Un método estadístico adaptado a ensayos con grupos de población pequeños
En el período comprendido entre el año 2000 y el año 2010, solo en Europa se autorizaron más de sesenta medicamentos huérfanos, la mayoría de ellos investigados con un tamaño de muestra menor de cincuenta sujetos. Las normas de ética y la variabilidad etaria presente en los ensayos clínicos pediátricos afectan también al tamaño de la muestra. Además, en los estudios sobre medicina personalizada que tratan de adaptar los tratamientos a las necesidades del paciente se reduce considerablemente el número de participantes. En la actualidad se emplean métodos estadísticos para validar los resultados de los ensayos clínicos y demostrar la eficacia y la seguridad de los tratamientos. Sin embargo, la mayoría de los métodos estadísticos son efectivos para el análisis de grandes poblaciones donde los supuestos de validez de los métodos se basan generalmente en un tamaño de muestra amplio. Este no es el caso de los ensayos de grupos pequeños donde, debido a la baja incidencia de la enfermedad o a la distribución geográfica de los pacientes, el tamaño de la muestra es muy reducido. Por otro lado, la prolongación del período de inclusión de participantes puede disminuir la motivación de los pacientes y los médicos. Como resultado, la aplicación de los métodos estadísticos tradicionales suele pasar por alto los efectos del tratamiento dado que únicamente se detectan efectos notables. Últimamente, la aplicación de los métodos empleados en los ensayos clínicos estándar a poblaciones pequeñas ha sido muy criticado y objeto de un examen minucioso. Se ha concluido que es urgente diseñar métodos innovadores adaptados a la realización de ensayos clínicos con grupos de población pequeños. Para abordar esta cuestión, el equipo del proyecto IDeAl, financiado con fondos europeos, propuso modificar los métodos estadísticos para su aplicación en ensayos con grupos poblacionales pequeños como los empleados para el ensayo de tratamientos para enfermedades raras. Análisis de las limitaciones de los métodos existentes Según las directrices de la Agencia Europea del Medicamento, se iniciarán ensayos clínicos en función de la relación beneficio/riesgo y no se iniciarán en caso de poder obtener la información a partir de estudios de grandes dimensiones similares. «Si los datos sobre la relación dosis-respuesta ya se conoce en poblaciones mayores, como es el caso de los adultos, la extrapolación evitará realizar ensayos clínicos menores con una población pediátrica», explica el Dr. Hilgers, coordinador del proyecto. Al aplicar métodos estadísticos tradicionales a poblaciones de pequeño tamaño se pierde fiabilidad. Además, estos métodos no pueden hacer frente a la heterogeneidad de los resultados o la limitada repetibilidad de los ensayos clínicos. Para superar estas dificultades, el equipo de IDeAl se desarrolló métodos estadísticos a fin de adaptar el grado significación y tomar decisiones sólidas en ensayos clínicos con poblaciones de pequeño tamaño. Además, se diseñó un método para la selección de un procedimiento de aleatorización óptimo, ya que se trata de una técnica clave para evitar el sesgo en los ensayos clínicos. Otros logros fueron una técnica de modelado para el análisis de los resultados del ensayo, métodos para determinar las respuestas individuales y la identificación de biomarcadores y valores pronóstico en estudios con un tamaño de muestra pequeño. Ventajas clínicas Debido al reducido número de participantes en los ensayos clínicos sobre enfermedades raras, es necesario diseñar técnicas que extraigan más información de los pacientes o sean capaces de realizar medidas repetidas. «De esta forma se aumentaría la eficacia de los ensayos clínicos con grupos de poblaciones pequeñas y se podría autorizar tratamientos para enfermedades raras», declara el Dr. Hilgers. Sin duda, los avances en este tipo de métodos contribuirán al diseño y el análisis de ensayos clínicos, lo que se traducirá en estudios más rentables y fiables. «Cabe destacar que los programas informáticos, las herramientas y las treinta y tres recomendaciones elaboradas durante IDeAl facilitarán la investigación clínica de enfermedades raras y sentarán las bases para progresar en el campo de la medicina y la farmacia», concluye el Dr. Hilgers. El proyecto despertó un gran interés en las organizaciones relativas a la defensa al paciente y el estudio de las enfermedades raras así como en los organismos competentes que disponen de más de mil tratamientos a la espera de autorización.
Palabras clave
Método estadístico, ensayo clínico, enfermedad rara, medicamento huérfano, IDeAl, peso de la prueba, aleatorización, extrapolación, diseño adaptativo, farmacogenética, diseño óptimo, simulación, marcador genético, teoría de la decisión, biomarcador
