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Investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, han diseñado un algoritmo informático que permite analizar rápidamente millones de informes de las Agencia del Medicamento de Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés) e identificar los “verdaderos” efectos secundarios así como las posibles interacciones entre miles de medicamentos a partir de diferentes bases de datos.
Los resultados de la investigación se presentan en forma de dos nuevas bases de datos que mejorarán la detección y prevención de estos efectos adversos y, además, predicen nuevos usos para fármacos ya conocidos mostrando que algunos con distinta estructura e indicación pueden tener los mismos efectos secundarios.
De esta manera el trabajo, publicado en la revista Science Translatonal Medicine, ha confirmado 47 de las 395 interacciones que esperaban encontrar. Por ejemplo, han predicho y comprobado que pacientes tratados con tiazidas para la hipertensión arterial (HTA) y que también toman un tipo de antidepresivos tienen más posibilidades de tener arritmias que los que solo toman uno de los dos medicamentos.
Para ello probaron su método analizando los registros sanitarios electrónicos de pacientes del Stanford Hospital & Clinics. Así confirmaron que 47 nuevas interacciones entre fármacos identificadas en el Estudio AERS eran reales cuando se analizaban los registros de los pacientes “reales”. En concreto, aquellos que recibían tanto SSRI y tiazidas para la HTA eran más propensos (9,3 por ciento) a mostrar intervalos QT prolongados en un electrocardiograma (asociados con un incremento de la incidencia de arritmias espontáneas y muerte súbita cardíaca) que los pacientes que tomaban uno.
“Los efectos secundarios incluidos en el prospecto de los medicamentos no son suficientes”, explicó a SINC Nick Tatonetti, primer autor del estudio. La principal razón por la que prevenir los efectos secundarios de un fármaco es complicado es por la necesidad de tener unos controles adecuados. “Idealmente hay que comparar pacientes que tengan la misma historia médica, edad, peso y otros factores, y esos datos no se incluyen de manera rutinaria en las bases de datos”, cuenta Tatonetti. Además, como advierte otro de los investigadores, Russ Altman, profesor de Bioingeniería, Genética y Medicina en Stanford, “las personas de 70 años toman una media de siete fármacos de prescripción diferentes”.
Bases con muchos errores
La ‘gracia’ de estos algoritmos es que constituyen una aproximación que minimiza en cierta manera la necesidad de esta información. De hecho, muchos científicos creen que estas bases de datos tienen demasiados errores y datos innecesarios para poder tener alguna utilidad. “Nos quedamos sorprendidos y encantados de comprobar que nuestro enfoque intuitivo corregía estos errores y generaba resultados de alta calidad”, explica Tatonetti.
“Emparejando la mayor cantidad de esta variables posible estamos controlando también por género, edad, dieta y muchas otras cosas que podrían no estar incluidas directamente en la base de datos de la FDA (...) esto incrementa el poder predictivo de la técnica”, continúa.
Los eventos adversos de los fármacos son una causa importante de morbilidad y mortalidad en todo el mundo. Los estudios clínicos previos a la comercialización de un medicamento están destinados a probar su seguridad y eficiencia.
“El problema es que el grupo de personas incluido en estos ensayos es relativamente pequeño y homogéneo —comenta Tatonetti— y que la mayoría no contemplan la interacción del medicamento con otros ya presentes en el mercado”.
Conscientes de este problema, tanto la FDA como la OMS mantienen una estricta vigilancia después de la comercialización de todos los productos. Así, producen grandes colecciones de informes como los que han analizado Tatonetti y sus colegas para estudiar los efectos reales del medicamento.
