En la investigación médica contemporánea, muchas veces se evalúa el efecto de un tratamiento mediante variables intermedias que pueden medirse antes de conocer sus efectos sobre desenlaces clínicos como el infarto, la supervivencia o la calidad de vida. Se utilizan marcadores biológicos en sangre como variables intermedias, bajo el supuesto de que modificarlos se traducirá en una mejora de los desenlaces clínicos. Estas variables, llamadas endpoints sustitutos, tienen ventajas prácticas innegables: hacen que los ensayos clínicos sean más rápidos, menos costosos y que los fármacos lleguen antes al mercado. El problema surge cuando la urgencia por aprobar tratamientos y el ahorro de recursos terminan validando drogas que logran mover un número en el laboratorio, pero que fallan sistemáticamente en proteger la salud de la persona.
El mecanismo
Casos como la terapia hormonal sustitutiva y el uso de bezafibrato muestran, por vías diferentes, los límites de inferir beneficios clínicos a partir de marcadores intermedios. En ambos casos, se modificaron variables asociadas con el riesgo cardiovascular, pero los ensayos aleatorizados no confirmaron que esos cambios se tradujeran en una reducción equivalente de los desenlaces clínicos. Este es un error que no requiere mala fe ni conspiraciones; es producto de los incentivos del sistema de investigación. El problema aparece cuando el sistema termina tratando un marcador como si fuera equivalente al desenlace clínico que pretende representar. Es, en esencia, la confusión epistemológica que guía todo este volumen: tomar la representación —el mapa numérico— por el territorio material. Mover un marcador biológico no es equivalente, por sí mismo, a mejorar el desenlace clínico que ese marcador pretende representar.
Para profundizar
Esta tendencia a confiar ciegamente en una representación imperfecta por la simple razón de que es más fácil de medir a gran escala tiene raíces profundas. La misma limitación metodológica apareció cuando exploramos cómo se recolectan los datos nutricionales que luego dictan las políticas públicas globales.
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“La mitad siempre convence”
Médicos y pacientes toman decisiones distintas según cómo se presentan los mismos datos. El sistema elige, casi siempre, el número más grande sobre el más útil.