MOGAMULIZUMAB, EL NUEVO TRATAMIENTO ACTIVO, SEGURO Y EFICAZ PARA LA MICOSIS FUNGOIDE.

La micosis fungoide es una enfermedad neoplásica que afecta fundamentalmente a la piel. Se caracteriza porque los linfocitos (tipo de glóbulos blancos) se vuelven malignos. A menudo, las lesiones pueden diseminarse por otras partes del cuerpo. En palabras del experto consultado “El diagnóstico precoz es fundamental para el tratamiento de esta enfermedad, ya que aparece y se desarrolla lentamente y se puede confundir con otras lesiones como los eccemas o la psoriasis.”

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Mié, 20/07/2022 - 13:09 

Diario Médico

La mayoría de los tratamientos disponibles hasta ahora para abordar esta patología, rara vez eran capaces de inducir remisiones a largo plazo. Mogamulizumab es el primer tratamiento biológico dirigido contra el receptor CCR4 con indicación para el tratamiento de la micosis fungoide y el síndrome de Sézary, tras fallo de una terapia sistémica previaiv. Las Guías de Práctica Clínica señalan que esta terapia ha demostrado una eficacia clínicamente significativa, especialmente en pacientes con afectación sanguínea.

Octavio Servitje, jefe de servicio en Dermatología Médico Quirúrgica del Hospital Universitari de Bellvitge, Barcelona, nos comenta los principales problemas de esta enfermedad y lo importante que es un abordaje precoz y multidisciplinar para su tratamiento.

PREGUNTA. ¿Hay un perfil de este paciente?

RESPUESTA. La micosis fungoide no tiene una causa genética. En principio, como la mayoría de los linfomas, son enfermedades adquiridas y de origen multifactorial que no están ligadas a ningún perfil genético. Lo que sí es evidente es que esta enfermedad afecta sobre todo entre la quinta y la sexta década de la vida de los adultos. También es ligeramente más frecuente en hombres que en mujeres y su distribución es global.

P. ¿Cuáles son sus principales síntomas y cómo es la evolución de la enfermedad?

R. Los síntomas iniciales son muy variables y heterogéneos. Es una enfermedad que cuesta mucho diagnosticar en sus fases iniciales, porque la sintomatología puede confundirse con otras enfermedades de la piel más comunes, como los eccemas o la psoriasis. A veces, la clínica se solapa y se manifiesta en forma de lesiones descamativas, en áreas enrojecidas y suele manifestarse con prurito, picor, escozor y molestias. En general, el curso de la enfermedad es lo que se dice en el mundo de los linfomas, indolente. Este linfoma es en general de curso lento, progresivo y de buen pronóstico. En cualquier caso, hay un porcentaje de pacientes, alrededor del 20%, en los que la enfermedad se va a comportar de forma más agresiva. En este grupo de pacientes su calidad de vida se ve aún más afectada y su pronóstico es más complicado, por ello existe una necesidad aún mayor de actuar con ellos.

P. ¿Cómo afecta a la calidad de vida del paciente?

R. Se trata de una cuestión relevante ya que la calidad de vida de estas personas y de sus familias puede verse muy deteriorada, no sólo debido a las lesiones cutáneas, propias de la enfermedad, sino también a los efectos que puede llegar a tener sobre su salud mental. Afecta de forma muy significativa, sobre todo en las formas más avanzadas. Puede cursar en lesiones sintomáticas que pueden ser grandes, pueden estar ulceradas y son visibles. Esto implica una carga psicológica importante para los pacientes. Hay que tener en cuenta que es una enfermedad desfigurante, lo que les limita en su vida personal y profesional.

Además, ocasiona en estos pacientes dolor, cansancio y falta de sueño. Todo esto, junto con el miedo asociado a una enfermedad crónica potencialmente mortal, se traduce en un deterioro de su calidad de vida.

P. ¿Hasta qué punto es importante que los médicos conozcan esta enfermedad para avanzar en el diagnóstico precoz?

R. Es importante que el abordaje sea multidisciplinar con participación conjunta de hematólogos (oncólogos), dermatólogos y radioterapeutas. El diagnóstico de la micosis fungoide requiere la experiencia de un dermatólogo, y aun así, muchas veces precisa un índice de sospecha alto, que debe recaer en cualquier paciente con problemas cutáneos. Es infrecuente, y los médicos o dermatólogos sin preparación específica tienen dificultades para identificarlo. Hay estudios recientes que demuestran que el diagnóstico se retrasa de forma considerable hasta los 3,5 años desde el inicio de los síntomas. Aunque es mucho tiempo, es cierto que en los últimos años se ha avanzado en conocimiento y formación, tanto en los médicos jóvenes como en los residentes. Hoy en día cuentan con mucha más información y se ha avanzado en la clasificación y en el conocimiento de las bases moleculares. También hay más difusión por parte de las sociedades científicas.

P. ¿Hasta qué punto es importante el abordaje multidisciplinar para la micosis fungoide?

R. El abordaje con la colaboración de un equipo es importante en varias vertientes, ya que el diagnóstico no recae en un único dato, sino en una combinación de factores. Es lo que se denomina un diagnóstico de correlación, clínico-patológico, que tiene que hacerse con la colaboración entre el clínico y el patólogo experto.

También es fundamental desde el punto de vista del tratamiento del manejo. Los pacientes en fases avanzadas requieren un tratamiento en unidades especializadas; es decir, que cuenten con los especialistas necesarios como el dermatólogo, hematólogo, radioterapeuta, o incluso el psicólogo. Esta combinación es la más eficiente, sobre todo en las fases avanzadas de la enfermedad.

P. Cuáles son los nuevos tratamientos y en qué se diferencian con los que hasta ahora existían

R. Los tratamientos se han ido haciendo específicos y más dirigidos a dianas concretas de la enfermedad. Ya no están basados en la quimioterapia convencional que es más tóxica. Pero esto ocurre no solo con los tratamientos para los linfomas cutáneos sino para otros tipos de cánceres. Cada vez se está trabajando más en los tratamientos personalizados, basados en las alteraciones a nivel molecular. Esto hace que sean menos agresivos y mejor tolerados.

P. Qué supone el uso del tratamiento con mogamulizumab para el clínico y para el paciente

R. Mogamulizumab es un fármaco de investigación reciente, que forma parte de los denominados biológicos. Es un anticuerpo monoclonal que se dirige de forma específica contra una molécula (receptor) que está en la superficie de las células de los linfocitos implicados, CCR4. Este fármaco está aprobado desde hace tiempo en Japón para determinados linfomas cutáneos, así como en EEUU. Recientemente se ha aprobado su uso en España. Tiene dos indicaciones: para el síndrome de Sézary (linfoma cutáneo que siempre afecta a la sangre, además de la piel) y para la micosis fungoide que tiene afectación de la sangre. El uso de este tratamiento supone un gran avance en estos pacientes, ya que es muy activo, seguro y eficaz en pacientes con estas patologías.

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LOS DATOS MUESTRAN QUE EL PÁNICO Y LA DESORGANZACIÓN DOMINAN EL ESTUDIO DE LOS MEDICAMENTOS COVID-19

Como una hazaña gigantesca de ambición científica, los investigadores han diseñado la asombrosa cantidad de 1.200 ensayos clínicos destinados a probar estrategias de tratamiento y prevención contra Covid-19 desde principios de enero. Pero un nuevo análisis STAT muestra que el esfuerzo ha estado marcado por el desorden y la desorganización, con enormes recursos financieros desperdiciados.

El análisis, realizado en asociación con Applied XL , una compañía de Newlab Venture Studio, encontró que uno de cada seis ensayos fue diseñado para estudiar los medicamentos contra la malaria hidroxicloroquina o cloroquina, que han demostrado no tener ningún beneficio en pacientes hospitalizados .

"Si el objetivo era optimizar la probabilidad de descubrir las mejores opciones de tratamiento, el sistema está fuera de curso", dijo Robert Califf, jefe de política y estrategia clínica de Verily Life Sciences y Google Health y ex comisionado de Food and Administración de Drogas. Los resultados muestran, dijo, que con demasiada frecuencia los estudios son demasiado pequeños para responder preguntas, carecen de grupos de control reales y ponen demasiado énfasis en algunos tratamientos potenciales, como ocurrió con la hidroxicloroquina.

De hecho, el análisis encontró que muchos de los estudios son tan pequeños (39% se inscriben o planean inscribir a menos de 100 pacientes) que es poco probable que den resultados claros. Alrededor del 38% de los estudios en realidad no han comenzado a reclutar pacientes.

"Es una gran cantidad de esfuerzo desperdiciado y energía desperdiciada cuando en realidad un poco de coordinación y colaboración podría recorrer un largo camino y responder algunas preguntas", dijo Martin Landray, profesor de medicina en la Universidad de Oxford y uno de los principales investigadores del Estudio de RECUPERACIÓN, una gran prueba de múltiples tratamientos realizados por el gobierno del Reino Unido.

No todo esfuerzo ha sido en vano. Hasta el momento, tres de las conclusiones más importantes sobre los tratamientos con Covid-19 provienen del ensayo RECOVERY. Se ha demostrado que la dexametasona, un esteroide económico, redujo la tasa de mortalidad de pacientes con Covid-19 en ventiladores en un tercio. También ha demostrado que ni la hidroxicloroquina ni un par de medicamentos contra el VIH, lopinavir y ritonavir, que habían demostrado ser prometedores en los modelos de laboratorio de la enfermedad, benefician a los pacientes hospitalizados con Covid-19.

Aún así, los expertos dicen que el análisis muestra que se han gastado grandes cantidades de energía en esfuerzos fortuitos, a menudo sin una estrategia clara para mejorar las probabilidades de que los resultados realmente informen la atención de los pacientes. Enfrentados a una intensa presión para desarrollar medicamentos y vacunas a una velocidad previamente inimaginable para hacer retroceder una pandemia mundial, los investigadores pueden haber ralentizado la tasa de progreso.

Por ejemplo, 237,000 pacientes voluntarios se inscribieron en estudios de hidroxicloroquina o cloroquina. Eso es el 35% de los 685,000 pacientes voluntarios que los investigadores esperaban que se inscribieran en cualquier estudio. Dado que los pacientes que desean ingresar a los estudios son uno de los recursos más escasos en medicina, esto significa que no se estudiaron otros tratamientos potenciales, como ivermectina o favipiravir.

Eso es "excesivo", dijo Susan Desmond-Hellmann, ex CEO de la Fundación Bill y Melinda Gates. Señaló que las vacunas, por el contrario, se están desarrollando de una manera más metódica, y deseó que la investigación sobre nuevos medicamentos hubiera sido más organizada, en lugar de simplemente intentar lo que estaba disponible.

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Los datos para el nuevo análisis provienen de clinictrials.gov , la base de datos del gobierno de EE. UU.

AppliedXL analizó los datos para identificar ensayos que estudiaron explícitamente las terapias y estrategias de prevención de Covid-19. El análisis se centró solo en ensayos clínicos de intervención, que estudian posibles tratamientos o preventivos para la enfermedad . También se han iniciado más de 880 estudios observacionales, según el análisis. Para los ensayos que prueban múltiples tratamientos, se contó toda la inscripción al estudio para cada medicamento. (Para obtener más detalles sobre la metodología utilizada en el análisis, consulte aquí ). 

El análisis refleja los datos al 24 de junio. En los días previos a la publicación de este artículo, se agregaron aproximadamente 20 estudios Covid-19 a la base de datos cada día.

Se sabe que la base de datos clinictrials.gov contiene errores de rutina, descuidos y omisiones, y los investigadores de la industria y la academia a menudo no actualizan las listas de ensayos. Como resultado, el análisis en sí implicaba cierto grado de subjetividad. Pero las conclusiones generales, tanto sobre la escala de la investigación como sobre sus limitaciones, parecen indiscutibles.

Nahid Bhadelia, director médico de la Unidad Especial de Patógenos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston, calificó los datos como "un clamor por una mayor colaboración global durante las pandemias".

La infraestructura de investigación de Estados Unidos se movilizó rápidamente cuando comenzó la pandemia. En enero, se iniciarían 10 estudios, seguidos de 43 en febrero y 99 en marzo. En abril, según la base de datos, comenzarían casi 400 estudios para docenas de tratamientos y preventivos diferentes.

La gran velocidad con la que se iniciaron los estudios fue notable. Y los expertos dijeron que el inicio de algunos estudios pequeños, particularmente de medicamentos nuevos y experimentales que previamente se estaban probando en otras enfermedades, tiene sentido como una forma de averiguar qué podría funcionar.  Pero tales estudios de "fase 1" representaron solo el 12% del total en el análisis.

Los expertos agregaron que, debido a que el pronóstico para los pacientes con Covid-19 varía tan dramáticamente (algunos pacientes no tienen síntomas, mientras que otros mueren con ventiladores), solo los estudios grandes que asignan aleatoriamente a los pacientes a un tratamiento o placebo pueden brindar una idea real de si los medicamentos en realidad están ayudando a los pacientes. De lo contrario, los investigadores se dejan engañar pensando que las diferencias entre los grupos de pacientes con diversos grados de enfermedad son causadas por los medicamentos que están probando.

El estudio RECUPERACIÓN tuvo un enfoque único. Para realizar un estudio tan grande, los investigadores redujeron la cantidad de datos recopilados sobre cada paciente, centrándose principalmente en si los pacientes vivieron o murieron, para que los investigadores de primera línea puedan recopilar los datos. Más importante aún, obtuvieron la aceptación del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido de que dicho estudio era una prioridad. 

La repetición de ese modelo, según los expertos, enseñaría a los médicos más sobre cómo tratar Covid-19, y lo haría mucho más rápido. "Si más personas tomaron el modelo RECUPERACIÓN, o algo así, lo hicieron por los medicamentos que les interesaban, en los pacientes que les interesaban, en su parte del mundo ... avanzamos muchísimo más rápido", dijo Landray .

Los ensayos clínicos pueden costar habitualmente $ 10 millones o más , y algunos estudios cuestan cientos de millones de dólares. Pero Landray dice que RECUPERACIÓN fue financiada por una subvención de aproximadamente $ 2.5 millones al centro que coordina el estudio, aunque los costos en los hospitales podrían elevar el total.

De hecho, de 1,200 estudios, casi todo el conocimiento cierto, y la prueba de que dos tratamientos son efectivos, provienen de dos: RECUPERACIÓN y un estudio realizado por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. Que mostró que el remdesivir de drogas intravenosas de Gilead acelera el tiempo que lleva para pacientes hospitalizados para recuperarse de Covid-19.

Los datos recopilados por AppliedXL y STAT muestran que los investigadores tenían poco interés en estudiar la dexametasona, el único medicamento que salva la vida de los pacientes con Covid-19. Ha habido siete estudios de la droga en total, con 13,600 pacientes, 12,000 de los cuales estaban en RECUPERACIÓN. Se están estudiando otros dos esteroides, prednisona y metilprednisolona, ​​en otros 2.500 pacientes.

La experiencia con hidroxicloroquina ilustra cómo la empresa de investigación se volvió tan desigual y desenfocada. En febrero, la hidroxicloroquina fue uno de varios medicamentos que mostraron ser prometedores en cultivos celulares como un posible tratamiento antiviral para el virus. Aunque ninguno de estos medicamentos fue diseñado específicamente para combatir el SARS-CoV-2, el coronavirus que causa el Covid-19, había una razón real para esperar que uno pudiera funcionar como un tratamiento antiviral para ayudar a los pacientes infectados o prevenir la infección.

Los primeros resultados de investigadores en Francia despertaron interés en el medicamento en marzo, a pesar de que no se obtuvieron de un ensayo aleatorio. El 19 de marzo, el presidente Trump, en una conferencia de prensa, dijo que la hidroxicloroquina "había mostrado resultados muy alentadores, muy alentadores", y prometió que "podremos hacer que ese medicamento esté disponible casi de inmediato". El grupo de vigilancia Media Matters dijo que entre el 23 de marzo y el 6 de abril, los invitados y anfitriones de Fox News mencionaron la medicina casi 300 veces .

Los fabricantes farmacéuticos genéricos hicieron enormes donaciones de hidroxicloroquina y cloroquina a una reserva nacional de medicamentos, lo que llevó a la Administración de Alimentos y Medicamentos a otorgar el uso de emergencia para su uso en hospitales el 28 de marzo.

A principios de abril, el 58% de los pacientes hospitalizados con Covid-19 estaban recibiendo el medicamento, el triple del nivel en febrero, según CarePort Health, que recopila datos de utilización de medicamentos de registros médicos electrónicos. 

En lugar de realizar estudios que fueran lo suficientemente grandes y bien diseñados como para determinar si la hidroxicloroquina o la cloroquina podrían prevenir o tratar la Covid-19, muchas dosis fueron a estudios sin grupos de control, esencialmente rastreando el uso del medicamento en los hospitales. 

El sábado, la Organización Mundial de la Salud dijo que su propio gran estudio no había encontrado ningún beneficio ni para la hidroxicloroquina ni para el lopinavir-ritonavir. Todavía es posible que uno de los estudios en curso de hidroxicloroquina muestre un beneficio, quizás antes en la enfermedad.

"La falta de liderazgo en torno a una agenda de ensayos clínicos en los Estados Unidos es uno de los fracasos de la respuesta pandémica de los Estados Unidos", dijo Walid Gellad, director del Centro de Política y Prescripción Farmacéutica de la Universidad de Pittsburgh. "Si hubiéramos tomado la estrategia del Reino Unido de un conjunto de grandes ensayos pragmáticos, priorizando el reclutamiento en esos ensayos, podríamos tener todas las respuestas ahora que estamos esperando". 

Investigadores estadounidenses se apresuraron rápidamente en la batalla contra Covid-19. Al parecer, lo que faltaba era un general que pudiera dirigirlos en la lucha.

Francesco Marconi contribuyó reportando. Joanna Lin Su contribuyó con imágenes.

Fuente: STAT NEWS escrito por Matthew Herper

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¿ESTÁ ROTA LA PSICOLOGÍA? ¿POR QUÉ NO ESTAMOS PROGRESANDO CONTRA LA ENFERMEDAD MENTAL?

Aquí hay un cuestionario rápido:

1. ¿Qué es la " depresión "?
2. ¿Qué causa la depresión?
3. ¿Cuál es el mejor tratamiento para la depresión?

Supongo que su respuesta se parece a esto: la depresión es una forma de enfermedad mental, causada por un desequilibrio químico en el cerebro y tratada bien con medicamentos antidepresivos . Si ese es el caso, considérate equivocado, equivocado e incorrecto.

    Fuente: Pixabay

Esto, en esencia, es lo que argumentan los antropólogos Kristen Syme y Edward Hagen de la Universidad Estatal de Washington en un artículo reciente que invita a la reflexión.

Afirman que la psicología se enfrenta actualmente a un problema fundamental: en pocas palabras, los modelos dominantes mediante los cuales vemos, clasificamos y tratamos los problemas psicológicos no han logrado ningún progreso medible en la reducción de las tasas de sufrimiento psicológico.

Compare, por ejemplo, la psicología con la biología. Si bien el avance de la teoría de los gérmenes de la enfermedad ha llevado a un aumento dramático en la esperanza de vida, las teorías psicológicas prácticamente no han tenido ningún efecto sobre la prevalencia de los trastornos mentales. Además, a diferencia de otras ciencias (como la biología), donde los esfuerzos de clasificación cuidadosos han llevado al descubrimiento de mecanismos causales (es decir, la evolución), nuestros esfuerzos de clasificación no han logrado producir tales resultados. La naturaleza y los orígenes de los trastornos mentales siguen siendo tan opacos como siempre.

Los autores señalan que la gran esperanza del campo en las últimas décadas, unida a nuestra capacidad mejorada para investigar el cerebro y sus procesos, no se ha materializado. Si bien ya no es controvertido que los fenómenos de salud mental tengan bases biológicas, "el historial de la psiquiatría biológica ... un campo que investiga las bases neurofisiológicas y genéticas de los trastornos mentales, es pobre ... Hasta ahora, no hay pruebas de diagnóstico, y los tratamientos tienen eficacia limitada ".

Una gran parte del problema se refiere a cómo pensamos sobre la enfermedad mental. Específicamente, los autores señalan el esfuerzo de décadas de replantear los problemas mentales como enfermedades, causadas por "desequilibrios químicos" en el cerebro para ser reparados con medicamentos. Este esfuerzo bien intencionado, impulsado por una tecnología mejorada y dirigido en parte a combatir el estigma, fue secuestrado en gran medida por las compañías farmacéuticas, que utilizaron el modelo de "desequilibrio químico" para vender sus productos con grandes ganancias.

Vender una solución a un problema con fines de lucro está bien, suponiendo que el problema existe y que la solución funciona. Por desgracia, los medicamentos psicotrópicos fallan en ambos aspectos. Considere, por ejemplo, la historia del tratamiento de la depresión: los antidepresivos supuestamente funcionan para corregir un desequilibrio químico en el cerebro al aumentar la disponibilidad de serotonina. Dos problemas aquí: Primero, el hecho de que los medicamentos que aumentan la serotonina también reducen los síntomas depresivos no significa que la depresión sea causada por una deficiencia de serotonina. En otras palabras, "la aspirina reduce los síntomas del dolor de cabeza, pero los dolores de cabeza no son causados ​​por una deficiencia de aspirina".

Tras una inspección más cercana, la teoría del desequilibrio químico flaquea gravemente. A saber: los aumentos de serotonina son inmediatos pero los efectos terapéuticos de la medicación se retrasan; muchos medicamentos que aumentan la serotonina son totalmente ineficaces en el tratamiento de la depresión; y el agotamiento de la serotonina no induce depresión en individuos no deprimidos. En resumen, "no hay evidencia de que la depresión sea causada por un simple desequilibrio de serotonina ... o cualquier otro neurotransmisor".

En segundo lugar, los medicamentos psicotrópicos poseen solo una eficacia limitada. "Al analizar los informes publicados y no publicados de ensayos antidepresivos obtenidos de la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos", los investigadores han encontrado "fuertes sesgos en los datos publicados a favor de los efectos positivos del tratamiento". Después de ajustar los estudios no reportados, encontraron ... una modesta ventaja del tratamiento sobre el placebo ".

En resumen, "la mayoría de los psicofármacos no son muy efectivos, sus efectos han sido exagerados por campañas de publicidad y publicaciones científicas sesgadas , a menudo tienen numerosos efectos secundarios dañinos y los efectos genuinos que tienen no proporcionan evidencia convincente de ninguna etiología específica de cualquier trastorno mental ".

Según los autores, nuestra incapacidad para tratar bien los problemas de salud mental también puede atribuirse a una falla en la clasificación, encarnada por la dependencia de larga data del DSM , la "biblia" de diagnóstico del campo. El DSM actual es teórico y descriptivo; en esencia, etiqueta grupos de síntomas concurrentes y los clasifica en varias categorías de "desorden". Por desgracia, no hay evidencia de que las categorías DSM existentes "correspondan a realidades biológicas distintas". Esto equivale a un estado de cosas paradójico por el cual nuestro campo trabaja poderosamente para encontrar las bases biológicas de los "trastornos", cuya definición misma ignora la biología. Por lo tanto, en lugar de "tallar la naturaleza en las articulaciones"

Esta es en parte la razón por la cual, “a diferencia de las clasificaciones naturales de plantas, animales, enfermedades infecciosas y sustancias inorgánicas, que desempeñaron un papel clave en el descubrimiento de principios causales subyacentes, como la teoría de la evolución, la teoría atómica de la materia y la teoría de los gérmenes de la enfermedad, las diversas clasificaciones de los trastornos mentales han fallado, hasta ahora, en descubrir sus causas subyacentes ".

Para remediar este desastre, los autores proponen adoptar el modelo de disfunción dañina del psicólogo Jerome Wakefield de la Universidad de Rutgers. , en el que "dañino" significa "un juicio de valor individual, social o cultural", mientras que "disfunción" representa, "el fracaso de un rasgo para realizar su función evolucionada". Este enfoque integra los dos determinantes fundamentales de la conducta, la crianza y la naturaleza, en un marco evolutivo, aportando cierta coherencia conceptual a la empresa del diagnóstico psicológico.

Por un lado, aclara la definición de enfermedad mental. En este enfoque, "los rasgos que son biológicamente disfuncionales pero socialmente benignos, o que son biológicamente funcionales pero socialmente dañinos, no son enfermedades". Por ejemplo, las marcas de nacimiento son una disfunción del crecimiento de la piel pero no son socialmente dañinas. Por lo tanto, no son enfermedades. Por el contrario, la agresión y la mentira , si bien son socialmente perjudiciales, no son disfunciones biológicas. Por lo tanto, no son enfermedades. "Solo las afecciones que son disfunciones biológicas y nocivas, como el cáncer, las enfermedades infecciosas y las enfermedades neurodegenerativas, son enfermedades". 

Sobre la base de este modelo propuesto, los autores piden una revisión del sistema de clasificación psiquiátrica en su conjunto, lo que de hecho elimina el DSM por completo. Su sistema propuesto clasifica los problemas psicológicos en cuatro grandes categorías:

La primera categoría incluye problemas de senescencia, como el Alzheimer y otras formas de demencia que involucran memoria y déficits cognitivos relacionados con los diversos procesos biológicos del envejecimiento.

La segunda categoría incluye problemas que resultan de los "desajustes entre entornos modernos y ancestrales". Tales desajustes pueden causar disfunción, daño o ambos. Un ejemplo de esta categoría es el diagnóstico de TDAH , que podría "simplemente ser un desajuste perjudicial (pero no disfuncional) entre entornos modernos altamente estructurados y entornos ancestrales menos estructurados".

La tercera categoría es "un grupo de trastornos mentales que probablemente se explican mejor por disfunciones del desarrollo basadas en la genética". Este grupo, según los autores, incluye "trastornos relativamente raros, como el autismo y la esquizofrenia ... que implican disfunciones de adaptaciones cognitivas relacionadas con la socialidad y las defensas contra las amenazas socioecológicas. Estos son altamente heredables y probablemente causados, en gran parte, por variantes genéticas ".

El TOC es un ejemplo. Según el argumento de los autores, los humanos tienen "una capacidad evolucionada para inventar, realizar y transmitir rituales, que desempeñan papeles cruciales en las transiciones clave de la vida y las relaciones sociales, como la transición a la edad adulta (por ejemplo , ritos de pasaje). ) y el apareamiento (por ejemplo, rituales de matrimonio ) ". Los rituales del TOC, en este relato, son el resultado de alguna "disfunción de los procesos psicológicos que apoyan los rituales culturalmente significativos".

La cuarta categoría incluye condiciones que son, "probablemente no trastornos, sino respuestas adversas y socialmente indeseables, pero sin embargo respuestas adaptativas a la adversidad". Este grupo incluye trastornos prevalentes y de alto impacto, como ansiedad , depresión y trastorno de estrés postraumático que tienen en común una baja heredabilidad y un inicio relacionado con la adversidad.

Del mismo modo que el dolor físico y la fiebre han evolucionado como protecciones adaptativas contra infecciones y estímulos que dañan los tejidos, los síntomas de ansiedad y depresión pueden servir como "respuestas adversas pero adaptativas a la adversidad", formas de dolor psíquico que centran la atención en la supervivencia o en las amenazas de aptitud reproductiva. . Las experiencias sociales adversas también pueden denotar la función adaptativa en lugar de la disfunción. Como señaló MLK en su brillante discurso de 1967en la Convención Anual de APA, el desajuste de una persona no siempre es un signo de enfermedad personal. La incapacidad de un individuo para adaptarse a la sociedad puede deberse a enfermedades sociales más que a enfermedades individuales. La negativa a adaptarse a un sistema injusto, aunque aversivo, es mentalmente saludable.

Desde este punto de vista, los síntomas de depresión, ansiedad y trastorno de estrés postraumático "indican en gran medida problemas sociales, no médicos", por lo que requieren intervenciones sociales más que médicas. En la medida en que estos síntomas sean de hecho adaptaciones y respuestas a la adversidad, los tratamientos deben centrarse en la adversidad, no en "manipular la química del cerebro".

Un diente podrido representa una disfunción biológica, pero su dolor no. Por lo tanto, no sería ético, por no mencionar destructivo a largo plazo, que el dentista trate el dolor y no el diente. Del mismo modo, "no sería ético suprimir el dolor psíquico sin abordar la fuente de la adversidad". En otras palabras, tratar los síntomas de los individuos en lugar de las injusticias y estresores del orden social es a la vez equivocado e inmoral.

Según el modelo propuesto, la respuesta correcta a nuestro cuestionario de apertura sería algo como esto: la depresión no es una enfermedad, sino una respuesta socialmente aversiva pero evolutivamente adaptativa a la adversidad, mejor tratada cambiando las condiciones sociales adversas, no etiquetando a las personas como enfermas y medicarlos

(Ah, y si escuchas a alguien hablar sobre "desequilibrio químico", corre).

Fuente: Noam Shpancer Ph.D., vía Psychology Today

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BIOLOGÍA DE LA DEXAMETASONA: EL PRIMER FÁRMACO SALVAVIDAS PARA COVID-19.

Como funciona; ¿Cómo le va a otras drogas y enfermedades? sus efectos secundarios, preocupaciones de inmunosupresión y beneficios clínicos.

*Escrito por Shin jie Yong, via Medium

La primera droga que salva vidas

Está en los titulares. Un medicamento barato y ampliamente disponible salva vidas de Covid-19 grave. El ensayo RECUPERACIÓN de la Universidad de Oxford en el Reino Unido incluyó a 2104 pacientes con dexametasona y 4321 que no. Este es uno de los ensayos clínicos más grandes hasta la fecha.

Los resultados preliminares mostraron que el medicamento redujo el riesgo de muerte del 40% al 28% para los pacientes con respiradores, y del 25% al ​​20% para aquellos que requieren oxígeno suplementario durante 28 días. No hubo efectos secundarios sustanciales. Y no ayudó a los casos leves de Covid-19 sin problemas respiratorios.

Poniéndolo en contexto, la dexametasona podría salvar una vida cuando se aplica a ocho pacientes con ventiladores y a 25 pacientes que necesitan oxigenoterapia. Por lo tanto, el valor NNT (número necesario para tratar) de dexametasona en el rescate de la muerte relacionada con el ventilador es ocho, lo cual es impresionante según los estándares clínicos. A modo de comparación, el NNT de las estatinas en la prevención de enfermedades del corazón es 104.

"Esta es la única droga hasta ahora que se ha demostrado que reduce la mortalidad.- Y lo reduce significativamente. Es un gran avance “, Peter Horby, Profesor de Enfermedades Infecciosas Emergentes y Salud Global y Presidente del Reino Unido nuevas y emergentes amenazas de virus respiratorios Grupo Asesor, que dirigió el estudio , dijo . El director general de la OMS, Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, felicita al estudio de Oxford por su " avance científico que salva vidas ". Y Rusia ya comenzó a usar dexametasona para tratar Covid-19, anunció el funcionario del ministerio de salud Sergei Avdeev .

El valor NNT de la dexametasona en el rescate de la muerte relacionada con el ventilador Covid-19 es 8, lo cual es impresionante según los estándares clínicos.

A pesar de que aún no se realiza una revisión por pares, los datos sin procesar de un ensayo aleatorizado, controlado con placebo y realizado adecuadamente con un tamaño de muestra basado en la población es difícil de refutar.

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¿Cómo funciona la dexametasona contra otras drogas?

El ensayo Oxford RECOVERY (protocolo completo aquí ) probó dexametasona, lopinavir-ritonavir, hidroxicloroquina y azitromicina de forma aleatoria controlada con placebo. Solo la dexametasona salió triunfante en la prevención de la muerte de Covid-19.

El remdesivir antiviral solo acorta la estancia hospitalaria y no tiene efectos significativos sobre la tasa de mortalidad de Covid-19. También es caro y escasez. Por el contrario, la dexametasona es barata y está ampliamente disponible. “Por menos de £ 50, se puede tratar a 8 pacientes y salvar una vida”, Martin Landray, Profesor de Medicina y Epidemiología y uno de los principales investigadores del estudio de Oxford, dijo .

En particular, un estudio de preimpresión en Nueva York de aproximadamente 1000 pacientes mostró que la hidroxicloroquina + zinc redujo la mortalidad en pacientes con Covid-19 que no requerían un nivel de atención en la UCI. La hidroxicloroquina actúa como un transportador de zinc y el zinc dentro de la célula podría inhibir la actividad del SARS-CoV-2.

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¿Cómo funciona la dexametasona?

La dexametasona es un glucocorticoide sintético (es decir, una clase de corticosteroides) que se administra por vía oral o intravenosa para tratar enfermedades como la artritis, las alergias, el asma y algunas formas de cáncer. Imita la acción del cortisol que el cuerpo produce naturalmente para calmar la inflamación.

La dexametasona detiene dos fases de inflamación y ejerce efectos antiinflamatorios e inmunosupresores.

Como la dexametasona es de acción prolongada y tiene efectos sistémicos, es aproximadamente 25 veces más potente que otros corticosteroides sintéticos. Los glucocorticoides (una clase de corticosteroides) también son más fuertes que los medicamentos antiinflamatorios no esteroideos (AINE) como el ibuprofeno o la aspirina. Los glucocorticoides detienen dos fases, es decir, la vasodilatación y la migración de las células inmunes, de la inflamación. Por el contrario, los AINE solo inhiben la etapa vascular. Por lo tanto, la dexametasona es antiinflamatoria e inmunosupresora.

Las vías biológicas de la dexametasona se superponen con la de la patología Covid-19.

A nivel bioquímico, los glucocorticoides se difunden fácilmente a través de las membranas de la célula huésped y se unen al receptor de glucocorticoides en el citoplasma celular. Esta unión al receptor desencadena una cascada de reacciones que terminan suprimiendo las citocinas proinflamatorias IL-1, IL-2, IL-6, IL-8, TNF e IFN-gamma. Es importante destacar que cinco de estos están vinculados a la gravedad de Covid-19.

Además, uno de los principales culpables de la tormenta de citoquinas Covid-19 es la hiperactivación de los macrófagos , que también es inhibida por los glucocorticoides. Un estudio de cultivo celular de 2019 también demostró que la dexametasona rescató a las células alveolares humanas (sacos de aire) de la destrucción por las citocinas proinflamatorias.

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Efectos secundarios potenciales

Las dosis altas y a largo plazo causarían efectos secundarios. "El uso crónico se asocia con una lista aleccionadora de efectos adversos, pero unos pocos días, o incluso una semana, de terapia con esteroides [incluida la dexametasona] generalmente está libre de efectos secundarios significativos", afirmó una revisión de 2013 . El estudio de Oxford utilizó una dosis baja a moderada durante diez días, lo que se justifica teniendo en cuenta que la inflamación incontrolada y excesiva alimenta la etapa crítica de Covid-19.

En cualquier caso, la dexametasona causa efectos secundarios, los más comunes son aumento del apetito, agresión, agitación, cambios de humor, visión borrosa, mareos, dolor de cabeza, hormigueo en brazos y piernas, latidos cardíacos irregulares, etc. Como los corticosteroides tienen efectos en todo el sistema, su Los posibles efectos secundarios también son de amplio espectro. Las personas con enfermedades crónicas , como diabetes, dislipidemia, enfermedades cardíacas, hipertensión, úlcera péptica y osteoporosis, son más propensas a desarrollar efectos secundarios de los corticosteroides.

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Preocupaciones de inmunosupresión versus beneficios clínicos

La dexametasona es antiinflamatoria e inmunosupresora al mismo tiempo, como se mencionó. Hay preocupaciones de que este último debilite las respuestas inmunes al virus Covid-19. "Se han evitado los corticosteroides en la mayoría de los casos de neumonía debido a la preocupación de que sus efectos inmunosupresores puedan empeorar la infección subyacente", afirmó un capítulo del libro de 2017 . Según una revisión de 2020 en Lancet , los glucocorticoides (una clase de corticosteroides) no funcionaron bien contra los coronavirus previos.

Pero a veces la práctica clínica sugiere lo contrario. Los corticosteroides son útiles en tipos específicos de neumonía, especialmente la neumonía por hongos Pneumocystis jiroveci . Un metaanálisis de 2018 de seis ensayos clínicos calculó que la baja dosis de corticosteroides (incluidos los glucocorticoides como la dexametasona) acortó el período de hospitalización por neumonía adquirida en la comunidad en comparación con el placebo. También hay evidencia que respalda las dosis bajas de glucocorticoides (incluida la dexametasona) para reducir la gravedad del síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA; un resultado típico de Covid-19 grave), concluyó una revisión de 2014 de metanálisis y ensayos clínicos.

En la neumonía grave o SDRA, los beneficios de los glucocorticoides superan sus preocupaciones de inmunosupresión, que solo se ven en dosis altas.

Tenga en cuenta que se usó una dosis baja para tratar la neumonía grave y el SDRA, que está respaldado por la ciencia. "Los efectos antiinflamatorios e inmunosupresores de los glucocorticoides dependen de la dosis, y los efectos inmunosupresores se observan principalmente en dosis más altas ", afirmó un capítulo del libro de 2020. Los niveles altos de glucocorticoides podrían impedir que las células T funcionen correctamente, pero no las células B, que son responsables de orquestar las reacciones inmunes dirigidas a un patógeno específico.

El ensayo Oxford RECOVERY es el mejor ejemplo: una dosis baja a moderada de dexametasona reduce el riesgo de muerte de pacientes con Covid-19 con respiradores en un tercio (del 40% al 28%), salvando una vida por cada ocho pacientes tratados sin ningún efecto secundario destacado. Y, por último, no es útil para aquellos que pueden respirar adecuadamente, por lo que no hay necesidad de almacenarlo.

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LA COMBINACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) y BIOLOGÍA, PODRÍA RESOLVER LOS MAYORES PROBLEMAS DEL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS

El aprendizaje automático puede acelerar la creación de nuevos medicamentos y descubrir los misterios de las principales enfermedades, dice Daphne Koller, CEO de Insitro.

            [Foto: Ivan-balvan / iStock]

Escrito por Ruth Reader, vía Fast Company

Daphne Koller es mejor conocida como la cofundadora de Coursera , la base de datos abierta para el aprendizaje en línea que se lanzó en 2012. Pero antes de su trabajo en Coursera, estaba haciendo algo muy diferente. En 2000, Koller comenzó a trabajar en la aplicación del aprendizaje automático a conjuntos de datos biomédicos para comprender la actividad genética en todos los tipos de cáncer. Puso ese trabajo en espera para cultivar Coursera, lo que tomó muchos más años de lo que inicialmente pensó que sería. No volvió a la biología hasta 2016 cuando se unió al brazo de investigación y desarrollo de ciencias de la vida de Alphabet, Calico.

Dos años más tarde, Koller comenzó Insitro, una compañía de descubrimiento y desarrollo de medicamentos que combina la biología con el aprendizaje automático.  "En realidad estoy volviendo a este espacio", dice ella. 

Hay muchas esperanzas de que la inteligencia artificial pueda ayudar a acelerar el tiempo que lleva fabricar un medicamento y también aumentar la tasa de éxito . Han surgido varias startups para aprovechar esta oportunidad. Pero Insitro es un poco diferente de algunas de estas otras compañías, que dependen más del aprendizaje automático que de la biología.

Por el contrario, Insitro se ha tomado el tiempo para construir un laboratorio de vanguardia, un proyecto costoso y que requiere mucho tiempo. Aún así, tener la misma competencia en ciencias de laboratorio y ciencias de la computación puede ser el boleto ganador. Aunque solo tiene dos años, Insitro ya ha llamado la atención de las compañías farmacéuticas de la vieja guardia. El año pasado, la compañía llegó a un acuerdo con el gigante farmacéutico Gilead para desarrollar herramientas y, con suerte, nuevos objetivos de medicamentos para ayudar a detener la progresión de la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NASH). La asociación le dio a Insitro $ 15 millones con el potencial de ganar hasta $ 200 millones por cada objetivo de medicamentos.

Hablé con Koller para analizar lo que su compañía está haciendo de manera diferente y dónde el aprendizaje automático puede marcar la diferencia en el desarrollo y descubrimiento de medicamentos. Esta entrevista ha sido editada para su publicación:

   Daphne Koller [Foto: cortesía de Insitro]

Fast Company: lo que está haciendo es diferente a la mayoría de las compañías farmacéuticas de inteligencia artificial, que están utilizando la base de conocimiento existente de artículos y estudios publicados para llegar a objetivos de drogas. En cambio, ha desarrollado una compañía farmacéutica que usa inteligencia artificial pero que también tiene un laboratorio completo para biólogos. ¿Por qué tomaste este enfoque?

Daphne Koller: El otro modelo es un esfuerzo de inicio mucho más fácil en el sentido de que hay todos estos datos disponibles y puedes ir y recopilarlos. Puede hacerlo con un equipo de personas puramente de ciencia de datos. No necesita construir un laboratorio húmedo, simplemente va y recolecta todos esos datos y los pone en una gran pila, y luego deja que su gente de aprendizaje automático lo haga.

Lo que estamos haciendo es mucho más complicado y ambicioso en varias dimensiones diferentes. Una es que realmente necesitábamos construir un laboratorio de biología de alto rendimiento, que está más allá de la frontera en múltiples niveles. Eso requiere una construcción mucho más costosa. También requiere construir un equipo que realmente no se haya construido antes, que es tomar a algunas personas que están en la vanguardia de su campo, en el lado de la biología, y reunirlas en un solo equipo integrado con algunas personas que están en el vanguardia del aprendizaje automático y la ciencia de datos, y realmente les dice: "hablas idiomas diferentes, pero vas a trabajar juntos como un solo equipo". Y creo que ese es realmente un esfuerzo cultural muy desafiante que la mayoría de las empresas no han estado dispuestos o no han podido realizar.

FC: ¿Por qué haces eso? ¿Cuál es el beneficio de tener una compañía farmacéutica que brinde a biólogos y científicos de datos y expertos en aprendizaje automático la misma posición?

DK: Cuando observa el proceso de descubrimiento de drogas, que, si tiene suerte, es de 15 años de extremo a extremo con un 5% de posibilidades de éxito, hay múltiples bifurcaciones en el camino donde actualmente las personas están tomando decisiones. "¿Voy por el camino A o B o C o D?" Y si tienes suerte, un camino en 99 te llevará al éxito. Si baja por el equivocado, son años y decenas de millones de dólares en gastos desperdiciados. Entonces, ¿qué pasaría si pudiéramos hacer mejores predicciones sobre qué bifurcación tomar?

"PARTE DEL PROBLEMA QUE HA TENIDO EL BIOFARMA ES QUE ES REALMENTE DIFÍCIL FALLAR RÁPIDAMENTE”.

Es más como un modelo a prueba de fallas que Silicon Valley realmente ha sido pionero, pero dentro del contexto de la biología. Creo que parte del problema que ha tenido el biofarma es que es realmente difícil fallar rápidamente. A menudo realiza una inversión de 5-10 años en algo antes de darse cuenta de que no se ve tan bien. Y en ese punto, los costos hundidos son tan grandes que la gente dice: “Oh, está bien. ¿Sabes que? Solo voy a llevar esto a la clínica y esperar lo mejor ”. Creo que esa es una de las razones por las que vemos las tasas de fracaso que vemos es que las personas empujan cosas que probablemente no deberían empujarse porque sienten, en muchos casos correctamente, que no tienen otra opción.

Lo que esperamos poder hacer, porque estamos construyendo estos modelos predictivos, es poder tomar las decisiones más rápido.

La otra parte es que el aprendizaje automático se ha vuelto bastante bueno para hacer predicciones precisas en un amplio espectro de dominios. Hasta ahora no se ha aplicado de manera tan efectiva en las ciencias de la vida en general, y una de las principales razones es la falta de datos de alta calidad que tenemos [en comparación con] la visión por computadora o el procesamiento o la logística del lenguaje natural. Al mismo tiempo, la comunidad de bioingeniería de la biología celular ha inventado en los últimos años un conjunto notable de herramientas que realmente se pueden combinar de maneras únicas e interesantes para generar grandes cantidades de datos que pueden ayudar a alimentar esos algoritmos de aprendizaje automático.

FC: ¿Cuáles son las principales razones por las que las drogas fallan?

DK: Sabemos por las estadísticas que la mayoría de los medicamentos [que entran en los ensayos] fallan debido a la falta de eficacia en la fase dos o la fase tres. Y no es porque la droga no fuera buena. Estaba apuntando al objetivo equivocado. Donde entra el aprendizaje automático es observar de manera integral muchos, muchos atributos diferentes de esas células y decir cuáles de ellas son las más predictivas del resultado clínico humano. Y eso es algo en lo que la gente realmente no es tan buena, porque las células son complejas y hay muchas dimensiones para unir todas esas piezas para detectar lo que a menudo es una señal sutil. No es algo en lo que la gente se destaque.

FC: Entonces, una vez que configura estas aplicaciones, ¿cómo puede usarlas?

DK: puede usar esas aplicaciones de varias maneras. En primer lugar, puede usarlos para identificar objetivos básicamente diciendo: “Oye, ahora sabemos cómo se ve una célula enferma. Ahora sabemos cómo se ve una célula sana ”. ¿Qué sucede si [uso] CRISPR para perturbar la celda para pasar de un estado activo a uno inactivo o viceversa? Bueno, si haces eso, y el fenotipo pasa de un estado poco saludable a un estado saludable, tal vez ese gen sea un buen objetivo para un medicamento.

"LA GENTE PIENSA QUE EL ALZHEIMER ES UNA ENFERMEDAD, CASI CON CERTEZA, ESO NO ES CIERTO".

La otra cosa que permite la plataforma es la segmentación de lo que a menudo es una población de pacientes heterogénea en subconjuntos que son mucho más coherentes. La analogía aquí es pensar en lo que sucedió en la oncología de precisión. Hace unos 15 o 20 años, solíamos pensar en el cáncer de seno como una cosa. Pero luego, cuando comenzamos a obtener más datos moleculares sobre las personas cuyos cánceres eran diferentes, nos dimos cuenta de que había subtipos muy diferentes de cánceres. Hubo lo que se llama los cánceres positivos para HER2 que fueron muy bien dirigidos por Herceptin. Existen los cánceres BRCA-1 que ahora son blanco de los inhibidores de PARP. Y entonces, existen estos subconjuntos que son muy distintos entre sí y ahora son tratados mucho mejor por la terapéutica de precisión.

La gente piensa que el Alzheimer es una enfermedad, casi con certeza, eso no es cierto. La gente piensa que la diabetes tipo dos es una enfermedad, que probablemente tampoco sea cierta. Para estas enfermedades, aún no hemos identificado subtipos. Creemos que al recopilar suficientes datos sobre suficientes genéticas diferentes a nivel molecular, tal vez surjan esos subtipos.

FC:  ¿Tiene alguna idea sobre el papel que puede desempeñar el aprendizaje automático para ayudar a encontrar un tratamiento o una vacuna para COVID-19?

DK: Creo que hay oportunidades. En este momento, [la comunidad más grande del cuidado de la salud] está mirando los enfoques de vacunas que han desarrollado diferentes compañías, y los estamos colocando con un montón de proteínas virales y esperando lo mejor. Para predecir la eficacia de la vacuna, las técnicas simplemente no existen y no habrá tiempo suficiente para desarrollarlas. Pero sí creo que hay un trabajo interesante que está sucediendo en el lado terapéutico, donde se ha trabajado más en la aplicación del aprendizaje automático para todo, desde la interpretación de la [expresión génica] celular. Existe la posibilidad de diseñar nuevos medicamentos, nuevas combinaciones de medicamentos e incluso solo la interpretación del estado celular.

NUEVAS FRONTERAS

FC: Estás trabajando con Gilead para comprender mejor la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NASH). Lo difícil de la NASH es que solo se puede diagnosticar y monitorear a través de una biopsia hepática, que es brutal para el paciente. Usted ha dicho que ha tenido cierto éxito con las aplicaciones de aprendizaje automático que pueden detectar aspectos de la enfermedad que un ser humano no puede detectar de otra manera, lo que es muy prometedor para cambiar incluso la forma en que los médicos rastrean la enfermedad en las personas. Tengo curiosidad por saber qué otras áreas de la salud humana le interesan.

DK: Sentimos que la neurociencia es un área que está a punto de estallar para comprender finalmente la genética muy compleja de las enfermedades del Sistema Nervioso Central. La necesidad insatisfecha es enorme, y los modelos animales son particularmente intraducibles. Entonces, para algunas enfermedades, podría decir: "Bueno, el modelo animal no es excelente, pero es aceptable". El modelo animal para la depresión, y esto va a sonar surrealista, pero te digo que no lo es, es tomar un mouse y ponerlo en un balde con agua y hacer que nade hasta que se canse y se ahogue. Y si nada más, está menos deprimido. Se llama prueba de natación forzada.

Ahora, si observamos la depresión, es una enfermedad con una heredabilidad genética significativa en la que sabemos que hay cientos de genes que están implicados con vías muy específicas, y cosas que ahora están comenzando a emerger de la genética y de la enfermedad. Análisis celular del tejido cerebral. Nada de eso tiene nada que ver con hacer que un ratón nade más tiempo. Creemos que en cosas como la neurodegeneración y la neuropsiquiatría hay una gran oportunidad para aplicar un conjunto diferente de herramientas. Te garantizo que no serán modelos perfectos de la enfermedad. Pero no pueden ser mucho peores que hacer que un ratón nade más tiempo. ¿Derecha?. 

SOBRE EL AUTOR

Ruth Reader es escritora de Fast Company . Ella cubre la intersección de la salud y la tecnología.

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Ivermectina y COVID-19: cómo una base de datos dudosa dio forma a la respuesta de varios países latinoamericanos a la COVID-19.

A lo largo de las últimas semanas hemos visto la inclusión de la ivermectina en las guías terapéuticas nacionales para COVID-19 de Perú, administración masiva de ivermectina a 350,000 personas para el tratamiento o prevención de COVID-19 en Bolivia, restricciones al mercado de ivermectina en Paraguay y grupos de incidencia política en Colombia reclamando una política nacional sobre este medicamento. ¿Por qué está pasando esto?

La ivermectina es un medicamento antiparasitario utilizado contra la ceguera de los ríos, la filariasis linfática y otras enfermedades tropicales desatendidas. También tiene algún efecto antiviral contra los virus de ARN de una sola cadena como el dengue y la fiebre amarilla. A principios de abril, investigadores de Australia informaron de que la Ivermectina inhibe la replicación del SARS-CoV-2 in vitro . 

Utilizaron concentraciones imposibles de alcanzar en el cuerpo humano, pero la plausibilidad biológica abrió las puertas para los ensayos clínicos, dado el excelente perfil de seguridad de los medicamentos y la falta de un tratamiento efectivo para COVID-19. En este editorial invitado del American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, pedimos rigor científico y proporcionamos los fundamentos para realizar ensayos clínicos. Nuestro propio ensayo sobre este tema, SAINT , se lanzó el 13 de mayo.

Sin embargo, las decisiones en materia de políticas sanitarias en América Latina se han basado en gran medida en el análisis presentado por Patel et al. en una preimpresión o pre-print publicada en el repositorio SSRN a principios de abril. Aunque se trata solo de una preimpresión, este manuscrito ha tenido un gran impacto: se ha descargado 15.655 veces y su resumen ha sido visto 89.895 veces (hasta el 28 de mayo de 2020).

"Las decisiones en materia de políticas sanitarias en América Latina se han basado en gran medida en el análisis presentado por Patel et al. en una preimpresión publicada en el repositorio SSRN a principios de abril"

Los autores afirman haber utilizado datos de Surgical Outcomes Collaborative (Surgisphere Corporation, Chicago, IL, EE. UU.). Según una publicación reciente en The Lancet (que se analiza a continuación), los datos incluidos en esta plataforma colaborativa son "datos anonimizados obtenidos mediante la extracción automatizada en registros de salud electrónicos de pacientes internos y externos, cadenas de recogida de datos y registros financieros". En otras palabras, existe algún tipo de acuerdo de colaboración con cientos de hospitales que utilizan registros electrónicos de todo el mundo que permiten a esta corporación privada obtener periódica y automáticamente los datos de los pacientes de esos centros. Esto parece ir directamente en contra de varios puntos del Reglamento General de Protección de Datos de la UE (RGPD ) y de la colaboración entre Estados Unidos y la UE Privacy Shield, un programa para la transferencia de datos personales.

Alrededor de esta base de datos han surgido diversas preocupaciones en base al reciente análisis de hidroxicloroquina publicado en The Lancet  por los mismos autores que firman la preimpresión sobre ivermectina. Estos conflictos han sido reflejados ampliamente en otros foros .

La primera versión de la preimpresión sobre ivermectina se publicó el 16 de abril. Esta versión evaluó datos de 1.970 pacientes hospitalizados entre el 1 de enero y el 1 de marzo de 2020 en 169 hospitales en Asia, Europa, África, Norteamérica y Sudamérica, todos ellos en estado crítico con un diagnóstico de COVID-19 con lesión pulmonar que requería ventilación mecánica. Esto incluyó a 52 pacientes tratados con ivermectina, tres de ellos (enfermos críticos que precisaban ventilación) provenientes de hospitales africanos, pese a que hasta el 1 de marzo en todo el continente africano solo se habían confirmado dos casos de COVID-19.

Tras descubrir estas discrepancias, contactamos a los autores por email y sus respuestas dejaron nuestras preocupaciones intactas. Además, el manuscrito presentaba un análisis de supervivencia con fallos metodológicos graves (figura 1)

                                Figura 1

 

La primera versión fue eliminada y sustituida por una segunda versión del 21 de abril. Esta nueva versión incluía datos de 1.408 pacientes hospitalizados con diagnóstico de COVID-19 confirmado por PCR entre el 1 de enero y el 31 de marzo de 2020. Los datos eran provenientes de 169 hospitales en tres continentes. La mitad de estos pacientes (704) había recibido una dosis única de ivermectina (150 mcg / kg) y fueron emparejados "exactamente por edad, sexo, raza, comorbilidad subyacente, incluida la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), antecedentes de tabaquismo e hipertensión, diabetes mellitus, enfermedad arterial coronaria, otras enfermedades cardíacas, un índice de gravedad de enfermedad (qSOFA), así como el uso de medicamentos como hidroxicloroquina, azitromicina y corticosteroides".

Los resultados de este análisis indicaban una reducción del 65% en la necesidad de ventilación mecánica (7,3 vs 21,3%) y una reducción del 83% en la tasa de mortalidad general (1,4% vs 8,5%) (figura 2). Sin embargo, hay varios problemas con estos datos.

• La necesidad de ventilación mecánica en pacientes no tratados parece bastante alta. A modo de ejemplo, en España, hasta el 20 de mayo de 2020, solo el 9% de todos los pacientes hospitalizados (11.454 de 124.521) requirieron ingreso en la UCI, un requisito previo para la ventilación mecánica [Fuente: estadísticas oficiales del ISCiii].
• La tasa de mortalidad en pacientes hospitalizados con COVID-19 que reciben ventilación mecánica es demasiado baja. En una serie de casos de 5.700 pacientes hospitalizados con COVID-19 en Nueva York, la mortalidad entre los que recibieron ventilación mecánica fue del 88%.
• Los datos descritos en el manuscrito no coinciden con el gráfico.

 

A pesar de estos defectos, este análisis ha sido citado en un libro blanco que aboga por la inclusión de la ivermectina en las pautas nacionales de tratamiento de COVID-19 de Perú. Esto fue seguido en breve por una comunicación ministerial que recomendaba el uso de ivermectina para COVID-19, aunque reconocía la falta de evidencia y solicitaba el uso bajo consentimiento informado. Sin embargo, esto condujo a un mercado negro y a una supuesta distribución de formulaciones veterinarias. Todo a pesar de algunas voces fuertes de los líderes científicos locales, como la exministra de salud, Patricia García.

"A pesar de estos defectos, este análisis ha sido citado en un libro blanco que aboga por la inclusión de la ivermectina en las pautas nacionales de tratamiento de COVID-19 de Perú" 

Las autoridades sanitarias de Bolivia han seguido un camino similar e incluso han dado un paso más en la distribución de 350.000 dosis de ivermectina en la ciudad de Trinidad.

En Paraguay, las autoridades tuvieron que restringir las ventas de ivermectina después de un aumento en la demanda.

Este uso de la ivermectina fuera de las regulaciones conlleva varios riesgos:

• Desvío del suministro de medicamentos, lo que provoca escasez para su uso en indicaciones comprobadas.
• El uso de formulaciones veterinarias o dosis no supervisadas podría conducir a efectos secundarios imprevistos que pueden dañar los programas de tratamiento masivo en curso a nivel comunitario, como el Programa de Donación de Mectizan, que logró erradicar la ceguera de los ríos en Colombia hace solo unos años.
• Las regiones rurales de América Latina tienen una alta prevalencia de helmintos intestinales. Se sabe que estos parásitos modulan un tipo de respuesta inmune que favorece la eliminación viral. La desparasitación masiva a causa de la ivermectina podría tener repercusiones en la gravedad de la COVID-19.
• Riesgo moral, debido a una falsa sensación de protección o tratamiento con el medicamento
• Imposibilidad de realizar ensayos clínicos si la ivermectina se convierte en el nuevo estándar de atención.

Una vez más, se necesita rigor científico, incluso en tiempos de pandemia.

Fuente: IsGlobal.org

[Autores: Carlos Chaccour, Assistant Research Professor en ISGlobal y Chief Scientific Officer de BOHEMIA ; Joe Brew, analista de datos; y Alberto García-Basteiro, Assistant Research Professor en ISGlobal y médico del Servicio de Salud Internacional del Hospital Clínic] 

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