Presente y futuro de los ensayos clínicos en el ámbito farmacéutico
05-06-2017
Durante todos estos años como miembros activos en el sector, hemos visto cómo el planteamiento de los ensayos clínicos ha ido evolucionando, en función de cambios en la regulación nacional, las normativas de la FDA y la EMA. En este periodo, se ha producido una importante evolución en el modelo de desarrollo de fármacos y dispositivos; hemos sido testigos privilegiados de decenas de casos de éxito en el desarrollo de nuevos fármacos y dispositivos médicos, desde sus fases más tempranas hasta su comercialización pero, sobre todo, hemos tenido la oportunidad de ver cómo se abrían nuevas expectativas y esperanzas para los pacientes de diversos grupos socio-económicos y demográficos, y nos enorgullece nuestro humilde aporte al progreso alcanzado.
Actualmente, el fin último de un ensayo clínico no ha cambiado en absoluto: sigue siendo, al igual que ayer y que mañana, el poner a disposición de pacientes de todo el mundo nuevos tratamientos para sus dolencias que mejoren su calidad de vida, disminuyan su sufrimiento, les den nuevas esperanzas y ofrezcan una cura a sus patologías.
Es un fin que, sin lugar a dudas, amerita realizar grandes esfuerzos tanto económicos (inversión), humanos (investigación), como productivos (trabajo), no sólo por parte de la industria farmacéutica sino por parte de absolutamente todos los partícipes en el proceso, es decir, los organismos reguladores que buscan proteger los derechos de los pacientes y que se respeten los esfuerzos de los otros en la búsqueda de nuevas metodologías; por parte de las compañías que desarrollan los fármacos y dispositivos en su esfuerzo constante por innovar, ofrecer nuevas soluciones a problemas conocidos, así como a problemas por conocer, realizando grandes esfuerzos económicos, desarrollando nuevas ideas que suponen esfuerzos incalculables aún a sabiendas de que lo que hoy es una idea novedosa, mañana será un punto de partida para buscar otra que la supere; esfuerzos por parte de los investigadores y médicos que desean ofrecer a sus pacientes mejores tratamientos, implicados como el que más, y siempre dispuestos a aprender nuevas metodologías, fármacos, o dispositivos que les ayuden a tratar las dolencias de sus pacientes; esfuerzos por parte de proveedores que buscan facilitar el acceso a tecnologías y/o conocimientos a todo aquel que desee desarrollar una labor investigadora, CRO, traductores, proveedores de tecnologías con siglas como eCRD, eTMF, CTMS, y otras muchas siglas que esconden tras de sí años de desarrollo e innovación, etc.; y esfuerzos por parte de los pacientes, que se someten a pruebas y controles y cuya participación no solo ayuda a tratar a otras personas en el presente, sino que ayuda a crear nuevas líneas de tratamiento en el futuro.
Hoy podemos hablaros de cómo BioClever CRO pone su granito de arena en todos estos procesos y de cómo los profesionales que la conformamos entendemos que debemos proceder para seguir aportando soluciones de confianza en el futuro.
La regulación que vendrá
La regulación en los ensayos clínicos está evolucionando; se busca estandarizar los procesos administrativos para la puesta en marcha de ensayos clínicos de forma que esa innovación no pierda fuelle en la burocracia, manteniendo siempre la atención en el esfuerzo de evitar errores o descontroles que puedan desembocar en el efecto contrario al deseado, en el perjuicio del paciente. Son puntos tan sencillos como importantes y, por ello, no se pueden realizar los cambios con la celeridad que a veces se desearía. Los cambios deben introducirse de forma controlada, observar su efecto, dar tiempo a que los demás participantes del proceso de innovación puedan entender la importancia del cambio y adaptarse al mismo.
Desde nuestro departamento de puesta en marcha, confiamos en que el cambio, con tiempo y lógica, siempre es para mejor desde el punto de vista normativo y, por ello, se realiza el esfuerzo de entender a la perfección todos los procesos para el arranque de un ensayo clínico, entendiendo no solo el procedimiento a seguir, sino también el porqués de dicho procedimiento y, tras años de experiencia en dicho proceso de puesta en marcha, años durante los que hemos vivido directamente cambios de normativas y regulaciones nacionales e internacionales, gracias a esa experiencia, sabemos que el futuro nos depara una simplificación de los procesos y una mayor eficiencia en tiempos y costes que permitan que la innovación en fármacos y dispositivos no se burocratice más de lo estrictamente necesario.
Desde nuestro departamento de puesta en marcha, confiamos en que el cambio, con tiempo y lógica, siempre es para mejor desde el punto de vista normativo y, por ello, se realiza el esfuerzo de entender a la perfección todos los procesos para el arranque de un ensayo clínico, entendiendo no solo el procedimiento a seguir, sino también el porqués de dicho procedimiento y, tras años de experiencia en dicho proceso de puesta en marcha, años durante los que hemos vivido directamente cambios de normativas y regulaciones nacionales e internacionales, gracias a esa experiencia, sabemos que el futuro nos depara una simplificación de los procesos y una mayor eficiencia en tiempos y costes que permitan que la innovación en fármacos y dispositivos no se burocratice más de lo estrictamente necesario.
Monitorizando el cambio
La monitorización es el servicio por excelencia de cualquier CRO, tan aceptada por todos y tan importante a la vez; es por ello que hemos preguntado a algunas de nuestros CRA sobre cómo ven el presente y futuro inmediato de la monitorización, y en sus respuestas vemos por qué se destacan tanto en su trabajo.
Su labor es tan fundamental que, en los últimos años, quien más y quien menos, todo el mundo ha oído hablar de monitorización remota y monitorización basada en el riesgo (RBM), dos monitorizaciones que permiten no solo reducir potencialmente los costes, sino que permiten que el monitor dedique menos tiempo a viajar y pueda disponer así del 100% de su tiempo para hacer lo que mejor sabe, monitorizar, dar soporte al investigador, controlar el correcto progreso de los estudios desde que se abre hasta que se cierra cada centro.
Nuestros monitores coinciden en que este futuro se está entremezclando con el presente; el cambio ya está aquí, y el equipo de CRAs de BioClever está preparado para afrontarlo con seguridad y confianza.
Su labor es tan fundamental que, en los últimos años, quien más y quien menos, todo el mundo ha oído hablar de monitorización remota y monitorización basada en el riesgo (RBM), dos monitorizaciones que permiten no solo reducir potencialmente los costes, sino que permiten que el monitor dedique menos tiempo a viajar y pueda disponer así del 100% de su tiempo para hacer lo que mejor sabe, monitorizar, dar soporte al investigador, controlar el correcto progreso de los estudios desde que se abre hasta que se cierra cada centro.
Nuestros monitores coinciden en que este futuro se está entremezclando con el presente; el cambio ya está aquí, y el equipo de CRAs de BioClever está preparado para afrontarlo con seguridad y confianza.
La calidad de la información y la importancia en su gestión
Para hablar de gestión de datos, proponemos enfocarla desde la influencia en la calidad de los datos. Una compañera al respecto me comentaba: “Un profesor que tuve en la universidad nos dijo: ningún estudio es mejor...que la calidad de sus datos. (prof. Erik Cobo).”
No se puede sacar el mayor provecho de la estadística y, por lo tanto, no se pueden obtener conclusiones útiles si los datos no son “buenos”, y ahí es donde juega un papel crucial la gestión de datos.
Toda imprecisión en la recogida de datos implica pérdida de información y, en consecuencia, limita la eficiencia estadística. Entre la recogida de la información original en un estudio y su análisis estadístico, los datos pasan por un proceso de transmisión, registro y manipulación al que llamamos gestión de datos y cuyo objetivo final es la obtención de una base de datos que refleje de la forma más fiel posible la realidad.
Actualmente la gestión de datos no podría realizarse sin la participación imprescindible de la informática, ya sea como soporte de recogida o como soporte de tratamiento de los datos. Para ello, existe software orientado exclusivamente al manejo de datos clínicos. En BioClever apostamos al uso de herramientas punteras, no solo que cumplan con la normativa de la FDA y la EMA sino que también garanticen la integridad de los datos en todo momento, herramientas que nos ofrecen gran versatilidad y un uso intuitivo sin perder en absoluto la calidad. Por ello, llevamos años apostando a trabajar con uno de los líderes mundiales en el campo de las herramientas electrónicas para la captura y gestión de datos en ensayos clínicos.
Por otro lado, es importante destacar la desvinculación total del departamento de Gestión de Datos con el departamento de Estadística. Hace unos años, el departamento de Estadística era el encargado de la revisión y validación de la base de datos antes del análisis. Hoy en día la separación tiene que ser total, así nos aseguramos que la base de datos que el Data Manager considera cerrada no será modificada en el momento del análisis.
Por último, es importante mencionar las nuevas guías internacionales para estandarizar los procedimientos y las bases de datos. En un futuro tenderemos a trabajar todos bajo estas guías que pretenden desarrollar y apoyar unos estándares globales, independientes de la plataforma de datos y que permiten su interoperabilidad.
No se puede sacar el mayor provecho de la estadística y, por lo tanto, no se pueden obtener conclusiones útiles si los datos no son “buenos”, y ahí es donde juega un papel crucial la gestión de datos.
Toda imprecisión en la recogida de datos implica pérdida de información y, en consecuencia, limita la eficiencia estadística. Entre la recogida de la información original en un estudio y su análisis estadístico, los datos pasan por un proceso de transmisión, registro y manipulación al que llamamos gestión de datos y cuyo objetivo final es la obtención de una base de datos que refleje de la forma más fiel posible la realidad.
Destacar:
- Estandarización de CRD, base de datos, variables y formatos.
- Estrecha colaboración entre bioestadísticos y monitores en aspectos clave como el diseño del CRD, plan de validación, y resolución de queries.
- Estrecha colaboración entre bioestadísticos y monitores en aspectos clave como el diseño del CRD, plan de validación, y resolución de queries.
Actualmente la gestión de datos no podría realizarse sin la participación imprescindible de la informática, ya sea como soporte de recogida o como soporte de tratamiento de los datos. Para ello, existe software orientado exclusivamente al manejo de datos clínicos. En BioClever apostamos al uso de herramientas punteras, no solo que cumplan con la normativa de la FDA y la EMA sino que también garanticen la integridad de los datos en todo momento, herramientas que nos ofrecen gran versatilidad y un uso intuitivo sin perder en absoluto la calidad. Por ello, llevamos años apostando a trabajar con uno de los líderes mundiales en el campo de las herramientas electrónicas para la captura y gestión de datos en ensayos clínicos.
Por otro lado, es importante destacar la desvinculación total del departamento de Gestión de Datos con el departamento de Estadística. Hace unos años, el departamento de Estadística era el encargado de la revisión y validación de la base de datos antes del análisis. Hoy en día la separación tiene que ser total, así nos aseguramos que la base de datos que el Data Manager considera cerrada no será modificada en el momento del análisis.
Por último, es importante mencionar las nuevas guías internacionales para estandarizar los procedimientos y las bases de datos. En un futuro tenderemos a trabajar todos bajo estas guías que pretenden desarrollar y apoyar unos estándares globales, independientes de la plataforma de datos y que permiten su interoperabilidad.
La estadística como motor del método científico
La investigación clínica precisa sintonizar medicina y estadística.
Modelo del método científico
1. Identificar el problema a investigar.
2. Documentar y definir el problema o hipótesis.
3. Deducir consecuencias contrastables de las hipótesis.
En este proceso, las contribuciones de la estadística pueden darse con dos estrategias bien diferentes:
- Explorando y ayudando a definir el tema que se desea investigar.
Modelo del método científico
1. Identificar el problema a investigar.
2. Documentar y definir el problema o hipótesis.
3. Deducir consecuencias contrastables de las hipótesis.
4. Diseñar la observación o experimentación.
5. Recoger los datos.
6. Analizar e inferir estadísticamente.
7. Establecer conclusiones.
8. Integrar las conclusiones en el cuerpo de conocimiento.
5. Recoger los datos.
6. Analizar e inferir estadísticamente.
7. Establecer conclusiones.
8. Integrar las conclusiones en el cuerpo de conocimiento.
En este proceso, las contribuciones de la estadística pueden darse con dos estrategias bien diferentes:
- Explorando y ayudando a definir el tema que se desea investigar.
- Confirmando la hipótesis previamente definida.
Algunas preguntas que pueden ser contestadas con la ayuda de la metodología estadística. El ejemplo más sencillo sería estudiar la distribución de una sola variable. ¿Cuánto mide un ser humano? Si no existiera variabilidad, si todos los seres humanos midiéramos lo mismo, la inferencia seria inmediata: con medir la altura de una persona, sería suficiente para conocer la altura de todos los seres humanos. Como en la naturaleza hay variabilidad, la metodología estadística propone considerar y cuantificar la diversidad entre las personas.
Otro tipo de pregunta que aborda la estadística es el estudio simultáneo de dos variables: ¿qué relación existe entre las calorías consumidas y el incremento de peso?
Cuando el objetivo es realizar una predicción, lo más importante es cuantificar la capacidad predictiva de la relación estudiada. Es decir, ¿hasta qué punto conocer las calorías diarias que consume una persona permite conocer su incremento de peso? Si lo que se pretende es intervenir sobre una variable para cambiar el valor de otra, es necesario establecer una relación de causa-efecto. La epidemiología prospectiva abordaría la pregunta "¿Cuál es el efecto de incrementar las calorías consumidas?", mientras que la epidemiología retrospectiva intentaría dar respuesta a la pregunta "¿Cuáles son las causas del incremento de peso?"
El reto de la inferencia estadística consiste en generalizar un fenómeno observado en unos cuantos casos a todas las posibles observaciones. Esta capacidad de la estadística para inferir formalmente desde unos pocos datos de la muestra a la totalidad de la población ha permitido un progreso espectacular en todas las ciencias, especialmente en el campo de la medicina.
Para terminar esta introspección en el campo de la estadística y la gestión de datos en los ensayos clínicos, nos gustaría mencionar que, en los últimos años, desde que es posible determinar la cadena genética de las personas, vamos encaminados cada vez más a la medicina personalizada. Esto genera una cantidad descomunal de datos y plantea nuevos retos para la ciencia estadística (análisis de microarrays, expresión de genes, ultrasecuenciación, etc.), la cual necesita de métodos específicos para este tipo de datos. Esto ya se está implementando, pero cada vez será más habitual.
No está de más recordar que ningún método de análisis estadístico, por sofisticado que sea, permite extraer conclusiones correctas en un diseño de experimentos mal planificado.
Esperamos que este artículo haya sido de su agrado, pues ha sido un placer poder escribirlo para ustedes; si desean más información, pueden ponerse en contacto con nosotros y preguntar por cualquiera de sus co-autores: Dolores, Monica, Pilar, Mireia B., Mireia V., Laura, y Miguel.
Otro tipo de pregunta que aborda la estadística es el estudio simultáneo de dos variables: ¿qué relación existe entre las calorías consumidas y el incremento de peso?
Cuando el objetivo es realizar una predicción, lo más importante es cuantificar la capacidad predictiva de la relación estudiada. Es decir, ¿hasta qué punto conocer las calorías diarias que consume una persona permite conocer su incremento de peso? Si lo que se pretende es intervenir sobre una variable para cambiar el valor de otra, es necesario establecer una relación de causa-efecto. La epidemiología prospectiva abordaría la pregunta "¿Cuál es el efecto de incrementar las calorías consumidas?", mientras que la epidemiología retrospectiva intentaría dar respuesta a la pregunta "¿Cuáles son las causas del incremento de peso?"
El reto de la inferencia estadística consiste en generalizar un fenómeno observado en unos cuantos casos a todas las posibles observaciones. Esta capacidad de la estadística para inferir formalmente desde unos pocos datos de la muestra a la totalidad de la población ha permitido un progreso espectacular en todas las ciencias, especialmente en el campo de la medicina.
Para terminar esta introspección en el campo de la estadística y la gestión de datos en los ensayos clínicos, nos gustaría mencionar que, en los últimos años, desde que es posible determinar la cadena genética de las personas, vamos encaminados cada vez más a la medicina personalizada. Esto genera una cantidad descomunal de datos y plantea nuevos retos para la ciencia estadística (análisis de microarrays, expresión de genes, ultrasecuenciación, etc.), la cual necesita de métodos específicos para este tipo de datos. Esto ya se está implementando, pero cada vez será más habitual.
No está de más recordar que ningún método de análisis estadístico, por sofisticado que sea, permite extraer conclusiones correctas en un diseño de experimentos mal planificado.
Esperamos que este artículo haya sido de su agrado, pues ha sido un placer poder escribirlo para ustedes; si desean más información, pueden ponerse en contacto con nosotros y preguntar por cualquiera de sus co-autores: Dolores, Monica, Pilar, Mireia B., Mireia V., Laura, y Miguel.
Fuente: PMFARMA (http://www.pmfarma.es/)
