¿Por qué las compañías farmacéuticas todavía tienen que demostrar que sus medicamentos son efectivos a pesar de que los grandes datos permitirían probar la efectividad de estos medicamentos de forma más exhaustiva y rentable?

El ensayo clínico aleatorizado controlado con placebo se considera el estándar de oro en la medicina moderna basada en la evidencia por una razón sólida. Es un método organizado y rentable utilizado por las compañías farmacéuticas para evaluar la seguridad y eficacia de un posible medicamento. Entonces, lo que está sugiriendo es que las compañías farmacéuticas deberían gastar millones o incluso miles de millones de dólares en investigación preclínica y fase I de prueba, y luego lanzar medicamentos al mercado sin establecer firmemente que la droga es mejor que el placebo, esperando que ese volumen de datos sobre seguridad y eficacia provendrá de una gran población de pacientes. No creo que esta sea una estrategia sensata.

Los ensayos clínicos de fase I son cuando el medicamento se administra por primera vez a humanos sanos para establecer un rango de dosis seguro. Al final de los ensayos de la Fase I, una compañía farmacéutica habría gastado más del 50% de su costo total de I + D. Además, una compañía farmacéutica puede tener de 4 a 5 posibles candidatos a medicamentos al final de los ensayos de la fase I. Entonces, según usted, deberían comenzar a fabricar todos los 4-5 medicamentos candidatos a granel y comercializarlos a los proveedores de atención médica con la esperanza de que al menos uno funcione. Esa es una gran apuesta para las compañías farmacéuticas. Existe un costo considerable asociado con la fabricación y comercialización, y las compañías farmacéuticas tienen que gastar mucho sin estar seguras de que uno o más de los candidatos a medicamentos serán efectivos.

Incluso si las drogas se lanzan al mercado, los médicos vacilarían en prescribirlas a los pacientes, porque no sería ético tratar a los humanos como conejillos de indias y experimentarlos aleatoriamente con un grupo de medicamentos cuya eficacia no se haya establecido. Los médicos (y también las compañías farmacéuticas) no quieren ser culpados y demandados si algo sale mal durante esta experimentación. Además, ¿cómo controlan los médicos el efecto placebo? Parte de los ensayos de Fase II es ajustar la dosis del medicamento para obtener una dosis terapéutica. Sin obtener suficiente información sobre la dosis terapéutica, los médicos deben experimentar mucho antes de obtener una dosis que sea efectiva para sus pacientes. También hay un costo significativo asociado con esta parte. Los pacientes no estarían dispuestos a gastar dinero innecesariamente como parte de esta apuesta. ¿Qué pasa si después de todo esto, el medicamento resulta ser mejor que el placebo? Las compañías habrían gastado millones en la fabricación de un medicamento inútil, y posiblemente tendrían que pagar aún más tratando de lidiar con demandas de pacientes que pudieron haber sido perjudicadas durante este proceso. Si se realizan los ensayos clínicos, todos estos experimentos a ciegas serán innecesarios y también ahorrará una gran cantidad de dólares para las compañías farmacéuticas, mucho más de lo que lo harían al liberar medicamentos al azar en el mercado y esperando que algo funcione.

Una vez que los medicamentos estén ampliamente disponibles en el mercado, sería difícil para la FDA decidir cuándo retirarlos si son ineficaces o inseguros. Dado que los suplementos dietéticos naturales / a base de hierbas no pasan por rigurosos ensayos clínicos y la aprobación de la FDA, encontrará una gran cantidad de ellos que son ineficaces o inseguros flotando libremente en el mercado. La industria de suplementos naturales es un buen ejemplo de lo mala o peor que podría ser la situación si renunciamos a los ensayos clínicos.

Liberar medicamentos en el mercado antes de que se establezca su eficacia no es solo una mala ciencia sino también una mala economía.

También podríamos centrarnos en construir modelos de predicción robustos y desarrollar mejores plataformas de pruebas biomiméticas humanas para reducir el costo de investigación y desarrollo preclínicos, el tiempo de prueba y las tasas de fallas durante el proceso de desarrollo de medicamentos.

Todas estas son excelentes respuestas desde la perspectiva analítica del proceso de desarrollo de medicamentos. Aunque quiero agregar mi granito de arena de la consideración del cuidado del paciente y de cómo los grandes datos nos han fallado en el pasado.

Las compañías farmacéuticas pasan por años de investigación preliminar y pruebas preclínicas antes de iniciar pruebas clínicas en humanos que duran unos pocos años más. Incluso después de la aprobación, se debe realizar la Vigilancia posterior a la comercialización para garantizar la coherencia y la seguridad.

Consideras esto como un gran dato y un proceso costoso, mientras que considero que la seguridad y la salud del paciente son de suma importancia. Los datos no siempre son un buen predictor de la población general que no cumple con los estándares controlados establecidos en los ensayos clínicos. Estos son solo algunos ejemplos de medicamentos que tuvieron que haber sido retirados del mercado por completo debido a los hallazgos de la vigilancia posterior a la comercialización:

1. Talidomida (1961): se administró a mujeres embarazadas para aliviar las náuseas matutinas; poco tiempo después se descubrió que causaba defectos de nacimiento severos que causaban su retirada inmediata. Más significativamente, esto creó nuevas regulaciones para las pruebas de medicamentos (Enmienda Kefauver Harris) : exigir a las compañías farmacéuticas que proporcionen pruebas de la seguridad y eficacia de los medicamentos antes de su aprobación.

2. Fen-Phen (Fenfluramine-Phentermine) (1997): promocionado como un novedoso medicamento contra la obesidad, pero pronto se descubrió que los pacientes desarrollaron hipertensión de la arteria pulmonar debido a la valvulopatía que ocasionó muchas muertes.

3. Vioxx (2004): fabricado como un analgésico AINE, pero su alta selectividad a los receptores COX-2 causó ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares que provocaron muchas muertes.

4. Telaprevir (2014): retirado del mercado debido a los efectos adversos graves y las interacciones medicamentosas que causan toxicidad cuando se trata a pacientes infectados con Hep-C.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo el desarrollo de medicamentos salió mal y nunca es predecible o un enfoque en blanco y negro. Con el uso cada vez mayor de los prescriptores que no están incluidos en la etiqueta, debemos tener cuidado con el efecto de las drogas y SIEMPRE tener al paciente como nuestra principal preocupación, no el dinero, la gran farmacéutica tiene mucho de eso.

Espero que esta respuesta ayude a ampliar su perspectiva sobre la importancia de invertir en investigación y desarrollo de medicamentos para el bien de la salud pública.

Para usar Big Data, necesita datos para recopilar. Para analizar los datos, debe probar una hipótesis. ¿Cómo se prueba una hipótesis usando datos que no existen?

Las compañías farmacéuticas están en el negocio de generar los datos requeridos para la prueba de hipótesis. Dado que los datos generados a partir de estos estudios todavía son bastante pequeños, debe proporcionar suficiente poder y cobertura de sus factores para ver un tamaño de efecto significativo. Una vez, y solo una vez que tenga los datos preliminares, puede comenzar a inscribir a grandes poblaciones de personas y aprovechar las herramientas de big data.

Los ensayos clínicos son una herramienta analítica y predictiva extremadamente sólida y funcionan muy bien. Lo que sugiere es, esencialmente, poco ético, ya que la única forma de detectar los problemas de seguridad sin una prueba es lanzar el medicamento al mercado y ver si los pacientes comienzan a caer como moscas. A partir de la historia de los medicamentos que no necesitaban la aprobación de la FDA, como las píldoras para perder peso o los suplementos de estrógeno, sabemos que pasarán años antes de que esas cosas sean atrapadas y eliminadas del mercado.

En resumen, preferiría que los científicos de datos adopten métodos más simples y robustos, como el diseño experimental utilizado en ensayos clínicos, de lo que la FDA se basa en estudios observacionales.

PD Esto no es para desanimarte. El 90% de las ideas que todos inventamos son basura. Eso es normal. Sigue buscando el otro 10%.