Investigadores del MIT desarrollan an\u00e1lisis enfocados en acelerar los ensayos cl\u00ednicos de terapias de COVID-19 y atraer m\u00e1s fondos para vacunas y antiinfecciosos. Cr\u00e9dito: Por doomu <\/p>\n
En respuesta a la pandemia de COVID-19, investigadores del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts han publicado un par de estudios en un n\u00famero especial de COVID-19 de Harvard Data Science Review, disponible gratuitamente a trav\u00e9s de acceso abierto, que describen nuevos m\u00e9todos para acelerar la aprobaci\u00f3n de medicamentos durante pandemias y para proporcionar medidas m\u00e1s precisas de las probabilidades de \u00e9xito de los ensayos cl\u00ednicos de vacunas y otras terapias antiinfecciosas. <\/p>\n
\u00abLos ensayos cl\u00ednicos aleatorios en los que los pacientes se asignan al azar a dos grupos, uno que recibe un nuevo tratamiento y el otro que recibe un placebo o un tratamiento de referencia, son el est\u00e1ndar de oro para determinar la seguridad y la eficacia de un tratamiento\u00bb, dice Andrew Lo, Ph.D. ., autor principal del estudio y profesor Charles E. y Susan T. Harris en la Sloan School of Management del MIT. \u00abSolo cuando el grupo de tratamiento muestre una mejora significativa sobre el grupo de control, los reguladores aprobar\u00e1n la terapia\u00bb. Agrega, \u00abel proceso actual est\u00e1 dise\u00f1ado para proteger al p\u00fablico al minimizar las posibilidades de \u00abfalsos positivos\u00bb (aprobaci\u00f3n de terapias ineficaces e inseguras) y, en general, ha tenido mucho \u00e9xito\u00bb.<\/p>\n
Pero hay es una compensaci\u00f3n entre falsos positivos y falsos negativos (no aprobar una terapia segura y efectiva), y Lo y sus colaboradores han desarrollado un marco que utiliza un modelo epidemiol\u00f3gico de COVID-19 para calcular el umbral estad\u00edstico \u00f3ptimo para aprobar un medicamento durante una pandemia. \u00abEn medio de un brote, muchas vidas est\u00e1n en juego, por lo que debemos preocuparnos menos por los falsos positivos y m\u00e1s por los falsos negativos que en tiempos normales\u00bb, dice Lo, \u00abEn respuesta, hemos desarrollado un marco anal\u00edtico que permite a los reguladores hacer este intercambio de manera sistem\u00e1tica, transparente y racional\u00bb.<\/p>\n
En el n\u00facleo de este nuevo marco, que fue desarrollado conjuntamente en colaboraci\u00f3n con los estudiantes del MIT Qingyang Xu y Danying Xiao, y el ex estudiante del MIT Shomesh Chaudhuri , Doctor. (ahora en QLS Advisors) es un algoritmo de optimizaci\u00f3n expl\u00edcito dise\u00f1ado para minimizar la p\u00e9rdida de vidas esperada en varios escenarios generados por un modelo estad\u00edstico de una enfermedad infecciosa. Este algoritmo, dice Xu, conducir\u00e1 a m\u00e1s aprobaciones de medicamentos durante los brotes, no muy diferente del programa de Autorizaciones de Uso de Emergencia (EUA) de la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. \u00abNuestro marco complementa la EUA, lo que permite a los reguladores incorporar consideraciones de p\u00e9rdida de vidas cuantitativamente durante per\u00edodos de estr\u00e9s extraordinario\u00bb, explica Xu, investigador principal del estudio.<\/p>\n
En un estudio complementario escrito por Lo y Doctorado en MIT estudiantes Kien Wei Siah y Chi Heem Wong, los investigadores del MIT estimaron las probabilidades de \u00e9xito (PoS) de los ensayos cl\u00ednicos de vacunas y otras terapias antiinfecciosas utilizando el conjunto de datos Citeline proporcionado por Informa Pharma Intelligence, parte de la editorial Informa, con sede en el Reino Unido. . Este conjunto de datos incluye 43\u00a0414 tripletes \u00fanicos de ensayos cl\u00ednicos, medicamentos y enfermedades durante los \u00faltimos 20 a\u00f1os, lo que da como resultado m\u00e1s de 2500 programas de vacunas y m\u00e1s de 6800 programas antiinfecciosos sin vacunas, el conjunto de datos m\u00e1s grande de su tipo.<\/p>\n
\u00abEl PoS es un aporte clave en cada decisi\u00f3n importante de cada compa\u00f1\u00eda biofarmac\u00e9utica sobre qu\u00e9 enfermedad abordar y cu\u00e1ntos recursos dedicarle\u00bb, observa Lo.<\/p>\n
Porque un ensayo cl\u00ednico exitoso puede significar miles de millones de d\u00f3lares en los ingresos, peque\u00f1os cambios en el PoS pueden conducir a decisiones comerciales muy diferentes. Por lo tanto, tener medidas oportunas y precisas de PoS es fundamental y, a menudo, estas mejores medidas de riesgo y recompensa permiten a los inversores poner m\u00e1s capital a trabajar.<\/p>\n
El PoS general estimado para los programas de vacunas patrocinados por la industria es de alrededor del 40 %. , que es el m\u00e1s alto entre todos los grupos de enfermedades (en comparaci\u00f3n, el PoS de los ensayos de c\u00e1ncer es, hist\u00f3ricamente, inferior al 5 %), y el 16,3 % para los programas antiinfecciosos sin vacunas patrocinados por la industria. Los virus involucrados en brotes recientes El s\u00edndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS), el s\u00edndrome respiratorio agudo severo (SARS), el \u00e9bola y el zika han tenido 45 programas sin vacunas y 35 de desarrollo de vacunas iniciados en las \u00faltimas dos d\u00e9cadas, y hasta la fecha solo ha habido dos vacunas aprobadas ( para el \u00e9bola). Esto apunta a una clara necesidad de nuevas pol\u00edticas para abordar esta brecha.<\/p>\n
\u00abA medida que los gobiernos de todo el mundo comienzan a formular una estrategia m\u00e1s sistem\u00e1tica para hacer frente a las pandemias m\u00e1s all\u00e1 del COVID-19, estos c\u00e1lculos pueden ser utilizados por los formuladores de pol\u00edticas para identificar \u00e1reas con mayor probabilidad de estar desatendidas por la participaci\u00f3n del sector privado y que necesitan apoyo del sector p\u00fablico\u00bb, dijo Wong, autor principal del estudio. Estos resultados son parte del Proyecto ALPHA (Analytics for Life-sciences Professionals and Healthcare Advocates), una iniciativa en curso en el Laboratorio de Ingenier\u00eda Financiera (LFE) del MIT, donde Lo es directora, para ayudar a que el ecosistema de financiaci\u00f3n biom\u00e9dica sea m\u00e1s eficiente. \u00abAhora proporcionamos esta informaci\u00f3n de manera regular, no es solo un trato de una sola vez\u00bb, dice Lo. Los usuarios pueden obtener las estimaciones de PoS m\u00e1s actualizadas en https:\/\/projectalpha.mit.edu. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Siga las \u00faltimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Shomesh Chaudhuri et al, Ensayos cl\u00ednicos adaptativos bayesianos para terapias antiinfecciosas durante brotes epid\u00e9micos, Revisi\u00f3n de ciencia de datos de Harvard (2020). DOI: 10.1162\/99608f92.7656c213 Proporcionado por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts Cita<\/strong>: El enfoque estad\u00edstico de los ensayos cl\u00ednicos de COVID-19 tiene como objetivo acelerar el proceso de aprobaci\u00f3n de f\u00e1rmacos (19 de mayo de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https:\/ \/medicalxpress.com\/news\/2020-05-statistical-approach-covid-clinical-trials.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Investigadores del MIT desarrollan an\u00e1lisis enfocados en acelerar los ensayos cl\u00ednicos de terapias de COVID-19 y atraer m\u00e1s fondos para vacunas y antiinfecciosos. Cr\u00e9dito: Por doomu En respuesta a la pandemia de COVID-19, investigadores del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts han publicado un par de estudios en un n\u00famero especial de COVID-19 de Harvard Data … Continuar leyendo \u00abEl enfoque estad\u00edstico de los ensayos cl\u00ednicos de COVID-19 tiene como objetivo acelerar el proceso de aprobaci\u00f3n de medicamentos\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-26690","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26690","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=26690"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26690\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26690"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=26690"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=26690"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}