• Nubes de Datos en la Medicina

    Bioinformática para mejores Terapias

    show caption

    Centro de cómputo para cantidades de datos gigantes: las supercomputadoras les ayudan a los científicos en el análisis de datos médicos. Con su ayuda, se pueden desvelar relaciones desconocidas hasta ese momento.

En el flujo de datos que generan la investigación y la medicina moderna, se esconden cosas valiosas: relaciones hasta ahora desconocidas entre distintas mutaciones u otros marcadores y el éxito terapéutico de un medicamento.

Por ejemplo, una determinada combinación de estas variantes genéticas - llamadas alelos - podría incrementar la posibilidad de responder bien a un medicamento contra el cáncer. "Si se conociera una predisposición así, los médicos podrían elegir exactamente la terapia correcta para el paciente en cuestión”, dice el doctor Joerg Lippert, responsable de Clinical Pharmacometrics de la División Pharmaceuticals de Bayer. Pero este conocimiento primero hay que destilarlo de los datos. "Debemos aprovechar toda la información para que en la medicina moderna podamos tomar decisiones en lo posible óptimas”, explica el doctor Lippert.

Primero, los científicos tienen que volver aprovechables los datos médicos no estructurados

El día de hoy existe ya una cantidad casi inabarcable de datos mé- dicos - tanto del diagnóstico de rutina como también de estudios médicos. "Big Data hace un rato que es una realidad en la medicina: las tres V - volumen, velocidad y variedad - determinaran ostensiblemente la cotidianeidad de los médicos”, dice el doctor Lippert. En lo anterior, "volumen” significa la cantidad de datos y "velocidad”, la velocidad con la que se generan los datos. Un reto particular de los datos médicos es su complejidad - la "variedad”. El expediente de un paciente contiene, por ejemplo, imágenes de diagnóstico junto con valores y tablas - es decir, resultados de los métodos de estudio más diversos. "Por lo general, en la actualidad los datos médicos todavía no están estructurados y en parte son defectuosos. Por ello, tenemos que transformarlos manualmente o con la ayuda de algoritmos especiales en la computadora, a una forma en la que una computadora pueda seguir procesándolos”, indica Lippert. A partir de ahí, los investigadores apuestan por sus computadoras de alto rendimiento. "Dejamos que los datos hablen por sí mismos y, por lo tanto, empezamos con el menor número de suposiciones posible. Así casi no delimitamos el espacio de expectativa de nuestros análisis - los resultados se puede decir que son abiertos. De este modo llegamos a nuevas hipótesis”, agrega. Debido a las grandes cantidades de datos, este esquema requiere de un alto rendimiento de cómputo. "Si tomamos un juego de datos con 50 mil pacientes, de los cuales conocemos cinco mil parámetros de salud en cada caso, existe entonces un número astronómicamente elevado de combinaciones que podríamos analizar”, explica el investigador de Bayer. Por tal motivo, los investigadores apuestan por la así llamada heurística: un método especial que ayuda a estructurar los datos, sin que tener que hacer para ello demasiadas suposiciones. Un acuerdo para que las operaciones de cómputo finalicen en un tiempo aceptable. "Tenemos enormes juegos de datos en los que buscamos relaciones estadísticas: esto presupone un aprendizaje mecánico, un esquema que ya hace años que perseguimos. La novedad esencial: hoy, los juegos de datos son más grandes, las computadoras más rápidas y esto lleva a una nueva calidad”, subraya el doctor Joerg Lippert.

Debemos aprovechar toda la información para que en la medicina moderna podamos tomar decisiones en lo posible óptimas

Números, fórmulas y patrones: el doctor Joerg Lippert y su equipo buscan nuevas relaciones en grandes juegos de datos médicos. Dichas relaciones ayudarían a los médicos a tomar buenas decisiones

Con los datos correctos nos ahorramos varios años de tiempo de desarrollo. Esto ayuda a los pacientes, ya que podemos proporcionarles más rápidamente una nueva opción terapéutica

Así, los especialistas en datos puede estimar desde ahora, con la ayuda de su computadora, la dosis óptima de medicamentos. Una innovación que es muy valiosa, sobre todo en la planeación de estudios clínicos. "Con los datos correctos nos ahorramos varios años de tiempo de desarrollo. Esto ayuda a los pacientes, ya que podemos proporcionarles más rápidamente una nueva opción terapéutica”, resume el doctor Lippert. Los nuevos esquemas en los que trabaja junto con su equipo permiten, por ejemplo, saltarse una sección de estudio en la fase II del desarrollo clínico de un medicamento contra la insuficiencia cardíaca. De este modo, pueden ahorrar más de un año de tiempo de desarrollo. Los expertos en datos apenas están en el comienzo y Joerg Lippert está convencido: "Podemos participar en la conformación del futuro de la medicina y encargarnos de mejores terapias.”

Entrevista: Sigrid Achenbach

"Big Data: grandes retos jurídicos”

research conversó con Sigrid Achenbach, abogada de la División Pharmaceuticals de Bayer, sobre los retos jurídicos y político-sociales de los análisis Big Data en la medicina.

¿Que cuestiones jurídicas deben aclararse?

En especial para las empresas que desarrollan nuevos medicamentos, los análisis con información de pacientes relacionada con las enfermedades son extremadamente interesantes. Sin embargo, dichos análisis colisionan potencialmente con tres principios de la Ley de Protección de Datos: en primer lugar, el procesamiento de los datos debe en principio estar autorizado -el principio de la legitimidad- e incluir la menor cantidad posible de datos personales -principio de la minimización de datos. Además, la información personal únicamente se puede utilizar en el estudio acordado -principio de la vinculación finalista. En la práctica resulta muy difícil cumplir con todos los requisitos en estudios Big Data.

Un reto. ¿Existe para ello alguna solución?

Aún no existe ninguna solución universal, por lo general se necesitan complicadas situaciones específicas de cada caso. Incluso el nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea, el cual entrará en vigor en mayo de 2018, probablemente no pueda eliminar estas dificultades. Una posible solución sería una autorización más amplia de los pacientes, la cual permita los análisis Big Data. Sin embargo, para ello existen límites legales. Otra posibilidad sería un fiduciario de la protección de datos independiente, el cual pueda verificar y aprobar los proyectos de investigación que vayan más allá del acuerdo original - hasta ahora una visión. Este reto solo puede ser superado por todos los grupos de interés de manera conjunta: hablamos de los ministerios y las empresas farmacéuticas responsables, pero también de las instituciones académicas y las organizaciones de pacientes: se requiere de un amplio discurso social.

¿Cómo se desarrollará la medicina en los siguientes 20 años en este sentido?

La investigación utilizará cada vez más datos de distintas fuentes y realizará análisis complejos. De esta manera se obtendrán nuevos conocimientos, con lo cual se ayudará a los pacientes y a la sociedad como totalidad. Aun así, existirán mecanismos de seguridad que impidan el uso incorrecto de datos sensibles: para que no se puedan identificar los distintos pacientes o que la información médica no caiga en manos de terceros. Para mí personalmente es importante que los datos se utilicen únicamente sobre una base voluntaria - cada quien debe poder decidir libremente lo que ocurra con sus datos personales.

International Users
This website is checked, operated and updated by BAYER at Leverkusen, Germany. It is intended for international use. However BAYER gives no guarantee that the details presented on this website are correct worldwide, and, in particular, that products and services will be available with the same appearance, in the same sizes or on the same conditions throughout the world. Should you call up this website or download contents, please note that it is your own responsibility to ensure that you act in compliance with local legislation applicable in that place.Products mentioned on this website may come in different packaging, in different package sizes, or with different lettering or markings, depending on the country.
In the USA the business of the Bayer Group is conducted by Bayer Corporation. Customers in the USA are requested to address to this entity.