Si bien la eSalud se vio acelerada por la pandemia de COVID-19, la transformación digital de la atención sanitaria y los avances hacia la medicina de precisión o personalizada son retos todavía pendientes en los sistemas sanitarios.
La medicina de precisión consiste en optimizar los resultados de los pacientes mediante el análisis de biomarcadores predictivos. En este sentido, la farmacogenómica (FG) es uno de sus pilares, puesto que persigue la selección personalizada del tratamiento en función del perfil molecular del paciente. A pesar de su potencial, la integración de la FG en la atención sanitaria está siendo lenta.
Integrados en el software que utilizan los profesionales sanitarios, como la historia clínica electrónica, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS, por las siglas en inglés) son herramientas de eSalud que podrían incorporar datos de FG, ayudando a los profesionales sanitarios a personalizar tratamientos en función de las características genéticas y moleculares de los pacientes.
Existen ejemplos de aplicación de FG mediante eSalud en la práctica habitual, principalmente en los EE.UU.
Bajo esta premisa, especialistas griegos han realizado una revisión para explorar casos de CDSS que han incorporado a la FG en la práctica clínica y describir sus principales características. Los resultados se han publicado en la revista OMICS.
La revisión incluyó un total de 29 artículos, y en 19 de ellos se aborda la implantación de CDSS con información FG. En los diez restantes se describen componentes técnicos que podrían ser relevantes en futuros desarrollos, y se analizan sus ventajas e inconvenientes.
Los resultados revelan que, si bien las experiencias son escasas, existen ejemplos de aplicación integrada de FG mediante eSalud en la práctica clínica. Así mismo, se pone de relieve que dicha actividad se ha concentrado, principalmente, en EE.UU., por lo que los autores sugieren que se debería investigar su aplicación en otros entornos sanitarios.
Los expertos esperan que el uso creciente de herramientas de secuenciación de nueva generación (NGS, por las siglas en inglés) impulse la aplicación de la FG en la práctica habitual. Además, es posible que el mayor potencial de la NGS para descubrir nuevas variantes genéticas con funciones desconocidas haga aflorar la necesidad de aplicar métodos de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, para ayudar a identificar asociaciones significativas desde el punto de vista sanitario.
Referencia:
Farmaki A, Manolopoulos E, Natsiavas P. Will Precision Medicine Meet Digital Health? A Systematic Review of Pharmacogenomics Clinical Decision Support Systems Used in Clinical Practice.
OMICS. 2024;28(9):442-460.
doi:10.1089/omi.2024.0131
OAD-ES-AMG-0001
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