Los ensayos se quedan cortos para evaluar fármacos

Terapias individualizadas y enfermedades raras son solo dos ejemplos de tratamientos a los que les falta población de pacientes para obtener datos en ensayos clínicos convencionales. Sus resultados en la práctica clínica pesan cada vez más.uied

Bajo el esquema convencional, para poner precio a un nuevo medicamento y adoptar la decisión de financiarlo en el Sistema Nacional de Salud se utiliza la información que ofrecen los ensayos clínicos. En los últimos tiempos, como cada vez hay más nuevas terapias para poblaciones pequeñas de pacientes -los medicamentos huérfanos para enfermedades raras, o las terapias individualizadas-, los ensayos clínicos ya no ofrecen la certidumbre de antaño. Ahí entra en juego la evidencia obtenida en la práctica clínica, en el día a día de los cuidados en salud, que documenta el funcionamiento de una terapia fuera del rígido esquema de los ensayos. Un análisis de la consultora IQVIA muestra que en 16.515 evaluaciones de nuevos medicamentos, firmadas por 83 organismos en 33 países, la proporción de datos obtenidos en la práctica clínica ha crecido del 6% en 2011 al 39% en 2021.

La escasez de datos es un reto cada vez más importante a la hora de evaluar nuevos medicamentos, y está extendiéndose a otras áreas más allá de las terapias personalizadas y los tratamientos para enfermedades raras, según dicho documento. Con una presión social creciente para acceder a los medicamentos innovadores rápidamente, los evaluadores recurren cada vez más a esa información recopilada fuera de los ensayos clínicos. La evidencia en práctica clínica también se conoce por las siglas RWE, del inglés real world evidence.

Entre los pagadores principales (en el caso de España, el sistema nacional de salud, en otros las aseguradoras) y los expertos en economía de la salud cada día hay más partidarios de usar RWE para complementar lo que los estudios convencionales dicen sobre la eficacia y la seguridad de los fármacos nuevos, y también para analizar su perfil de coste-eficacia. Esta información es cada vez más relevante para adoptar decisiones en cuanto al precio y al reembolso de las terapias que vienen.

Uno de los múltiples factores que dificultan la obtención de datos de los ensayos clínicos de toda la vida es el hecho de que, por ejemplo en el campo de la oncología, las nuevas terapias están cada vez más orientadas a poblaciones de pacientes pequeñas, por ejemplo, pacientes con tumores que tienen una mutación genética específica.

Por otra parte, a la hora de recabar información un reto es la fragmentación de los sistemas sanitarios. Incluso en una misma organización u hospital, muchas veces los datos proceden de datos diversos, con responsables diferentes, normas y condiciones de acceso dispares. Frente a esta dificultad, cada vez está más claro que es importante formalizar la función de la RWE en la evaluación de tecnologías sanitarias (HTA), dentro de las cuales están los fármacos.

En Europa hay varias iniciativas que se han establecido precisamente para aclarar cuál es la función de estos datos y dar un impulso a su empleo en la evaluación y a la hora de tomar otras decisiones sanitarias. El proyecto DARWIN, por ejemplo, se ha diseñado para distribuir datos en práctica clínica entre los miembros, agrupados por enfermedades, poblaciones específicas y resultados de nuevos medicamentos. Se espera que esté operativo en 2024.

Otros proyectos como PIONEER, HARMONY y EHDEN, todos integrados en el programa IMI Big data para mejores resultados tienen como objetivo estandarizar e integrar fuentes de big data ya existentes -incluyendo ensayos clínicos e historias clínicas electrónicas- en una única plataforma que permita adoptar las mejores decisiones en lo tocante a los tratamientos.

En general, los autores del informe consideran que hay “señales prometedoras” sobre la aceptación y el impacto de la RWE. En cinco países (Canadá, Suecia, Reino Unido, Francia y Alemania) se han identificado 20 ejemplos en los que ha sido positiva para obtener la autorización de nuevas terapias contra el cáncer.

Los tratamientos con más probabilidades de encajar en este esquema son los que están dirigidos a “necesidades médicas no atendidas”, dolencias más severas o enfermedades raras. En total, 18 de los 20 ejemplos utilizados cumplían alguna de estas condiciones. Siete eran para enfermedades raras.

En el 75% de esos ejemplos, la evidencia en la práctica clínica ha aportado datos que han favorecido la aprobación a partir de la comparación con el tratamiento administrado antes de la llegada del medicamento innovador. En el 25% restante la información obtenida en la práctica se empleó para documentar la efectividad, la validación de variables indirectas en el ensayo clínico -cuando las variables directas no han podido incluirse en estos estudios- y para definir mejor las características de los pacientes a los que va dirigida la terapia en cuestión.

A pesar de su avance, aún hay quienes se muestran reticentes a hacer de la RWE una realidad extendida en las evaluaciones, al menos mientras acaban de resolverse ciertas cuestiones. Una sería la susceptibilidad de este tipo de información a las distorsiones involuntarias, además de la falta de control de las diferencias entre pacientes -los que participan en los ensayos clínicos se seleccionan por una serie de características que facilitan la comparación entre sujetos similares-. Este tipo de visión sigue teniendo un peso específico en el sector y sus argumentos tienen importancia en el proceso evaluador.

Los autores de este nuevo informe proponen que se siga avanzando en el perfeccionamiento de la metodología y la validez de la RWE para superar este escollo en concreto, pero sobre todo recomiendan que todos los participantes en el proceso, tanto del ámbito privado como del público, trabajen juntos para conseguir que la información obtenida fuera de los ensayos clínicos tenga cada vez más solidez.

La información que ofrecen los datos obtenidos en el día a día de la práctica clínica no se limita al empleo de los fármacos nuevos, sino que puede contribuir a despejar incertidumbres sobre la carga que supone una enfermedad -a partir de datos epidemiológicos, por ejemplo-, y a diseñar estrategias más adecuadas en el ámbito regional o local, además de confirmar los datos de seguridad previos que habían aportado los ensayos clínicos.