La Farmacogenomia como Herramienta Farmacoeconómica

• AUTOR : Vernon J, Johnson S, Hughen W, Trujillo A
• TITULO ORIGINAL : Economic and Developmental Considerations for Pharmacogenomic Technology
• CITA : Pharmacoeconomics 24(4):335-343, 2006
• MICRO : La determinación del perfil farmacogenómico podría sustentar la toma de decisiones mediante un análisis económico simple de la segmentación del mercado farmacéutico. En este contexto, las empresas farmacéuticas podrían considerar prospectivamente los reembolsos, para los cuales la población tratada se divide en segmentos que respondieron al tratamiento o no.

En los últimos años, el auge de los estudios farmacogenómicos (FG) ha llevado a muchos expertos a la conclusión de que esta herramienta producirá una revolución en el campo de la terapéutica en el futuro cercano. Entre las nuevas posibilidades, se ha hecho hincapié en que «en el lapso de 5 a 10 años, seremos capaces de leer nuestro material genético, comprender nuestra susceptibilidad respecto de la enfermedad y las respuestas posibles a las drogas específicas».

Muchos resultados indicaron que la pravastatina fue más eficaz en los pacientes portadores de polimorfismos específicos asociados con la proteína transportadora de colesterol. Esto motivó que el fármaco, que había sido desplazado del mercado ante la introducción de la atorvastatina, fuera reposicionado al transformar a los pacientes con el polimorfismo B1B1 en el «nicho terapéutico». Sin embargo, aunque este hecho estableciera la posibilidad de abrir nuevos mercados farmacéuticos -en especial a fines de la década de 1990- al «resucitar» productos antiguos, la realidad es que actualmente las pruebas farmacogenómicas se utilizan poco en la terapéutica clínica. Es más, la atorvastatina aún domina a la pravastatina en el mercado. Según valores del año 2004, las ventas del Pravacol® fueron de 2.64 mil millones de dólares estadounidenses y las del Lipitor®, de 10.86 mil millones.

Una excepción, mantenida hasta la fecha, está constituida por el empleo del trastuzumab y la prueba HER-2/neu para el cáncer de mama. HER-2/neu es un oncogén amplificado en ciertos subgrupos de pacientes. Las pruebas farmacogenéticas pueden identificar a los candidatos que responderán al trastuzumab. En el año 2002, el National Institute of Health and Clinical Excellence del Reino Unido consideró que el trastuzumab era costo-efectivo, a pesar del costo de aproximadamente 19 000 dólares anuales.

En este artículo, se analizó si la determinación del perfil FG podría sustentar la toma de decisiones mediante un análisis económico simple de la segmentación del mercado farmacéutico. En este contexto, las empresas farmacéuticas podrían considerar prospectivamente los reembolsos de fármacos para los cuales la población tratada se dividió en segmentos que respondieron al tratamiento o no. Así, este análisis estuvo determinado por el entorno de la costo-efectividad, utilizado por los pagadores para establecer si un producto estará cubierto y si se obtendrían beneficios al incluir a los pacientes en los sistemas de seguros médicos nacionales.

Si se asume que los pagadores utilizan estándares farmacoeconómicos (manifiestos o no) cuando evalúan tecnologías terapéuticas nuevas, es recomendable desarrollar un modelo matemático simple para determinar los factores que influyen sobre los precios y los beneficios totales bajo condiciones tradicionales o farmacogenómicas. En los últimos años se ha incrementado el uso de herramientas farmacoeconómicas para la toma de decisiones respecto de la cobertura y los reembolsos de los nuevos fármacos y productos biotecnológicos. Con estas metodologías, los autores establecen 3 principios que generan estrategias diferentes de la industria farmacéutica. El segundo y tercer principio mitigan al primero, que sostiene que «una estrategia de desarrollo FG centrada únicamente en la subpoblación de pacientes que responden nunca generará más beneficios que si se hubiese implementado un marco de desarrollo tradicional». El segundo señala que «si bien los beneficios totales bajo las condiciones FG serán inferiores en comparación con las tradicionales, no serán tan bajas como muchos consideran en la industria» y si «se equilibran los precios en la subpoblación que responde, se compensará parcialmente la pérdida de los pacientes tratables». El último refiere que si «una estrategia FG se implementa de manera tal que un nuevo fármaco se comercialice a los pacientes con el marcador genético y sin él y si los precios se fijan en cada mercado según su valor terapéutico, entonces los beneficios totales serán los mismos que si se hubiera seguido una estrategia tradicional».

Un modelo económico simple de determinación de ganancias

El modelo matemático contempló los precios y las ganancias del mercado bajo 3 escenarios de desarrollo posibles:

– Estrategia 1: un enfoque FG en el cual la droga se desarrolló exclusivamente y se comercializó a los pacientes con un marcador genético g;

– Estrategia 2: un enfoque tradicional, que no distinguió a los pacientes sobre la base de marcadores genéticos; y

– Estrategia 3: un enfoque FG que abarcó a los pacientes con marcadores genéticos y sin ellos.

El modelo desarrollado en el presente estudio buscó crear un entendimiento global de la dinámica estructural del mercado FG y analizar las variables que determinan las decisiones que involucran esta tecnología. No obstante, como con cualquier modelo, el proceso de abstracción del mundo real utilizado por los 3 principios enunciados tiene sus limitaciones. Cuanto mayor es la abstracción, menor la representatividad del modelo. Sin embargo, esto puede constituir la base para el desarrollo ulterior de otras investigaciones y modelos.

Si bien los 3 principios se relacionan estrechamente con los beneficios totales, también explican de manera parcial por qué la FG es muy poco utilizada en la actualidad, en contraposición a lo proyectado hace muy pocos años atrás, cuando las herramientas FG estuvieron disponibles y la secuenciación del genoma humano se hizo realidad.

 

Especialidad: Bibliografía - Farmacología