, representa el 73% de los ensayos de nuevos f¨¢rmacos. Y sus aplicaciones van m¨¢s all¨¢ del tratamiento una vez diagnosticado el c¨¢ncer.

Tambi¨¦n se puede ¨Cy, sobre todo, se podr¨¢¨C utilizar para prever la posible aparici¨®n de una enfermedad. Un caso que ya existe es de las mutaciones del gen BRCA1 relacionado con c¨¢nceres de mama y ovario, lo que se hizo popular por el caso de la actriz Angelina Jolie, indic¨® Vera.?

Toda esta capacidad de prevenci¨®n, diagn¨®stico y tratamiento se va a ver reforzada por varios adelantos cient¨ªficos y t¨¦cnicos. El primero, la denominada biopsia l¨ªquida, que consiste en obtener c¨¦lulas cancerosas (o, al menos, su ADN) de la sangre del paciente para as¨ª determinar si tiene un tumor y sus caracter¨ªsticas y tratamiento. El segundo, la edici¨®n de genes, que permitir¨¢ cambiar los err¨®neos por otros correctos. Y, el tercero, la ingenier¨ªa de datos, el manejo de la gran cantidad de informaci¨®n existente.?

Existen ya muchos proyectos mundiales para reunir en ases de datos toda la informaci¨®n de cada paciente, incluida su codificaci¨®n gen¨¦tica. Como indic¨® en la jornada Humberto Bustince, catedr¨¢tico de Computaci¨®n de la Universidad de Navarra, solo en 2013 se digitalizaron tantos datos como en todos los a?os de la historia de la humanidad anteriores juntos. Esta mina de datos tiene un enorme potencial. Varios pa¨ªses (Reino Unido, Alemania, Francia y Estados Unidos, entre otros) ya tienen planes para desarrollar bases de datos de pacientes que sirvan para investigar y mejorar los tratamientos. El m¨¢s conocido es el que lanz¨® en 2008 Barack Obama en Estados Unidos, que, en su parte referida al c¨¢ncer se present¨® como el nuevo Moon Shot, el programa que llev¨® por primera vez al ser humano a la Luna.

La inteligencia artificial (el manejo de toda esta informaci¨®n) con procesos como los de m¨¢quinas que aprenden de sus propios errores o por indicaci¨®n humana ya empieza a demostrar su poder, y, por ejemplo, ha habido ensayos en los que una m¨¢quina era capaz de detectar mejor un melanoma que los dermat¨®logos, dijo Bustince.

Todo esto tiene problemas, empezando por el de la protecci¨®n de datos, como se?al¨® Vera. Pero tambi¨¦n, t¨¦cnicos. Al personalizar la asistencia puede ocurrir que el algoritmo desarrollado para una localidad o regi¨®n no sea aplicable tal cual en otra. Tambi¨¦n puede haber problemas de comprensi¨®n por parte de los pacientes. Una ventaja econ¨®mica y de salud ser¨¢ usar la medicina personalizada para evitar dar tratamientos a pacientes a los que no les van a ser ¨²tiles. Pero eso puede ser dif¨ªcil de entender por el afectado, que puede pensar que se est¨¢ ahorrando a costa de su salud o que recibe un trato diferente al de al lado.