| miércoles, 06 de noviembre de 2013 h |

“Los cirujanos no hemos hecho nada que no sea medicina personalizada en los últimos siglos, pero ahora la tecnología permite una medicina basada en las características de cada individuo, no solo genéticas, sino también de comportamiento, deseos y expectativas”. Así ha comenzado su intervención el director de la unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, Julio Mayol, como moderador en la conferencia de tecnologías emergentes del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) EmTech España.

Participaban en el panel sobre los retos de la medicina personalizada en el que la directora de Genómica de la Expresión Génica del Centro de Investigación Príncipe Felipe, Ana Conesa, ha explicado la complejidad a la que se enfrenta hoy en día la genómica de precisión. Actualmente, “secuenciarse se está convirtiendo en algo bastante sencillo que cuesta lo mismo que un lifting facial”, sin embargo, la secuenciación por sí misma no resuelve todos los problemas. Conesa ha explicado cómo, aunque se buscan principalmente genes asociados a enfermedades, en muchas ocasiones son alteraciones de varios genes los que dan lugar a la enfermedad.

Para superar estos retos, Conesa ha señalado como factor clave la búsqueda de “rutas biológicas”, aquellas que usan el concepto de la asociación para, “buscando entre los genes vecinos a los de la enfermedad, encuentren nuevos responsables”, ha añadido.

La profesora de la división de Ciencias de la Salud y Tecnología de Harvard-MIT, Martha Gray, por su parte, ha centrado su intervención en la importancia de que sean las necesidades reales las que motiven la innovación en medicina. Gray ha explicado que la metodología que ponen en práctica desde el consorcio M+Visión, bautizada como idea3 (idea cubo), se basa en “pensar en problemas cuya solución pueda marcar una gran diferencia antes que pensar en que tecnología desarrollar”.

Gray ha señalado como ejemplo de aplicación de este método la creación de un sistema rápido de prescripción de gafas, “una de las tecnologías sanitarias más rentables” que, sin embargo, adolece de suficientes profesionales capacitados para prescribir su uso. En la India, ha recordado la experta de Harvard-MIT, solo hay “un optometrista por cada 250.000 habitantes”, lo que abre potenciales oportunidades para la innovación en esta área. La solución creada por el equipo Team Eye de M+Visión es el dispositivo portátil Quicksee!, que se basa en aberrometría de frente de onda para prescribir gafascon solo apretar un botón, ha señalado Gray.

El panel lo ha cerrado la intervención de Leo Celi, fundador y director de MIT Sana. Sólo entre un 10 y 20 por ciento de las decisiones clínicas están basadas en la evidencia en un sistema que, además, se ahoga en la ineficiencia “desperdiciando 750 billones de dólares al año en servicios innecesarios, fraude, oportunidades de prevención perdidas, gastos administrativos excesivos o servicios prestados ineficientemente”.

Para Celi, el “paradigma actual” en la generación de mejores prácticas “no es suficiente” y la práctica de la medicina “necesita una transformación radical” que podría venir de la mano del correcto manejo de grandes cantidades de datos médicos y del trabajo colaborativo entre médicos y científicos de datos. “Nadie está analizando los datos que se colectan de forma rutinaria, y la práctica de la medicina no debe estar basada en evidencia, sino basada en construir evidencia en sí”, ha indicado.

Como ejemplo, el experto ha mencionado un sistema de “monitoreo multiparámetro inteligente” para mejorar la gestión de las unidades de cuidados intensivos cruzando datos procedentes de sus laboratorios y de los registros digitales del sistema de salud.

Por otro lado, considera vital la utilización de las grandes bases de datos clínicas para “personalizar recomendaciones y hacer un cálculo del equilibrio entre riesgos y beneficios para cada prueba o intervención, y para buscar nuevo conocimiento que permita entender de forma más profunda los procesos de la enfermedad”.

Para él, la prescripción de un tratamiento en el futuro “no debe estar basada en lo que sabe ese doctor sino en lo que hacen cientos de doctores que están cuidando de pacientes y que están buscando el mejor resultado para cada caso”, ha afirmado. Ha abogado por la necesidad de identificar previamente qué pacientes van a reaccionar a una terapia y cuáles no, algo para lo que “la genómica no es suficiente” sino que requiere basarse también en la “fenómica”, el análisis de datos médicos electrónicos para buscar patrones de respuesta a tratamientos en vez de buscar uno a uno posibles biomarcadores”, ha concluido.