JP: Nos pueden ayudar mucho. Hablemos de forma conceptual. ¿Qué estamos haciendo con la inteligencia artificial y con el Big Data? Estamos introduciendo una cantidad enorme de información sobre cosas que ya han ocurrido: datos de muchos países, de muchos escenarios y de múltiples situaciones clínicas. Cuando tengo un paciente con una enfermedad muy poco frecuente, mi problema como médico en la práctica diaria es que no dispongo de suficiente experiencia para comparar ese caso con otros similares. Sin embargo, gracias a esos data lakes que ya hemos mencionado, respaldados por sistemas sanitarios públicos y por regulaciones europeas, y potenciados por una capacidad de análisis extraordinaria, puedo tomar a mi paciente y compararlo con otros pacientes similares. En mi experiencia cotidiana, en los últimos cinco años quizá no haya visto suficientes casos que se parezcan; pero en una fuente que acumula información de muchos países y miles de pacientes, sí voy a encontrar un número mucho mayor de casos comparables. Esto nos permite prever cómo puede evolucionar nuestro paciente en función de cómo han evolucionado pacientes parecidos. El objetivo es anticiparnos a la progresión de la enfermedad y evitar complicaciones.
Aunque no es exactamente una enfermedad minoritaria, me gustaría comentar dos ejemplos. El primero procede del ámbito del trasplante renal. Existe una herramienta de inteligencia artificial ya registrada como herramienta terapéutica, aunque no sea un fármaco, llamada iBox. iBox es una herramienta desarrollada durante muchos años en Francia, que integra datos genéticos, datos de biopsias, datos clínicos y datos de evolución del paciente. Cuando tengo un paciente problema, lo enfrento a esa “caja” de inteligencia artificial y el sistema busca, por comparación, a qué situaciones previas se parece. Me ayuda a identificar qué le está ocurriendo realmente al paciente y cuál es el mejor manejo posible. Pensemos que en trasplante renal el reto es lograr una inmunosupresión equilibrada: suficiente para evitar el rechazo, pero sin excedernos, porque ello incrementaría el riesgo de infecciones o tumores. Ese equilibrio delicado, anticipar un rechazo o identificar sus fases iniciales sin recurrir a una dosis excesiva de inmunosupresión, es precisamente lo que permite afinar iBox. En España ya se está trabajando con biopsias de protocolo programadas, datos genéticos, datos del donante y del receptor, y el historial clínico completo del paciente. Toda esa información se integra en el sistema, que, a partir de decenas de miles de casos comparables, predice con un grado de acierto notable qué es lo que puede suceder.
El segundo ejemplo procede del propio grupo BIGSEN, donde se están desarrollando algoritmos para identificar qué pacientes con enfermedad renal crónica van a progresar más con rapidez, especialmente en aquellos que disponen de datos genéticos.
En definitiva, la inteligencia artificial, gracias a su enorme volumen de información y a su capacidad de análisis, nos permite predecir qué puede ocurrirle a un paciente en función de lo que ya les ha ocurrido a muchos otros pacientes muy similares.

La construcción de ecosistemas de datos requiere la implicación de clínicos, economistas, informáticos y gestores. ¿Cómo se está abordando esta colaboración en el ámbito nefrológico y qué papel deberían jugar las sociedades científicas?

JP: Esto solo se concibe como un esfuerzo multidisciplinar. No se trata de un nefrólogo con curiosidad por la genética o de un genetista al que le gusta la informática y programa: se trata de equipos multidisciplinares con clínicos, genetistas, investigadores e ingenieros de datos. Desde hace algunos años existen titulaciones específicas en bioinformática, profesionales cuyo objetivo es precisamente unir estas dos disciplinas, la informática y el análisis de datos, con conocimientos básicos de biología y clínica. Por tanto, este trabajo solo puede entenderse como un esfuerzo multidisciplinar.
El papel de las sociedades científicas es fundamental. Son garantes e integradoras del trabajo. Existen convocatorias específicas de investigación y financiación de instituciones como el Instituto de Salud Carlos III, que lidera la investigación sanitaria pública en este país. Hay convocatorias especializadas en medicina personalizada y en transformación digital, y las propias sociedades científicas también cuentan con fuentes de financiación, aunque más modestas. Pero su papel como garantes e integradoras del trabajo es clave.
Aquí me gustaría ampliar un poco el foco más allá de las enfermedades minoritarias hacia algo que afecta a toda la población. Hay dos grandes retos hoy en día. Uno es estudiar las enfermedades minoritarias poco conocidas siguiendo un enfoque “de abajo arriba”: llega un caso de un paciente con una enfermedad que no se parece a nada, que tiene un componente genético y que debemos investigar para identificar qué hay detrás y cómo tratarlo. Todo lo que estamos comentando sobre Big Data nos ayuda a buscar casos similares.
Pero hay un abordaje global aún más relevante. No sé si sabe que, entre los pacientes que inician hemodiálisis en este país cada año, aproximadamente un 20 % tiene una enfermedad renal crónica no filiada. ¿Por qué? Porque llegan al diagnóstico en fases finales, cuando ya no es posible identificar qué ha dañado sus riñones. En ese 20 % de pacientes, se estima que hasta un 30 % tiene un componente genético. Uno de los grandes retos que se han marcado las sociedades científicas hoy es utilizar el Big Data y la inteligencia artificial para reducir esa incertidumbre. Se trata de identificar a estos pacientes que han llegado a diálisis sin diagnóstico, muchas veces porque su enfermedad ha sido silente, con pocas manifestaciones clínicas, para tratarlos de forma más adecuada.
La Sociedad Europea de Nefrología ha publicado recientemente una iniciativa cuyo objetivo es reducir el número de pacientes con enfermedad renal crónica no filiada. Lo que están haciendo es crear un espacio compartido de datos con un informe estándar en el que se registra toda la información renal disponible en el momento en que un paciente accede al nefrólogo: la biopsia, si existe, aunque a veces no aporta información porque llega tarde y solo muestra cambios avanzados; el estudio genético, si se ha realizado; y todos los datos de laboratorio asociados. Este caso se incorpora a un conjunto de casos no definidos, que se revisan periódicamente para evaluar si los nuevos avances permiten asignar un diagnóstico más preciso.
Algunos pacientes con enfermedades minoritarias, como el síndrome hemolítico urémico, pueden haber pasado desapercibidos o haber sido mal clasificados como otra patología que terminó destruyendo el riñón y llevando al paciente a diálisis. Si no sabemos que ese paciente padece un síndrome hemolítico urémico, estará en grave riesgo de perder un trasplante renal. No voy a poder recuperar su riñón, pero sí podré trasplantarlo con mayor seguridad si lo identifico correctamente.
En otras patologías, como la enfermedad de Fabry, las alteraciones enzimáticas comienzan en fases muy precoces, incluso en la infancia, y pueden pasar inadvertidas, provocando después una progresión renal y cardiovascular acelerada. El paciente llega a diálisis sin diagnóstico. No podremos sacarlo de diálisis, pero sí podremos proteger su corazón y evitar que fallezca por un problema cardiovascular.
En España están trabajando en esta línea el grupo BIGSEN, el grupo de enfermedades hereditarias y el grupo europeo. Y quiero destacar que, actualmente, la Sociedad Europea de Enfermedad Renal (ERA, por sus siglas en inglés, European Renal Association) está presidida por una española, la doctora Roser, experta en enfermedades hereditarias. Es la primera mujer en ocupar el cargo, y lo más relevante: es una especialista española que lideró el grupo de nefropatías hereditarias de la SEN. Por tanto, creo que vienen buenos tiempos para avanzar simultáneamente en dos líneas: reducir la incertidumbre diagnóstica en los pacientes renales no filiados y desarrollar el conocimiento y la colaboración en las enfermedades minoritarias. Estoy seguro de que ella, como presidenta, impulsará durante su mandato estas líneas de investigación.

Finalmente, ¿qué pasos considera esenciales para consolidar el uso de Big Data en la investigación y evaluación económica de las enfermedades renales raras en España, garantizando su sostenibilidad a largo plazo?

JP: Lo primero es la infraestructura. Hay que consolidar redes, y esto ya está avanzando y es una realidad hoy en día. Es necesario fortalecer redes de investigación como la que hemos mencionado en pediatría, la Red Únicas, o conectar los registros nacionales con los registros europeos para crear plataformas de repositorios federados que operen entre sí.
En segundo lugar, la financiación. Hay que invertir dinero, y hay que hacerlo con visión, con proyección a muchos años, sabiendo que la inversión que realizamos ahora la recuperaremos en forma de reducción de enfermedad, mejora de calidad de vida, incremento de supervivencia y, en última instancia, en un sistema más coste-eficiente y sostenible. La financiación tiene múltiples vías, pero es esencial que la sanidad pública disponga de modelos de continuidad que garanticen la sostenibilidad en el tiempo.
El tercer paso es la gobernanza ética. Hay que regular todo este proceso. Pensemos que estamos hablando de integrar y analizar todos los datos en conjunto, algo que puede generar recelos sobre la pérdida de libertad o el uso indebido de la información. Lo que hay que hacer no es dejar de compartir datos, sino compartirlos bajo una regulación adecuada y con una gobernanza ética sólida: marcos claros sobre el consentimiento del paciente, la posibilidad de retirar ese consentimiento, límites para el uso secundario de los datos y revisión constante de los algoritmos que los manejan. En este punto, Europa es mucho más reguladora que Estados Unidos o China. Esto nos hace avanzar más despacio, pero también de forma más segura. En las manos equivocadas, los datos de salud pueden ser peligrosos para la población. Imagine que la empresa a la que pido una hipoteca o un seguro conoce que tengo una alteración genética que acortará mi vida: podría elevarme los intereses o directamente negarme el seguro. Por eso son necesarios infraestructura sólida, financiación estable, gobernanza ética y liderazgo intelectual de los mejores. Ahí es donde entran los centros de referencia en España, los CSUR, y, a nivel europeo, las redes de referencia.
Todo esto describe cómo funciona la maquinaria. Hay que considerar además a quienes van a utilizarla: los profesionales. Cualquier médico, no solo quienes trabajan en centros altamente tecnológicos, necesita formación continua y herramientas sencillas que le permitan saber cómo actuar con un paciente complejo. Lo comentábamos antes: las enfermedades minoritarias contactan muchas veces con atención primaria o con especialistas en hospitales no de referencia. Es difícil que un profesional pueda resolver solo situaciones tan complejas. Debe saber a qué recursos recurrir, qué centros CSUR pueden atender al paciente, cuándo pedir una segunda opinión y qué opciones puede ofrecer.
Y el último elemento, fundamental, es la participación del paciente. Todo esto se hace por el paciente; todos acabaremos siendo pacientes en algún momento. Yo mismo ya he estado al otro lado. La participación del paciente da sentido a toda esta estrategia y es imprescindible incorporar a las asociaciones de pacientes de enfermedades minoritarias o renales, muy potentes en España, a la toma de decisiones y a la revisión de la gobernanza, para garantizar transparencia y confianza.
En resumen, los pilares esenciales son: infraestructura, financiación estable, gobernanza ética, formación continuada para todos los sanitarios y participación del paciente.
Sin estos pilares, la innovación tecnológica no se traducirá en mejoras reales para los pacientes.
Es un tema apasionante, con muchas facetas. Podríamos hablar horas de esto. Pero debemos tener claro mi mensaje final: el ser humano se enfrenta a una nueva revolución tecnológica, que es el Big Data y la inteligencia artificial. Tenemos que tomar las riendas para mejorar nuestro sistema sanitario y dar más oportunidades a nuestros pacientes. No hay marcha atrás: no podemos caer en el “terraplanismo” tecnológico. Debemos guiar esta evolución para que sea provechosa, ética y segura.