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MADRID, 19 May. (EUROPA PRESS) -
Un enfoque estadístico que se está utilizando para respaldar una nueva clase de medicamentos contra el Alzheimer podría llevar a afirmaciones exageradas sobre cómo funcionan estos medicamentos, según un nuevo estudio dirigido por investigadores de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Brown (Estados Unidos).
Publicada en 'JAMA Neurology', la carta de investigación se centró en la agregación de cuantiles, una nueva técnica estadística que divide a las personas en grupos, promedia sus resultados y luego busca patrones en esos grupos.
La carta analizaba cómo funciona este enfoque al aplicarlo a la cognición y al amiloide, una proteína que se acumula en el cerebro de las personas con enfermedad de Alzheimer. Este enfoque se publicó originalmente en un análisis del fármaco donanemab de Eli Lilly and Company para el tratamiento del Alzheimer.
"Muchos investigadores creen que reducir la acumulación de amiloide podría ralentizar la pérdida de memoria y el deterioro cognitivo asociados a la enfermedad, lo que la convierte en un objetivo principal para los nuevos fármacos contra el Alzheimer", estima la autora principal del estudio, Sarah Ackley, profesora adjunta de epidemiología en la Escuela de Salud Pública de Brown y directora del Laboratorio de Epidemiología Computacional.
"El problema es que utilizar este método para evaluar el efecto de la eliminación de amiloide en la cognición puede producir resultados engañosos", afirman.
Según el análisis, la preocupación de los investigadores radica en que este enfoque puede hacer que la relación entre la reducción de amiloide y la mejora cognitiva parezca mucho más fuerte de lo que realmente es. El estudio que analizaron los investigadores fue un reanálisis de los datos originales del ensayo clínico aleatorizado sobre donanemab. Fue dirigido por científicos afiliados al fabricante del fármaco.
"Cuando realizamos simulaciones, descubrimos que, básicamente, se podía tomar una relación muy débil entre el amiloide y la cognición y hacer que pareciera algo realmente fuerte e importante", comenta Ackley.
El equipo preveía que podría haber problemas con el método, pero les sorprendió la magnitud de los efectos. En simulaciones diseñadas para reflejar las condiciones de ensayos recientes, el equipo descubrió que el método mostraba que la relación entre el amiloide y la cognición era 29 veces mayor que su magnitud real.
Los investigadores explicaron que esto sucede porque, al combinar grandes grupos de pacientes y promediar sus resultados, el proceso oculta la variabilidad en el cambio cognitivo entre ellos. Esto puede dar la impresión de que la reducción de amiloide predice mejor el beneficio cognitivo de lo que realmente lo hace.
El método también combina a los pacientes que recibieron el fármaco con aquellos que recibieron un placebo. Sin esa aleatorización, el análisis no puede determinar con fiabilidad si la reducción de amiloide realmente produce un beneficio cognitivo o si intervienen otros factores, según el estudio.
Para ilustrar esto, el equipo también probó el método utilizando datos del estudio sobre el tratamiento anti-amiloide en la enfermedad de Alzheimer asintomática, que se llevó a cabo entre 2014 y 2023. Ese ensayo evaluó si el fármaco solanezumab podía ralentizar el deterioro cognitivo en adultos mayores con niveles elevados de amiloide en el cerebro, un signo temprano asociado con la enfermedad de Alzheimer.
El ensayo demostró que solanezumab no ralentizaba el deterioro cognitivo; sin embargo, cuando el equipo analizó los datos de ese ensayo con donanemab utilizando el método de agregación de cuantiles, se observó una fuerte relación entre niveles más bajos de amiloide y mejores resultados cognitivos.
"Básicamente, demostramos que este método arroja resultados engañosos", comenta Ackley. "Hizo que un ensayo fallido pareciera haber eliminado con éxito el amiloide y que dicha eliminación hubiera reducido el deterioro cognitivo. En realidad, el fármaco no produjo ninguno de estos efectos".
Ackley recalca que los hallazgos no resuelven la cuestión fundamental de cómo funcionan los nuevos fármacos para la enfermedad de Alzheimer. En cambio, afirma que el estudio subraya la necesidad de métodos estadísticos más rigurosos. También hizo hincapié en la necesidad de compartir más datos en la investigación sobre el Alzheimer, especialmente a medida que los nuevos tratamientos se generalizan y son cubiertos por programas públicos como Medicare.
"Nuestro estudio fue sencillo, pero demostró de forma contundente el valor de la investigación académica. Trabajar al margen de los incentivos de la industria nos dio la libertad de examinar detenidamente una cuestión metodológica que influye en la comprensión de algunos de los fármacos nuevos más importantes", insiste.
