COMENTÁRIO

O futuro da pesquisa clínica

Dra. Mariana Perroni

Notificação

3 de março de 2021

Não é novidade que a pesquisa clínica ainda enfrenta importantes e crônicos desafios. Descobrir, desenvolver e validar novos medicamentos ou tratamentos ainda é um processo bastante analógico e caro – tanto em termos monetários quanto em tempo despendido.

O custo para um novo medicamento ir da bancada do laboratório até a prateleira da farmácia é de cerca de 2,5 bilhões de dólares, em um processo que leva de 10 a 15 anos. Além disso, só 10% das substâncias que iniciam um ensaio clínico acabam recebendo aprovação dos órgãos regulatórios. Isso tudo com o risco de efeitos colaterais nas diferentes fases de validação, para participantes humanos ou animais.

Ensaios clínicos randomizados ainda são considerados o padrão-ouro para se comprovar a eficácia de novos medicamentos ou intervenções terapêuticas. No entanto, este é um modelo de estudo da década de 40 que pouco mudou ao longo dos anos.

Além do custo e do longo tempo necessário para a sua realização, questiona-se também a falta de diversidade nas amostras desses estudos, o que dificulta que seus achados sejam extrapolados para diferentes populações. A Food and Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos publica um relatório anual com o perfil da amostra populacional participante dos ensaios clínicos que resultaram na introdução de um novo medicamento no mercado no ano em questão. Chama a atenção a prevalência de indivíduos norte-americanos, jovens (menos de 65 anos) e norte-americanos. Isso sem mencionar que apenas de 1% a 2% da população mundial participa de estudos clínicos.

Felizmente, esse cenário tem perspectivas de mudança. O aumento do poder computacional, conectividade e acesso a dados tem transformado a saúde como um todo, e a pesquisa clínica não é exceção. Tecnologias como a inteligência artificial começam a ser usadas tanto por gigantes da indústria farmacêutica quanto por startups para enfrentar problemas crônicos do setor de maneiras novas. Alguns dos principais exemplos de como esse processo tem ocorrido são:

Recrutamento de pacientes por inteligência artificial

Em 2018, a Mayo Clinic conseguiu aumentar em 80% o número de pacientes recrutados para ensaios clínicos de câncer de mama por meio do uso da inteligência artificial (IA). Atualmente, já há diversas empresas especializadas em recrutamento por inteligência artificial.

Descoberta de novos fármacos por inteligência artificial

Também já é possível, antes mesmo de se chegar à bancada do laboratório, testar milhares de estruturas moleculares por meio de algoritmos e modelos matemáticos preditivos e calcular quais têm chances de sucesso para um determinado objetivo ou alvo terapêutico, o que torna o processo mais rápido e assertivo. Um exemplo foi a identificação de um potencial novo fármaco para o tratamento de fibrose por meio de um processo que levou meros 46 dias em um esforço capitaneado por uma startup em conjunto com pesquisadores da University of Toronto.

Órgãos humanos em chips

E se fosse possível testar milhares de alvos terapêuticos em segundos em bilhões de "modelos" de pacientes, sem a necessidade de testes em seres humanos ou animais? Esta é a possibilidade apresentada pelos órgãos humanos em chips . Trata-se de microdispositivos revestidos por células humanas que são capazes de simular a microarquitetura e as funções dos órgãos humanos, os tornando bons candidatos para substituir os estudos clínicos tradicionais.

Estudos "in silico"

Estudos in vitro e in vivo já são conhecidos de longa data. Agora, começa a surgir uma nova modalidade: os estudos "in silico". Esse é o termo que os cientistas têm usado para descrever a modelagem, simulação e visualização de processos fisiológicos, biológicos e patológicos em computadores. Isso tem tornado cada vez mais próxima a possibilidade de simular o efeito de medicamentos e suplementos alimentares em diferentes órgãos.

Nos próximos anos, os ensaios clínicos randomizados provavelmente continuarão sendo o padrão-ouro para validar a segurança e eficácia de novos compostos em grandes populações. No entanto, os exemplos citados trazem indícios de que a pesquisa clínica e a indústria farmacêutica estão caminhando em direção a uma disrupção em grande escala.

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