Redacción Farmacosalud.com

La revolucionaria Inteligencia Artificial (IA) está ganando peso a la hora de proceder al abordaje terapéutico de la esclerosis múltiple (EM). “Estamos trabajando ya en modelos de IA y machine learning” (aprendizaje automático de los sistemas informáticos) “para poder hacer una predicción de hacia dónde va a evolucionar nuestro paciente y cómo deberíamos tratarlo desde un inicio”, reveló la Dra. Iciar Martínez, miembro del Servicio de Farmacia Hospitalaria del Hospital Son Espases (Palma de Mallorca). Martínez intervino como ponente en el webinar ‘6 preguntas prácticas sobre... el papel del farmacéutico hospitalario en el abordaje de la esclerosis múltiple’, junto con las Dras. Mar Tintoré, neuróloga del CEMCAT (Centro de Esclerosis Múltiple de Catalunya), en el Hospital Vall d'Hebron (Barcelona), y Sara Eichau, facultativa del Servicio de Neurología del Hospital Virgen Macarena (Sevilla). La sesión, patrocinada por Novartis y avalada científicamente por la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria (SEFH), fue moderada por el Dr. Miguel Ángel Calleja, profesional de Farmacia Hospitalaria del Hospital Virgen Macarena.

Dra. Iciar Martínez

-Papel del farmacéutico hospitalario en la Esclerosis Múltiple
De acuerdo con la guía de Atención Farmacéutica en Esclerosis Múltiple, los equipos multidisciplinares de EM deben estar formados por médicos especialistas en Neurología y Radiología, farmacéuticos expertos en Farmacia Hospitalaria, profesionales de Enfermería especialistas en dicha patología, psicólogos clínicos e investigadores en el área de enfermedades desmielinizantes.

Los farmacéuticos hospitalarios, asimismo, participan en grupos de posicionamiento y en comisiones farmacéuticas y hospitalarias. A juicio de la Dra. Martínez, hay que “conseguir” que la medicina personalizada dé a cada paciente “el tratamiento que realmente le corresponde”. Además -subrayó-, estos profesionales de farmacia deben tener actualizados sus conocimientos sobre “los nuevos factores de riesgo y los nuevos factores predisponentes” con el fin de saber qué tratamientos procede administrar a cada uno de los enfermos.

Martínez, por otro lado, aseguró que los farmacéuticos hospitalarios son “nexo de unión” entre diferentes niveles asistenciales, dado que la persona afecta de esclerosis múltiple no visita solamente al neurólogo, sino que también consulta a menudo con el médico de cabecera debido a la presencia de comorbilidades y síntomas menores asociados a esta enfermedad.

-Papel de la selección de pacientes y predicción de respuesta en Esclerosis Múltiple
A la hora de elegir una terapia para una persona con EM, hay que tener en cuenta que, en esta enfermedad, la respuesta al tratamiento varía mucho entre pacientes. Frente a ello, existen dos posibles actitudes facultativas: basarse en la experiencia por haber atendido o estar atendiendo a una gran cantidad de pacientes, o bien apostar por la ayuda de la Inteligencia Artificial (IA). “Estamos trabajando ya en modelos de IA y machine learning” (aprendizaje automático de los sistemas informáticos) “para poder hacer una predicción de hacia dónde va a evolucionar nuestro paciente y cómo deberíamos tratarlo desde un inicio”, es decir, “cuándo vamos a tener que hacer un escalonado, cuándo tenemos que hacer un inducido…”, explicó Martínez.

Un problema añadido es que la esclerosis múltiple viene a ser un término ‘umbrella’ (paraguas o sombrilla), ya que es una afección que ‘recoge’ diferentes subtipos, sintomatología y manifestaciones, lo que, lógicamente, complica mucho el abordaje terapéutico. Así las cosas, la Inteligencia Artificial permite “aprender de los datos que hemos ido aportando desde todas las fuentes y desde todos los procesos… no (únicamente) desde el neurólogo, no desde el oftalmólogo, no desde el radiólogo, sino desde todos los campos”, destacó la experta del Servicio de Farmacia Hospitalaria del Hospital Son Espases.

“Con modelos de IA hemos conseguido identificar a qué pacientes teníamos que darle esa terapia más agresiva, esa terapia más dirigida, más inducida...”, independientemente del subtipo de EM, apuntó la Dra. Martínez.

-Papel de RWE en la Esclerosis Múltiple
El RWD (Real World Data) se define como el conjunto de datos de pacientes relacionados con su salud y datos de la prestación de servicios asociados que se han obtenido en la práctica clínica habitual. La RWE (Real World Evidence) se configura, en Medicina, como la instauración de evidencia a partir de datos del mundo real. Para la Dra. Martínez, “la RWE va a ganar más peso” en el ámbito de la esclerosis múltiple y, por ello, “tenemos que ver cómo podemos, como farmacéuticos hospitalarios, colaborar en la toma de estos datos”. Ahora bien, los datos del RWD “no están estructurados”, de ahí que, a la hora de intentar crear un RWD estructurado, el problema esté servido, advirtió.

Con estas nuevas herramientas avanzadas se pueden obtener informaciones que los ensayos clínicos no pueden aportar, como sería, por poner un ejemplo, el establecimiento de predictores de discapacidad a largo plazo:

Existen varias acciones que permitirían mejorar la calidad de la RWE. Son las siguientes:

• desarrollar un catálogo de metadatos

• trabajar en procedimientos estándar destinados a facilitar el intercambio de datos entre diferentes comunidades y centros de referencia

• tener claro qué sistemas y criterios se van a necesitar para facilitar la comunicación de esa información

• definir qué conjunto de herramientas se van a necesitar en esos procesos

• establecer la metodología para la captura, incorporación y tratamiento de la información obtenida

• concretar cómo se van a estandarizar y mejorar los informes de estudios

• designar quién debe financiar las fuentes de datos del mundo real

• incluir nuevos roles profesionales -bioestadísticos, científicos de datos, informáticos, epidemiólogos, entendidos en robótica, etc.- para apoyar todos estos trabajos

Si se desea ampliar la información sobre la exposición de la Dra. Martínez y conocer el debate posterior que mantuvieron los participantes en el webinar, acceder mediante este link o bien posándose encima de este recurso gráfico: