El McKinsey Health Institute ha publicado un nuevo informe que podría suponer un hito en el campo de la longevidad. Titulado «La ciencia de la esperanza de vida saludable puede permitir una vida más saludable para todos», el mensaje es claro: si queremos pasar de la promesa al progreso en la prolongación de la esperanza de vida saludable, el campo necesita un cambio sistémico.
El informe identifica siete cambios clave necesarios para acelerar la longevidad:
Definiciones claras y lenguaje común.
Una comprensión global más profunda de la biología del envejecimiento.
Consenso sobre los biomarcadores como criterios de valoración clínicos
Diseño de ensayos clínicos más inteligentes y adaptables
Claridad normativa para las terapias centradas en el envejecimiento
Modelos de inversión que atraigan el capital tradicional de las ciencias de la vida
Formación e integración de la longevidad en la atención sanitaria convencional
El potencial es enorme. Abordar incluso la mitad de la carga mundial de enfermedades relacionadas con la edad podría añadir 2 mil millones de dólares al PIB y miles de millones de años de vida más saludable.
Para acelerar el desarrollo clínico en la ciencia de la esperanza de vida salidable, se proponen las siguientes estrategias:
- Diseño adaptativo de ensayos clínicos: Permite realizar análisis intermedios y ajustar variables como dosis, combinaciones de intervenciones y puntos finales, optimizando la eficacia y reduciendo tiempos.
- Ensayos exploratorios (signal-seeking trials): Estudios pequeños y preliminares para detectar señales tempranas de eficacia en condiciones relacionadas con el envejecimiento, minimizando riesgos antes de ensayos más amplios.
- Uso de endpoints prácticos y centrados en el paciente: Incorporar medidas como la recuperación postquirúrgica, la resiliencia ante infecciones y la capacidad intrínseca para evaluar la efectividad de las intervenciones.
- Mayor recopilación de datos humanos: Integrar datos genéticos, fenotípicos y ambientales, junto con biomarcadores digitales (como los de dispositivos portátiles), para comprender mejor los procesos de envejecimiento.
- Optimización de laboratorios (wet labs): Utilizar modelos avanzados como organoides humanos y tecnologías de órgano-en-un-chip para imitar procesos de envejecimiento y mejorar la predictibilidad de los resultados.
- Algoritmos impulsados por IA: Implementar sistemas automáticos para desarrollar y optimizar candidatos terapéuticos, ajustándolos en tiempo real.
Estas estrategias buscan reducir costos, acelerar los tiempos de desarrollo y mejorar la precisión de las intervenciones en el campo de la esperanza de vida saludable.
Para mejorar el diseño de ensayos clínicos en la ciencia de la esèranza de vida saludable, se proponen las siguientes acciones:
- Diseño adaptativo: Permitir ajustes durante el ensayo, como modificar dosis, combinaciones de intervenciones y puntos finales, basándose en análisis intermedios para optimizar resultados y reducir tiempos.
- Ensayos exploratorios (signal-seeking trials): Realizar estudios pequeños y preliminares para identificar señales tempranas de eficacia en condiciones relacionadas con el envejecimiento, minimizando riesgos antes de avanzar a ensayos más amplios.
- Incorporación de endpoints prácticos y centrados en el paciente: Utilizar medidas como la recuperación postquirúrgica, la resiliencia ante infecciones y la capacidad intrínseca para evaluar la efectividad de las intervenciones de manera más relevante para los pacientes.
- Uso de tecnologías avanzadas: Integrar herramientas como IA y modelos predictivos para simular escenarios, optimizar diseños y generar evidencia más robusta.
- Colaboración interdisciplinaria: Involucrar a investigadores, clínicos y reguladores para establecer estándares comunes y garantizar la validez de los ensayos.
Estas mejoras buscan hacer los ensayos más eficientes, menos costosos y más centrados en resultados clínicamente significativos.
Los ensayos adaptativos son un tipo de diseño de estudio clínico que permite realizar ajustes durante el desarrollo del ensayo basándose en análisis intermedios de los datos recopilados. Estos ajustes pueden incluir cambios en los puntos finales, las dosis, las combinaciones de intervenciones, el tamaño de la muestra o los criterios de inclusión.
El objetivo principal de los ensayos adaptativos es optimizar la eficacia del estudio, reducir los tiempos y costos, y obtener resultados más relevantes y precisos. Este enfoque es especialmente útil en áreas complejas como la ciencia de la esperanza de vida saludable, donde los procesos de envejecimiento y sus intervenciones pueden requerir adaptaciones dinámicas.
Este informe es importante porque enmarca la longevidad como una prioridad sanitaria y económica mundial. Lo que el Proyecto Genoma Humano hizo por la genética, una coalición coordinada podría hacerlo ahora por la esperanza de vida saludable.
Fuentes:
