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Investigadores de la Stanford University School of Medicine, en Estados Unidos, han diseñado un algoritmo informático que les permite escudriñar rápidamente millones de informes de las autoridades del medicamento de Estados Unidos (FDA, en inglés) e identificar los "verdaderos" efectos secundarios de los fármacos.

Asimismo, este método sirve para identificar interacciones inesperadas entre fármacos distintos, como la que se da entre un antidepresivo llamado SSRI y un fármaco común para la hipertensión, que aumenta de forma significativa el riesgo de que el paciente pueda morir de un problema de corazón.

Uno de los principales investigadores del estudio, Russ Altman, profesor de Bioingeniería, Genética y Medicina en Stanford, "las personas de 70 años toman una media de siete diferentes fármacos de prescripción". La FDA es una base de datos para médicos y pacientes donde se recogen posibles efectos adversos farmacológicos.

Sin embargo, es muy difícil descubrir los verdaderos efectos secundarios, porque las personas tienen diferentes historiales médicos, enfermedades y los fármacos que toman, así como en edad, género y entorno.

"Algunos investigadores -admiten- han ido más lejos y han dicho que "nadie podrá nunca conseguir información útil de todos esos datos". Y es que más de 4 millones de informes contenidos en esta base de datos son poco menos que anecdóticos y no hay forma de saber si los efectos secundarios que constatan son verdaderos efectos secundarios, el resultado de una combinación de medicamentos o incluso un simple cúmulo de circunstancias.

Tatonetti ha desarrollado una forma de desarrollar un tipo de estudio de control de casos con estos datos, creando grupos de personas lo más similares posible, con la excepción de un fármaco variable para la hipertensión.

Si significativamente más gente que toma un fármaco informó de un evento adverso, como dolores de cabeza o vómitos, que aquellos que no tomaban el medicamento, es probable que la medicación sea realmente la culpable. Un método similar se puede usar para analizar las interacciones entre fármacos.

"Emparejando la mayor cantidad de esta variables posible, estamos controlando también por género, edad, dieta y muchas otras cosas que podrían no estar incluidas directamente en la base de datos de la FDA (...) esto incrementa el poder predictivo de la técnica", explica.

Tatonetti y Altman probaron su método analizando los registros sanitarios electrónicos de pacientes del Stanford Hospital & Clinics. Así confirmaron que 47 nuevas interacciones entre fármacos identificadas en el Estudio AERS eran reales cuando se analizaban los registros de los pacientes "reales".

En concreto, los pacientes que recibían tanto SSRI y tiazidas para la hipertensión arterial eran más propensos (9.3%) a mostrar intervalos QT prolongados en un electrocardiograma --asociados con un incremento de la incidencia de arritmias espontáneas y muerte súbita cardíaca-- que los pacientes que tomaban uno.

Noticia publicada en Europa Press (España)