La popularidad sin precedentes de los medicamentos GLP-1 los ha puesto en boca de todos, desde la promoción por parte de Serena Williams hasta la sátira en South Park.
Este perfil elevado atrae mayor atención hacia todos los aspectos del tratamiento: desde el profundo papel que juega en mejorar la capacidad de las personas para manejar la obesidad y el riesgo cardiovascular, hasta indicios de efectos secundarios y riesgos potenciales no revelados en los estudios clínicos.
Respecto a este último aspecto, los GLP-1 nos recuerdan algo esencial y a menudo subestimado en el desarrollo de cualquier fármaco o tratamiento médico: la farmacovigilancia post-comercialización continua.
Esta fase crucial posterior a la liberación de un medicamento permite a las farmacéuticas (así como a la FDA y otras agencias reguladoras) monitorizar activamente la seguridad, eficacia y uso del tratamiento en el "mundo real". Esta evaluación es imprescindible para comprender su uso en poblaciones diversas, las experiencias en usos fuera de indicación y grupos especiales, y para detectar problemas que pudieron pasar inadvertidos en los ensayos clínicos, como efectos adversos raros o a largo plazo.
Los recientes avances en inteligencia artificial están apoyando estos esfuerzos de vigilancia. Tecnologías impulsadas por IA son utilizadas por equipos de expertos médicos y tecnológicos para expandir significativamente la capacidad de investigadores y reguladores de acceder de manera significativa a grandes volúmenes de datos del mundo real. Esto respalda observaciones y decisiones importantes que pueden mejorar la seguridad de los fármacos y los resultados en salud para todos.
El caso ilustrativo de los GLP-1
Los medicamentos GLP-1, una clase de fármacos que imitan la acción de la hormona natural glucagón-like péptido-1, fueron desarrollados para tratar la diabetes tipo 2. Como muchos medicamentos, han encontrado usos secundarios y, en algunos casos, fuera de indicación, diferentes de su enfoque clínico inicial.
Ahora se emplean para reducir el riesgo cardiovascular y manejar la obesidad, al ayudar a controlar los niveles de azúcar en sangre, promover la sensación de saciedad para reducir el apetito y ralentizar el vaciado gástrico.
Sin duda, los GLP-1 están cambiando vidas. Impulsada por un frenesí en redes sociales, su popularidad para la pérdida de peso se ha disparado. Investigaciones recientes muestran que aproximadamente el 12% de los adultos estadounidenses ha usado un fármaco GLP-1.
Como sucede con la mayoría de tratamientos relativamente nuevos, el uso continuado y los datos emergentes revelan información más completa, desde la efectividad hasta los efectos secundarios. En el caso de los GLP-1, la evidencia sugiere tanto beneficios imprevistos como riesgos.
Consecuencias no previstas
Mientras algunos estudios sugieren un posible efecto protector contra el glaucoma y un menor riesgo de degeneración macular húmeda asociada a la edad (DMAE), otras investigaciones indican un mayor riesgo de DMAE neovascular. Además, algunos pacientes han experimentado problemas de visión, incluida la neuropatía óptica isquémica anterior no arterítica (NOIAN), mientras tomaban estos medicamentos.
Demandas judiciales presentadas contra los fabricantes de agonistas del receptor GLP-1 (como semaglutida y tirzepatida) alegan que han causado ceguera y pérdida de visión. Una afirmación central es que las farmacéuticas no advirtieron adecuadamente a pacientes y médicos sobre los riesgos oculares potenciales.
Estudios recientes revisados por pares y datos de farmacovigilancia global sugieren que los GLP-1 podrían aumentar significativamente el riesgo de afecciones que amenazan la visión, como la NOIAN y la DMAE neovascular.
Mientras que los sistemas de la FDA (FAERS) y de la OMS (VigiBase) muestran tasas desproporcionadamente altas de eventos adversos relacionados con la visión en usuarios de GLP-1, los hallazgos de un estudio reciente de la American Journal of Ophthalmology no respaldaron una asociación entre la NOIAN y estos fármacos.
Según la Academia Americana de Oftalmología y la Sociedad Norteamericana de Neuro-oftalmología (NANOS), en los pacientes que experimentan el efecto secundario "muy raro" de pérdida de visión asociada a NOIAN, suspender el tratamiento podría conllevar riesgos significativos para la salud general.
Hallazgos contradictorios y puntos ciegos
Estos hallazgos de investigación contradictorios son comunes con fármacos nuevos y pueden surgir de diversos problemas relacionados con el diseño de los ensayos, poblaciones de pacientes variables, etc. Múltiples variables pueden confundir los estudios que investigan el vínculo entre nuevos fármacos y, por ejemplo, afecciones oculares. Dado que los pacientes que toman GLP-1 suelen padecer diabetes y obesidad graves o de larga duración, los problemas de salud subyacentes —y sus factores de riesgo asociados— son factores de confusión importantes.
La falta de datos post-comercialización amplios para medicamentos nuevos puede generar puntos ciegos regulatorios. Con datos de seguridad limitados, se vuelve esencial contextualizar con información más integral.
Aunque los estudios sobre la seguridad de los GLP-1 han estado bien diseñados y ofrecen información valiosa, no son necesariamente la respuesta definitiva. Muchos tienen limitaciones que pueden afectar su generalización y significancia clínica. Sin datos de seguimiento suficientes, será difícil responder a varias preguntas: ¿Existen realmente efectos longitudinales beneficiosos y/o adversos? ¿Un empeoramiento inicial podría eclipsar una estabilización posterior?
La importancia de la farmacovigilancia post-comercialización
Los datos del mundo real (RWD) ofrecen una ventana a los eventos adversos en poblaciones de pacientes diversas, incluyendo grupos históricamente subrepresentados en los ensayos controlados aleatorizados (RCT), como adultos mayores, minorías raciales y étnicas, o pacientes con múltiples comorbilidades. Los RWD también aportan evidencia de efectividad a largo plazo.
Mientras que los RCT suelen medir resultados en meses o pocos años, los RWD permiten analizar la durabilidad de los efectos del tratamiento, los patrones de adherencia y la efectividad en diferentes entornos sanitarios durante períodos sostenidos —lo cual es crítico con los GLP-1. Los eventos adversos raros pueden pasar desapercibidos cuando la incidencia de la enfermedad es demasiado baja para ser capturada en ensayos clínicos de tamaño típico. Por esto, una vigilancia post-comercialización imparcial es crucial tras la aprobación de un nuevo fármaco.
Al capturar la seguridad y efectividad en poblaciones de pacientes diversas, a largo plazo y no seleccionadas, los RWD complementan la evidencia de los ensayos y aseguran que las comparaciones sean justas, contextualizadas y clínicamente significativas.
Todos los fármacos requieren una vigilancia post-comercialización cuidadosa y continua, especialmente en casos de uso fuera de indicación. Los principales desafíos de cualquier uso off-label derivan de la falta de evidencia clínica robusta para la indicación no aprobada. Este uso se asocia con una probabilidad significativamente mayor de eventos adversos, a menudo debido a su empleo en poblaciones vulnerables no incluidas en los ensayos clínicos originales.
Una nueva era en los datos del mundo real
Las herramientas impulsadas por IA aportan nuevas capacidades para procesar y curar RWD, particularmente datos no estructurados como las notas clínicas en los registros electrónicos de salud (EHR).
Cuando se aplican mediante un proceso riguroso guiado por expertos en la materia, los RWD curados por IA son un recurso esencial que dota a las organizaciones de ciencias de la vida de un nuevo poder para monitorizar la diversidad de formas en que los fármacos se utilizan realmente tras su aprobación.
Este desarrollo representa un avance importante en la vigilancia post-comercialización. Comprender el impacto longitudinal en seguridad de un nuevo tratamiento, y su efecto combinado con otros medicamentos y condiciones del mundo real, tiene implicaciones de gran alcance, tanto para los pacientes como para las propias organizaciones del sector.
Maximizar el valor de las capacidades impulsadas por IA para escrutar los RWD en busca de señales de seguridad emergentes, e identificar y evaluar beneficios o daños inesperados lo antes posible, es esencial para tomar medidas oportunas que promuevan el bienestar del paciente y protejan nuestro sistema sanitario.
Foto: phive2015, Getty Images
Sujay Jadhav es el Director Ejecutivo de Verana Health, donde contribuye a acelerar el crecimiento y sostenibilidad de la compañía mediante el avance de las capacidades en ensayos clínicos, ofertas de datos como servicio, alianzas con sociedades médicas y enriquecimiento de datos.
Sujay se incorpora a Verana Health con más de 20 años de experiencia como ejecutivo, emprendedor y líder empresarial global. Recientemente, fue Vicepresidente Global de la Unidad de Negocio de Ciencias de la Salud en Oracle, donde dirigió todos los equipos de producto e ingeniería. Antes de Oracle, fue CEO de la plataforma de investigación clínica en la nube goBalto, supervisando su adquisición por Oracle. También fue ejecutivo en la empresa tecnológica Model N, contribuyendo a su transición a empresa pública.
Sujay posee un MBA de la Universidad de Harvard y una licenciatura en Ingeniería Electrónica de la Universidad de Australia del Sur.
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