Sevilla, 16 de abril.- La diabetes tipo 2 ya no se puede entender como una enfermedad única, un aspecto confirmado a partir de la evaluación del creciente volumen de datos disponibles, muchos de ellos procedentes de potentes bases de datos como SIDIAP (Sistema d’Informació per al Desenvolupament de la Investigació en Atenció Primària). Esta base de datos trabaja con información del mundo real (real-world data), lo que permite entender cómo se comporta la diabetes en la población general, no solo en condiciones ideales. Además, su tamaño y calidad la han convertido en una referencia internacional, colaborando en estudios europeos e incluso globales.

“Por primera vez podemos analizar la diabetes en poblaciones reales, no en ensayos clínicos realizados en condiciones ideales que no se reproducen en las consultas de cada día. Esto permite entender mejor cómo evoluciona la enfermedad, cómo se trata y qué resultados obtenemos”, afirman tanto Josep Franch Nadal como Joan Barrot de la Puente, ambos ponentes en una mesa redonda del XXXVII Congreso Nacional de la Fundación de la Sociedad Española de Diabetes (FSED) que ha expuesto el papel que desempeñan los macrodatos en el conocimiento real para una atención personalizada de la diabetes tipo 2 en España.

Ambos son médicos de Familia que están vinculados al SIDIAP en el ámbito de la investigación clínica, lo que les permite hacer una valoración de los resultados y expectativas. “Tenemos más datos que nunca, pero el reto es usarlos bien. Si no simplificamos y no pensamos en el paciente real, corremos el riesgo de hacer una medicina muy sofisticada, pero poco útil”, declaran. En su opinión, “los datos pueden ayudar a tomar decisiones más informadas, anticipar riesgos y ajustar tratamientos. Pero el reto está en convertir esa información en herramientas útiles y no en aportar más complejidad”.

Implicaciones en el manejo de la diabetes

Los macrodatos pueden ayudar a comprender mucho mejor la realidad de la diabetes tipo 2 fuera del entorno estrictamente experimental. “Los grandes volúmenes de datos procedentes de práctica clínica real, registros o bases poblacionales permiten identificar patrones, desigualdades, resultados en salud y oportunidades de mejora que a veces no vemos con tanta claridad en otros contextos”, admite la Dra. Ana Cebrián, co-moderadora de esta mesa y vicesecretaria de la SED, quien recuerda que “los macrodatos no deben verse solo como una herramienta tecnológica, sino como una oportunidad para mejorar la prevención, la estratificación del riesgo, la detección de inercia terapéutica y la adecuación de los tratamientos”.

En general, contar con macrodatos en diabetes aporta, sobre todo, contexto. “Permite identificar qué tipo de paciente tenemos delante y anticipar su evolución, su riesgo y su respuesta al tratamiento. Es pasar de ‘qué cifra tiene’ a ‘qué paciente es’. Esto nos permite conocer el pronóstico y, por tanto, adecuar nuestras intervenciones al futuro del paciente”, destaca el Dr. Joan Barrot de la Puente, médico de Familia en el Centro de Salud Jordi Nadal (Salt, Girona).

En este sentido, según este experto, “SIDIAP aporta volumen, calidad y representatividad”. Es una base de datos con millones de registros clínicos que refleja la práctica real y permite estudiar evolución, tratamientos y complicaciones a gran escala. Entre sus contribuciones más significativas, como apunta el Dr. Barrot, “evidencia que la diabetes es heterogénea, que muchos pacientes no alcanzan objetivos y que los modelos tradicionales de tratamiento tienen limitaciones claras. También demuestra que los datos bien analizados permiten predecir mejor la evolución clínica”.

Fenotipado de la DT2

Un aspecto crucial donde está incidiendo de forma positiva la disposición de datos de personas con diabetes en condiciones de práctica clínica real es que está facilitando el fenotipado de la enfermedad. “Sabemos que hay subgrupos de personas con diabetes (relacionados con edad, obesidad, insulinorresistencia o déficit de secreción), pero aún falta trasladarlo de forma sencilla y útil a la práctica diaria”, indica el Dr. Josep Franch Nadal, que es especialista en Medicina Familiar y Comunitaria en el EAP Raval Sud (Barcelona). Como llama la atención este experto, “la diabetes tipo 2 es mucho más que glucosa alta: es una enfermedad heterogénea, con mecanismos distintos y riesgos diferentes, de forma que tratar a todos igual es, sencillamente, tratar mal a muchos”.

Lograr un fenotipado adecuado en diabetes tipo 2 (es decir, identificar y clasificar correctamente las características biológicas, clínicas y metabólicas de cada paciente) puede tener importantes beneficios. Según enumera el Dr. Franch, “desde una prevención personalizada o un seguimiento que optimice recursos en función del paciente, hasta elegir mejor el tratamiento desde el inicio y evitar el clásico ‘ensayo-error’.

En cualquier caso, como reconoce, hay importantes barreras: “complejidad, falta de validación clínica, dificultades tecnológicas y riesgo de generar desigualdades, junto con la sobresaturación asistencial que dificulta la implantación de cualquier cambio”. En definitiva, como resume el Dr. Franch, “el impacto potencial es grande, enorme, pero todavía falta aplicarlo y demostrarlo de forma sólida en la práctica real. Tenemos la información y la tecnología, pero falta integrarlas de forma sencilla, fiable y aplicable en la consulta diaria”.

SIDIAP, del mundo real al mundo global

SIDIAP ha contribuido a cambiar la forma de investigar la diabetes de estudios limitados y controlados a análisis masivos, continuos y representativos de la vida real. Se ha erigido en una de las herramientas más importantes en Europa para la investigación en salud a partir de datos reales de pacientes, especialmente en el ámbito de la Atención Primaria en Cataluña.

SIDIAP recoge información anonimizada de millones de pacientes atendidos en el sistema público catalán, gestionado por el Institut Català de la Salut. Incluye diagnósticos, tratamientos, resultados analíticos, prescripciones y datos sociodemográficos. En el campo de la diabetes, SIDIAP ha tenido un impacto especialmente relevante, especialmente en la diabetes tipo 2, sobre todo por la posibilidad de llevar a cabo estudios a gran escala en vida real, evaluar fármacos en situación de práctica clínica real, predecir el riesgo e implementar una medicina personalizada, y está repercutiendo también en las políticas sanitarias; de hecho, los resultados obtenidos con SIDIAP han servido para diseñar programas de prevención, mejorar protocolos de seguimiento y optimizar el uso de recursos sanitarios.

El rol de la IA

Como sintetiza la Dra. Cebrián, “los macrodatos pueden ser una palanca muy útil para avanzar hacia una medicina más precisa, más proactiva y más centrada en el paciente”. En idéntico sentido se pronuncia la Dra. María José Picón, vicepresidenta de la SED y principal responsable del programa científico del Congreso, quien reconoce que “el análisis de grandes cohortes ayudará a comprender mejor la heterogeneidad de la diabetes tipo 2 y a definir subtipos más específicos, lo que permitirá estrategias terapéuticas aún más ajustadas”.

En este contexto también resulta crucial el papel de la inteligencia artificial, que “permitirá anticipar complicaciones antes de que se manifiesten clínicamente, facilitando intervenciones más tempranas y potencialmente más eficaces”, afirma la Dra Picón. Y, según añade, “también contribuirá a desarrollar sistemas de ayuda a la decisión clínica que apoyen al profesional sanitario con recomendaciones personalizadas basadas en millones de datos comparables”.

El reto será garantizar la calidad de los datos, su interoperabilidad y la protección de la privacidad. “Si estos aspectos se gestionan adecuadamente, el Big Data y la inteligencia artificial pueden transformar profundamente la prevención y el tratamiento de la diabetes en los próximos años”, concluye la vicepresidenta de la SED.