#EAPM: Não há lugar para ciência pobre em medicina personalizada

Nestes dias inebriantes de rápido desenvolvimento da medicina personalizada, a pesquisa clínica está passando por uma espécie de mudança sísmica,

Como o Big Data é coletado de várias fontes em todo o planeta, fica claro como o dia que esses dados de ensaios clínicos podem ter um efeito profundo nas vidas de potenciais 500 milhões de pacientes aqui na UE e, na verdade, bilhões em todo o mundo.

Claro, o compartilhamento de dados é uma área moral, ética e prática complexa que abrange diferentes níveis de consentimento, privacidade pessoal e padrões acordados, além de questões como interoperabilidade, custos de coleta e disseminação, mentalidades de silos e muito mais.

A comunidade de pesquisa clínica tem muito a ganhar com as áreas que sustentam o crescimento da medicina personalizada. O compartilhamento de dados é muito popular entre os pacientes que procuram encontrar a cura para suas próprias doenças e condições, bem como pensam no futuro para o benefício dos pacientes que virão.

A indústria está se envolvendo fortemente em Big Data no campo da medicina personalizada, com gigantes como a GlaxoSmithKline (GSK) e a Intel, investindo fortemente com tempo e recursos.

De fato, três anos atrás, a GSK lançou a ideia de um único sistema por meio do qual os dados dos ensaios clínicos poderiam ser facilmente compartilhados pelos patrocinadores. Agora, em 2016, existem mais de 3,000 estudos listados envolvendo 13 empresas.

A gigante farmacêutica incentivou ativamente outros patrocinadores a se associarem, a fim de que todos pudessem se beneficiar da infraestrutura instalada. Claramente, entre outras coisas, um compromisso total com o compartilhamento de dados foi vital para seu sucesso e vários outros desafios se apresentaram, como alguns membros pedindo uma opção de negar solicitações em casos onde poderia haver um conflito de interesse potencial ou, é claro , um risco competitivo.

Por causa disso, foi criada uma 'rede de segurança', mas ainda não foi usada, o que é no mínimo encorajador.

Quando se trata de tal sistema, muitos acreditam que ele pode funcionar muito bem se todos os patrocinadores interessados ​​enviarem dados e detalhes do ensaio clínico a uma parte independente para cuidar da privacidade, da revisão científica e de outros assuntos que possam surgir. Entre outros benefícios, isso certamente reduziria os custos.

O EAPM observou o desenrolar dos eventos com interesse e o que certamente está claro é que a comunidade de pesquisa científica precisa encontrar mais (e melhores) maneiras de colaborar no futuro para realizar plenamente o potencial desta nova forma de diagnóstico e tratamento.

Existem perigos, é claro, inerentes aos resultados da pesquisa clínica. Já em 1962, o psicólogo de Nova York Jacob Cohen surpreendeu a comunidade científica. Ele analisou 70 artigos publicados em um periódico revisado por pares em sua disciplina específica e chegou à conclusão de que os efeitos que os autores buscavam ocorreriam apenas cerca de uma em cinco vezes, embora a maioria relatasse resultados positivos importantes.

Sem surpresa, Cohen concluiu que muitos desses cientistas estavam deixando de registrar suas pesquisas malsucedidas. OK, talvez não seja um choque, mas houve até casos de 'falsos positivos', o que é um jogo totalmente novo.

Não é muito diferente daqui a meio século. Um estudo mais recente colocou o número em 24%, não muito maior do que um em cinco de Cohen, ou 20%, embora muitos gemidos e ranger de dentes tenham ocorrido nesse ínterim em uma tentativa de fazer com que os pesquisadores tivessem um desempenho melhor ao relatar resultados ou falta deles.

Parece que mesmo os pesquisadores mais honestos podem acidentalmente produzir relatórios de resultados abaixo do padrão, possivelmente devido a incentivos. E em um estudo muito recente em psicologia (2015), mais de 200 pesquisadores repetiram 100 estudos para tentar reproduzir os resultados originais. Eles tiveram sucesso em apenas um pouco mais de um terço dos casos.

Isso claramente precisa ser tratado. Seria uma grande tragédia se o incrível potencial da medicina personalizada fosse minado pelo que só pode ser descrito como "ciência de má qualidade".