1. Mariano Bizzarri (Departamento de Medicina Experimental, Laboratorio del Grupo de Biología de Sistemas, Universidad “La Sapienza”, Roma, Italia)
Tratamientos personalizados: donde se unen la historia y los antecedentes biológicos del paciente
Los estudios actuales sobre “medicina personalizada” se centran predominantemente en modelos de función genómica integrada basados en redes. Tras la secuenciación del genoma humano en 2001, ha surgido interés en el análisis genómico de tumores con la idea de caracterizar mutaciones somáticas ocurridas durante la aparición del cáncer y luego desarrollar tratamientos mejor adaptados a un determinado tumor. Por lo tanto, desde los años ochenta, la agenda de los descubrimientos farmacológicos estuvo dictada por el objetivo de descubrir moléculas «relevantes» (junto con sus reglas clásicas de interacción), haciendo abstracción de la verdadera respuesta fisiológica de las células, los tejidos y el organismo. Desde esta perspectiva, los genes asumen el papel “causal” fundamental, mientras que las células simplemente actúan como representantes causales, prescindibles porque representan un nivel intermedio irrelevante entre la entrada molecular y la salida del organismo. Lamentablemente, la demostración de la heterogeneidad del perfil genómico en diferentes áreas de un mismo tumor maligno y entre el tumor original y su metástasis, así como los incesantes cambios que se producen a lo largo del tiempo dentro de un mismo tumor, ha roto la esperanza de una investigación personalizada con base genómica. tratos. De hecho, esos modelos explican sólo parcialmente la insondable complejidad detrás del brote de una enfermedad, ya que dependen predominantemente de vías bioquímicas y genéticas celulares, descartando así la contribución de factores no genéticos, limitaciones microambientales y la interacción entre diferentes niveles de organización tisular. Ese marco, tanto teórica como metodológicamente, ya no es sostenible. En cambio, aquí afirmamos que un modelo integral debería considerar la enfermedad como un proceso “histórico”, en el que diferentes factores distribuidos espacialmente (multinivel) y en el tiempo interactúan entre sí de una manera compleja y no lineal. En consecuencia, “personalización” significa que debemos descifrar la interacción que ocurre entre los determinantes biológicos y los eventos de la vida personal (exposición a toxinas, hábitos de vida, infecciones adquiridas y muchos otros eventos médicos relacionados con el tiempo), como un proceso complejo y no lineal. proceso. Además, como la enfermedad es propiamente un proceso dinámico –y no una condición estática-estable– los tratamientos deben adaptarse de acuerdo con el “marco temporal” de cada enfermedad. Este enfoque puede ayudar a detectar el estado previo a la enfermedad o los puntos de transición críticos desde los cuales la enfermedad podría acceder a diferentes atractores, lo que en última instancia conduciría a diferentes resultados.
2. Anya Plutynski (Universidad de Washington en St. Louis, EE. UU.)
Por qué la oncología de precisión no es muy precisa (y por qué esto no debería sorprendernos)
La oncología de precisión parece para muchos la mejor apuesta para la medicina de precisión en general. En el caso ideal, se proporciona una prueba a los pacientes, que proporcionará un pronóstico claro o una terapia dirigida, dada la presencia o ausencia de biomarcadores específicos, seguida de una mejora significativa en la supervivencia general, con menos efectos secundarios. Sostendré que en la gran mayoría de las aplicaciones de la oncología de precisión, lo que realmente encontramos, y de hecho deberíamos esperar, son resultados bastante diferentes. Los límites para los biomarcadores relevantes son controvertidos y las decisiones cargadas de valores, parece haber mejoras moderadas en la supervivencia en la gran mayoría de los casos y, en general, es probable que muy pocos pacientes con cáncer se beneficien (cf. Hey, et. al., 2016; Tannock, et. al., 2016; Marquart, et. al., 2018). En este artículo, primero explicaré por qué esto es cierto y por qué (a estas alturas) no debería sorprendernos. Además, explicaré cómo una mejor comunicación del alcance y los límites de la oncología de precisión es esencial para evitar conceptos terapéuticos erróneos con los posibles participantes en ensayos clínicos y el consentimiento informado.
Palabras clave: oncología de precisión, biomarcadores, reduccionismo, genómica, efectividad comparada
3. Maël Montévil (Institut de Recherche et d’Innovation, Centre Pompidou, París, Francia)
Especificaciones conceptuales y teóricas hacia la precisión en medicina
Los avances tecnológicos en genómica y otros métodos ómicos originaron la idea de que las mediciones precisas de estas propiedades biológicas podrían conducir a mejores estrategias terapéuticas. Sin embargo, la precisión no implica exactitud. La precisión científica requiere un marco teórico para comprender el significado de las mediciones, la naturaleza de las relaciones causales y las posibles limitaciones intrínsecas del conocimiento. Por ejemplo, una medición precisa de la posición inicial en la mecánica clásica es inútil sin una medición de la velocidad inicial. Además, incluso en este marco determinista, las mediciones precisas no implican previsibilidad en el caso de dinámicas caóticas. Estos ejemplos muestran que se requiere precisión conceptual y teórica para que la precisión implique progreso del conocimiento y la racionalidad en acción.
Describimos nuestros resultados en busca de una teoría de los organismos. La biología es distinta de la física y requiere una epistemología específica. Por ejemplo, desarrollamos el significado de las mediciones biológicas, donde la historicidad es una noción fundamental. También enfatizamos que la historicidad de las normas biológicas que surge de la teoría evolutiva implica que los pacientes y grupos de pacientes pueden desempeñar un papel activo en el establecimiento de nuevas normas para superar una situación patológica, en línea con la filosofía de G. Canguilhem. Esta dimensión de la medicina es necesaria para la precisión.
4. Julia Tinland (volumen) (Universidad de la Sorbona, Departamento de Filosofía, Ciencias de la UMR, Normas, Democracia, Sitio de Investigación Intégrée sur le Cancer (SiRIC) CURAMUS)
Medicina Personalizada en Prevención: ¿promover o frenar el sobrediagnóstico, la sobremedicalización y la sobremedicación?
En el desarrollo de la medicina predictiva y preventiva, la identificación precisa del riesgo y, más aún, del riesgo individualizado, es uno de los mayores riesgos. De ello depende la legitimidad de las prácticas clínicas y diagnósticas resultantes. Como tal, el impulso adquirido por la medicina personalizada durante las últimas dos décadas representa una oportunidad sustancial. De hecho, el renovado enfoque en los enfoques preventivos de la atención frente a los puramente curativos ha ido acompañado de avances en genómica y epigenómica, epigenética y en nuestra comprensión de los factores psicosociales y ambientales que podrían influir en los sistemas complejos que encarna cada paciente. Sin embargo, también ha ido seguido de una creciente preocupación por el sobrediagnóstico, la sobremedicalización y la sobremedicación (Hofmann, 2016): si ahora somos capaces de identificar mejor que nunca a las personas que corren mayor riesgo que otras (en riesgo de desarrollar una patología determinada o comorbilidades, respuestas negativas a los tratamientos, etc.), también es más probable que los consideremos enfermos de facto y que necesiten tratamiento médico. Mientras tanto, una mayor validez predictiva de los marcadores de riesgo también se presenta a menudo como la respuesta más eficaz a tales temores. El progreso en la personalización del diagnóstico y la atención y en la individualización del riesgo es, como tal, fuente de importantes preocupaciones éticas y una posible solución para ellas.
Este artículo defiende la idea de que, siempre que se reconozca y acepte el papel disruptivo que la medicina personalizada puede desempeñar respecto a las nosologías actuales, puede ayudar a reducir los problemas de sobrediagnóstico, sobremedicalización y sobremedicación asociados al auge de la medicina preventiva.
Por tanto, este artículo pretende mostrar cómo surgen estos problemas a través del desarrollo de la medicina personalizada en el contexto de la prevención, ya que puede conducir a una sobrerrepresentación de pacientes bajo el paraguas de las categorías diagnósticas existentes. Las personas que antes no se habrían considerado enfermas ahora son vistas como pacientes. Sin embargo, es a través del potencial disruptivo de la medicina personalizada -que puede alterar profundamente estas categorías- que también puede llegar a representar una forma eficaz de reducir los problemas mencionados anteriormente.
Esta línea argumental se esboza a través del análisis detallado de dos estudios de caso. En primer lugar, la implementación de intervenciones y detección temprana previa a la aparición en psiquiatría (Addington, Heinssen, 2012), donde la adopción de modelos de diagnóstico por etapas inspirados en la oncología (McGorry, 2007; Yung et al., 1996) por encima de los modelos categóricos descritos en el DSM 5 (Asociación Estadounidense de Psiquiatría, 2013) se puede argumentar que ayuda a superar las preocupaciones sobre el sobrediagnóstico, la sobremedicalización y la sobremedicación. En segundo lugar, el diagnóstico de pacientes asintomáticos con leucemia linfocítica crónica (LLC) (Binet et al., 1977; Rai et al., 1990) que probablemente nunca desarrollarán síntomas ni requerirán tratamiento (Baccarani et al., 1982), requiere una Adaptación de las prácticas diagnósticas y clínicas basadas en un análisis más detallado del riesgo personalizado. Por lo tanto, parece bastante necesario un enfoque personalizado y orientado individualmente a la dinámica de la LLC, siempre que se comprendan y representen adecuadamente las limitaciones y los límites del diagnóstico personalizado y las prácticas clínicas.
Detrás de este argumento se encuentra una demostración de cómo las consideraciones éticas y pragmáticas deberían servir como base para una línea de investigación epistemológica más exhaustiva (Mackenzie, Rogers, Doods, 2014) con el fin de comprender mejor, así como evaluar, diversos diagnósticos. modelos.
5. Vincenzo Fogliano (Universidad e Investigación de Wageningen, Países Bajos)
Laura Dugo (Campus Bio-Medico Universidad de Roma, Italia)
Resumen 1: Nutrición personalizada: ¿sobrevalorada o errónea?
La pandemia mundial de obesidad exige nuevas estrategias para proporcionar a las personas una dieta más saludable. Desafortunadamente, para una gran mayoría de la población es difícil resistirse al entorno obesogénico: estamos continuamente expuestos a alimentos tentadores y deliciosos que nos empujan a comer más de lo que realmente necesitamos. Las raíces biológicas del Homo Sapiens no ayudan en este sentido: el cuerpo humano está programado para acumular calorías para sobrevivir a los períodos de escasez; que “lamentablemente” ya no llegan. La vida social, las compras en el supermercado, un simple paseo por el centro de la ciudad son oportunidades para comer algo.
En este marco, la posibilidad de utilizar la combinación de nuevas tecnologías informáticas y datos biológicos personales para empujar a las personas a controlar su comportamiento alimentario representa una oportunidad apasionante. La nutrición personalizada se considera las nuevas fronteras que permitirán a la humanidad escapar del destino del sobrepeso.
El primer actor de la revolución de la nutrición personalizada son los dispositivos tecnológicos. Por un lado, la posibilidad de desarrollar aplicaciones para smartphones que proporcionen información y sugerencias personalizadas. Por otro lado, dispositivos portátiles para controlar parámetros relacionados con la dieta, como la glucosa en sangre, la presión arterial y biomarcadores de funcionalidad corporal.
El segundo actor será el conocimiento en profundidad de nuestros datos biológicos: el mapeo de ADN y microbiota permite conocer en detalle las necesidades específicas de nutrientes de nuestro cuerpo. Las modificaciones de nuestras necesidades dietéticas se pueden registrar en el aire, informándonos de la posibilidad de cambiar nuestro patrón dietético en consecuencia.
La industria alimentaria es capaz de llevarse bien la revolución de la nutrición personalizada: hay nuevas tecnologías disponibles para diseñar nuevos alimentos adaptados a las necesidades de los nichos de consumidores. La expectativa es que los consumidores que reciben información personalizada estén dispuestos a pagar más por un producto que se adapte perfectamente a sus necesidades. Los envases inteligentes, capaces de comunicar a los consumidores las características específicas de los productos, podrían convertirse en la herramienta perfecta para valorizar estos alimentos personalizados. Por último, pero no menos importante, la comida personalizada también podría ser la forma de resolver el eterno conflicto entre los intereses del consumidor y de las empresas alimentarias, creando una confianza mutua basada en el conocimiento y la comprensión.
Por cierto, también existen algunas preocupaciones que ensombrecen el prometedor futuro de la nutrición personalizada.
El primero es de carácter técnico: la relación entre los alimentos (o componentes de los alimentos) y la salud no es directa como ocurre con los medicamentos (medicina personalizada). En muchos casos los pilares de las recomendaciones nutricionales son muy generales. “Comer abundantes frutas y verduras, aumentar la ingesta de fibra dietética, seguir una dieta variada” son medidas sencillas y eficaces que no necesitan ser personalizadas, siendo válidas para todos. Hay algunas excepciones: en algunos casos, las investigaciones científicas han demostrado que un nutriente específico (y por lo tanto un alimento específico) es útil para algunos sujetos que tienen un perfil genético o una composición de microbiota específica. Del mismo modo, para las personas que siguen dietas específicas por motivos médicos (alergia, intolerancia) o por elección personal (vegana, paleo), las herramientas de nutrición personalizada podrían resultar útiles para mantenerlas en los límites de una ingesta equilibrada de nutrientes.
La otra preocupación es de naturaleza ética: el conocimiento de los datos biológicos personales y del patrón de consumo de alimentos podría eventualmente usarse para restringir las elecciones individuales de alimentos. Como se informa en el documento de la comisión EAT-Lancet, la solución más eficaz para proporcionar una dieta saludable y sostenible sería la eliminación de las elecciones personales. En este futuro distópico el “gran nutricionista” decidiría para cada uno de nosotros la mejor comida en cualquier momento de nuestra vida. Parece ciencia ficción, pero en realidad en muchas sociedades ya existe la necesidad de reducir los costos de atención médica forzando el comportamiento individual.
Resumen 2: Nutrición personalizada: ¿ya llegamos a ese punto?
La pandemia mundial de obesidad exige nuevas estrategias para proporcionar una dieta más saludable. Desafortunadamente para una gran mayoría de la población es difícil resistirse al entorno obesógeno: estamos continuamente expuestos a alimentos tentadores y deliciosos que nos empujan a comer más de lo que realmente necesitamos. El cuerpo humano está genéticamente programado para acumular calorías para sobrevivir a los períodos de escasez, que “lamentablemente” ya no llegan. En este marco, la posibilidad de combinar nuevas tecnologías informáticas y datos biológicos personales representa una oportunidad apasionante para inducir a las personas a controlar su conducta alimentaria. El desarrollo de aplicaciones para teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles va de la mano del conocimiento profundo de nuestros datos biológicos; La modificación de nuestras necesidades dietéticas se puede registrar «en vivo» proporcionándonos consejos personalizados sobre los patrones dietéticos y de estilo de vida que debemos cambiar. La industria alimentaria avanza hacia el interés cada vez mayor de los consumidores por la calidad y composición de los alimentos; Al final esperamos que los alimentos prevengan o incluso curen enfermedades. Sin embargo, la dieta no puede administrarse como una droga, ya que está estrictamente relacionada con muchos sentimientos, emociones y hábitos sociales del ser humano. El mercado ya creó un nicho de consumo completamente nuevo de productos y servicios de nutrición personalizados, pero ¿estamos preparados para esto?
Palabras clave: Nutrición personalizada, Obesidad, Dieta, Estilo de Vida, Nutrigenética.
6. Barbara Osimani (Centro de Filosofía y, Ciencia y Política, Univpm, Ancona, Italia /MCMP, LMU, Munich, Alemania)
Farmacovigilancia como evidencia personalizada
Es probable que el auge de la medicina personalizada altere considerablemente la evolución de la farmacovigilancia. La medicina personalizada podría por ejemplo determinar qué enzimas se expresan en cada individuo y a partir del conocimiento del fármaco farmacológico sería posible evitar los fármacos que compiten por el metabolismo con los demás fármacos que está tomando el paciente. Por lo tanto, sería posible reducir la toxicidad de las cantidades acumuladas de fármacos que se metabolizan lenta y completamente en pacientes individuales. Sin embargo, integrar la farmacovigilancia y la medicina personalizada es un desafío difícil, por razones teóricas y metodológicas.
Los ilustramos aquí y presentamos una herramienta desarrollada para facilitar la evaluación causal en farmacovigilancia como un medio para integrar el conocimiento causal sobre los medicamentos y las reacciones adversas a los medicamentos (RAM) y el conocimiento estadístico sobre los efectos de los subgrupos. Si bien posiblemente constituya una herramienta metodológicamente válida para la integración de evidencia, dicho marco también tiene el papel filosófico de mostrar cómo interactúan diversos niveles, dimensiones y líneas de evidencia en el razonamiento causal.
Palabras clave: Seguridad de los medicamentos; Medicina personalizada; Farmacovigilancia; Farmacovigilancia; Medicina de precisión.
7. Sara Green (Sección de Historia y Filosofía de la Ciencia, Departamento de Educación Científica, Universidad de Copenhague; Centro de Estudios de Ciencia y Tecnología Médicas, Departamento de Salud Pública, Universidad de Copenhague)
Organoides derivados del paciente en la medicina personalizada: ¿hacia una ciencia del individuo?
Una cuestión interesante para la filosofía de la ciencia es cómo se constituye lo “personal”, tanto científica como socialmente, a través de las nuevas tecnologías en la medicina personalizada. Los organoides tumorales son cultivos en 3D basados en muestras de tumores de pacientes individuales. Dada su capacidad para capturar la variación individual, se ha destacado que los modelos derivados del paciente abren el camino para una “ciencia del individuo” o un “paradigma de un solo paciente” en medicina. Combinamos el análisis filosófico y etnográfico de la investigación de laboratorio y la práctica clínica para investigar los potenciales traslacionales y los desafíos de los organoides tumorales. En lugar de preguntar si los modelos representan adecuadamente al paciente, exploramos cómo los profesionales en el campo enfrentan los desafíos de equilibrar la variación y la estandarización. Además, analizamos las implicaciones del uso de organoides para la detección de fármacos específicos de cada paciente. Mostramos cómo las incertidumbres sobre el estado probatorio de los organoides están íntimamente relacionadas con las incertidumbres sobre la naturaleza del cáncer en sí y sobre cuánta variación pueden y deben incorporar los modelos de medicina personalizada.
Palabras clave: Medicina personalizada; Oncología de precisión, Organoides tumorales; Personalización; Modelos derivados del paciente.
8. Xavier Guchet (Université de Technologie de Compiègne, Francia)
De la ecogenética a la exposómica: ¿qué hay de nuevo en epidemiología molecular?
En la última década, el PM tuvo que enfrentar severas críticas y, como sostengo en mi charla, la exposómica fue identificada como una respuesta a ellas. En particular, mientras se acusaba a la PM de reducir a los individuos a sus moléculas, y en particular a sus genes, y de eclipsar los factores determinantes sociales y políticos de la salud, se suponía que la exposómica traería más preocupaciones por la salud pública y las cuestiones políticas asociadas dentro del marco de PM. En este sentido, la exposómica puede aparecer en la continuidad de un enfoque anterior que también pretendía dar una mejor explicación de las complejas relaciones entre genes y factores ambientales, concretamente la ecogenética (término acuñado a principios de los años 1970 por el genetista G. J. Brewer, quien enfatizó la Importancia política e impacto de esta disciplina científica. En mi charla sostengo que, contrariamente a esta impresión de continuidad, existe una brecha entre la ecogenética y la exposómica: un cambio hacia enfoques de la salud individual que están desprovistos de cualquier cuestionamiento social y político crítico.
9. Antonella Ficorilli (Sociedad para la epidemiología y la prevención “GA Maccacaro”, empresa sociale srl, Milán)
Biobancos de investigación y medicina personalizada: del consentimiento informado tradicional a la gobernanza participativa
La medicina personalizada emergente requiere la recolección, almacenamiento y procesamiento de un número y tipo cada vez mayor de muestras biológicas humanas y datos asociados dentro de biobancos de investigación en todo el mundo, materiales y datos que se utilizarán en futuros estudios a gran escala relacionados con la salud. Por lo tanto, han aumentado las preocupaciones éticas con respecto a los biobancos, particularmente en cuestiones relacionadas con la autonomía y la privacidad. Este debate se ha centrado principalmente en si mantener el modelo de consentimiento informado utilizado en la investigación tradicional en salud garantiza suficientemente la dignidad y los derechos de los sujetos, al mismo tiempo que sirve como una buena herramienta para obtener una aprobación equilibrio adecuado entre los intereses de los sujetos de investigación y el interés público. El presente artículo pretende ilustrar el camino evolutivo de la reflexión ética en este sentido hacia nuevos modelos de consentimiento informado, como el consentimiento amplio y el consentimiento dinámico, y nuevos modelos de gobernanza que tengan en cuenta la necesidad de involucrar a los sujetos en el proceso de toma de decisiones. , especialmente a la luz de los avances en la minería de datos y las tecnologías de big data.
Palabras clave: medicina personalizada, biobanco, ética, consentimiento informado, gobernanza participativa, big data
10. Edwin Morley-Fletcher (volumen)
(Presidente de “Lynkeus”)
Un sistema basado en blockchain que cumple con el RGPD para compartir datos sintéticos y realizar cálculos «llevando los algoritmos a los datos»
El proyecto H2020 MyHealthMyData (MHMD), financiado por la UE y coordinado (2016-2019) por la empresa italiana Lynkeus, es un sistema basado en blockchain que permite acceder a los datos fuera de la cadena almacenados en múltiples repositorios hospitalarios y por individuos. La cadena de bloques es la capa de concertación, que registra qué transacciones ocurren y especifica bajo qué condiciones y con qué tipo de consentimiento. El acceso autorizado a los datos o al cómputo de datos se realiza a través de los correspondientes Contratos Inteligentes. Cualquier usuario registrado puede navegar por el Catálogo central, que ingiere e indexa todos los metadatos necesarios, fomenta un sistema integrado para la búsqueda de conjuntos de datos y proporciona representaciones y análisis estadísticos. La privacidad de los resultados garantiza que no se revele información confidencial en los resultados de las consultas del Catálogo. La blockchain MHMD es el espacio digital donde se puede implementar la ejecución de la solicitud del investigador desencadenando la automatización del proceso basado en Contratos Inteligentes.
Aunque avanzado, este sistema todavía tropieza con una verdad incómoda: los datos de salud siguen estando basados en silos. Big Data y la IA son difíciles de aplicar en medicina, especialmente en enfermedades raras, donde las soluciones basadas en datos son más necesarias.
Dado que el intercambio eficaz de datos sigue siendo la excepción en la atención sanitaria, MHMD ha investigado qué puede llevar a los centros de investigación y las industrias biomédicas a compartir datos médicos o a obtener resultados computacionales con privacidad de salida. Dado que el riesgo de filtraciones de datos aumenta con el número de copias compartidas y lo que sucede después de la descarga de datos ya no está bajo el control de la cadena de bloques, en lugar de simplemente publicar datos de salud ya sea como datos seudónimos o anónimos, en MHMD la solución preferida ha sido publicar datos sintéticos, es decir, datos totalmente artificiales, generados automáticamente mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, basados en la agregación recursiva de parámetros condicionales, que operan dentro de modelos estadísticos globales.
Los datos sintéticos tipifican el caso de “datos personales [que] se vuelven anónimos de tal manera que el interesado no es o ya no es identificable” (Considerando 26 del RGPD). La generación de datos sintéticos especialmente diferencialmente privados proporciona una base matemática hasta ahora carente para la definición de privacidad, como lo destaca el Desafío de datos sintéticos de privacidad diferencial 2019 del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología. Los sistemas de control de calidad escalables y los enfoques iterativos permiten generar datos sintéticos. incluso más informativos y sólidos que los originales, lo que lleva a conjuntos estadísticamente equivalentes, a un costo mucho menor.
La otra dirección de mejora de la privacidad seguida por MHMD ha sido la computación de datos de salud sin acceder a los datos. La Computación Multipartita Segura (SMPC) permite que un conjunto de partes desconfiadas realicen el cálculo de manera distribuida, mientras que cada una de ellas individualmente permanece ajena a los datos de entrada y los resultados intermedios. Otra solución, basada en MORE Homomorphic Encryption, ha sido desarrollada dentro de MHMD y ha sido galardonada con el Premio Innovation Radar 2019 en la categoría Industrial & Enabling Tech, aumentando su seguridad con una capa de ofuscación adicional basada en mapas de evaluación polinómica.
Por último, dado que los enfoques avanzados de aprendizaje automático requieren Big Data de alta calidad y estos son difíciles de lograr, especialmente en una ubicación centralizada, MHMD está utilizando SMPC y Privacidad Diferencial en el contexto de un marco de aprendizaje federado de «caja negra», donde un La solicitud de aprendizaje automático que contiene una canalización de entrenamiento de modelos se distribuye a los proveedores de datos junto con un conjunto de parámetros, y luego los resultados de los cálculos locales se agregan de forma segura, repitiendo este ciclo para obtener iteraciones de entrenamiento y validaciones de modelos.
11. María Sofía Aguirre (Universidad Católica de América, EE. UU.)
Epidemia de opioides en EE. UU.: un enfoque integral para la prevención, el tratamiento y el pronóstico.
En Estados Unidos, la crisis de los opioides ha sido declarada epidemia. Los estudios relacionados con este tema se han centrado principalmente en el estado actual de la epidemia de opioides; El dolor crónico y su papel en la crisis. También han estudiado las propiedades de los opioides y cómo interactúan con la neurobiología humana; La eficacia y los riesgos de los opioides como tratamiento para el dolor crónico; Adicción y dependencia de opioides. Por último, también se han abordado las intervenciones farmacológicas y psicológicas para la adicción a los opioides, la dependencia de opioides y el tratamiento del dolor crónico. La respuesta de Estados Unidos a la epidemia de sobredosis ha incluido iniciativas políticas a nivel local, estatal y federal. El gobierno federal declaró oficialmente una emergencia de salud pública por crisis de opioides. Varios estados han tratado de implementar nuevas pautas para la prescripción de opiáceos, ampliar el acceso a la naloxona, que revierte las sobredosis de opioides, así como ampliar las opciones de tratamiento farmacológico. Para abordar esto último, algunos profesionales de la salud han propuesto iniciar el acceso a centros de tratamiento para la desintoxicación de opioides; utilizando modelos de tratamiento interdisciplinarios para el dolor crónico, la adicción y la dependencia de opioides. Estos últimos han encontrado barreras legales en el país; y, por lo tanto, los defensores de dicha solución carecen de pruebas empíricas sólidas que respalden su recomendación de tratar el abuso de opioides. Si bien normalmente se controlan los factores socioeconómicos, la mayoría de las veces los factores relacionales se excluyen del análisis. En este artículo, buscamos llenar este vacío proponiendo una metodología relacional integrada para abordar la epidemia de opioides en los EE. UU. Utilizando el Estudio Longitudinal Nacional de la Salud de la Adolescencia a la Adultos (Add Health, Wave IV) identificamos canales efectivos de relaciones que podrían ayudar en el diseño de esfuerzos de prevención efectivos, aumentar la efectividad del tratamiento y mejorar el pronóstico.
12. Roger Strand (Centro de Biomarcadores del Cáncer, Universidad de Bergen, Noruega; Centro para el Estudio de las Ciencias y las Humanidades, Universidad de Bergen, Noruega)
El impacto de una fantasía
La Medicina Personalizada es un imaginario sociotécnico en el sentido de Sheila Jasanoff: es una visión colectiva para la coproducción de una ciencia, una tecnología y una sociedad futuras. Esta visión tiene largas raíces históricas, pero también es el resultado de un contexto específico con cambios continuos en la sociedad, incluida la economía política de la ciencia.
Parte de esta visión es una fantasía en el sentido de que va en contra de la comprensión científica actual de las enfermedades. Se puede intentar argumentar en contra de tales fantasías utilizando hechos. Sin embargo, no debería sorprendernos que tales argumentos resulten ineficaces. Lo que está en juego no es sólo una cuestión de hechos y conocimientos. En este artículo intentaré tomar en serio la idea de que la medicina personalizada es un imaginario, una expresión de deseo y, en parte, una fantasía, y discutiré sus posibles impactos.
René Descartes postuló que «podríamos liberarnos de innumerables enfermedades del cuerpo y de la mente, y tal vez incluso de la enfermedad de la vejez, si supiéramos lo suficiente sobre sus causas y sobre todos los remedios que la naturaleza nos ha proporcionado». La medicina personalizada puede verse como un intento más de hacer realidad este sueño cartesiano. Antonio Gramsci escribió: “La crisis consiste precisamente en el hecho de que lo viejo está muriendo y lo nuevo no puede nacer; en este interregno aparecen una gran variedad de síntomas mórbidos”. ¿Está llegando a su fin el sueño cartesiano, con la medicina personalizada como síntoma mórbido, una reducción al absurdo? Si es así, ¿qué es lo nuevo que no puede nacer?
13. Massimo Ciccozzi (volumen) (Campus Bio-Medico Universidad de Roma, Italia)
Por confirmar
