Investigadores del CIBERES, coordinados por Jesús Villar desde la Unidad de Investigación del Hospital Universitario Dr. Negrín de Las Palmas de Gran Canaria, en colaboración con una red de 21 hospitales españoles y el Departamento de Cuidados Respiratorios del Massachusetts General Hospital en Boston, han desarrollado un modelo pronóstico que puede guiar a los clínicos a decidir con precisión qué pacientes con el Síndrome de Distrés Respiratorio Agudo (SDRA) pueden ser considerados candidatos para participar en ensayos clínicos terapéuticos mientras son tratados en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCIs).
El SDRA es una de las formas más graves y letales de insuficiencia respiratoria aguda en las UCIs. Clínicamente consiste en un cuadro de edema agudo de pulmón producido por una intensa inflamación pulmonar en el contexto de enfermedades pulmonares y sistémicas como las neumonías, la sepsis, los traumas de tórax, la pancreatitis aguda, la aspiración de contenido gástrico y las transfusiones sanguíneas múltiples. Aunque no existen fármacos específicos para tratar el SDRA, el manejo terapéutico de estos pacientes comienza con la administración de antibióticos y líquidos intravenosos y el soporte de la respiración mediante la intubación endotraqueal y la conexión a respiradores mecánicos con altas concentraciones de oxígeno. A pesar de los avances tecnológicos para el soporte de la función de los órganos vitales en pacientes critícamente enfermos, más del 40 por ciento de los pacientes con SDRA fallecen en el hospital.
Desde su primera descripción clínica en 1967, se han realizado cerca de 200 ensayos clínicos con fármacos y técnicas de oxigenación y ventilación para intentar aumentar la supervivencia de este síndrome. Sin embargo, tan solo tres de esos ensayos han sido positivos. El caso es que nunca se ha evaluado que los tratamientos testados puedan ser buenos para algunos pacientes y malos para otros. En muchos casos, estos ensayos se han realizado cuando es demasiado pronto y otros cuando es demasiado tarde. Para Jesús Villar y su grupo de investigadores, la razón fundamental es que los pacientes que comparten la misma “etiqueta” de SDRA, difieren en gravedad, en pronóstico y en la respuesta a la ventilación mecánica. La posibilidad de que ciertos grupos de pacientes con SDRA de alto riesgo puedan beneficiarse de tratamientos experimentales no se ha considerado en la mayoría de los ensayos clínicos de SDRA, particularmente en aquellos pacientes sin mejoría clínica después de 24 horas de tratamiento. Muchos de los pacientes incluidos en la mayoría de los ensayos clínicos que fueron negativos mejoraron a las 24 horas de iniciarse el ensayo, independientemente de la rama de tratamiento a la que fueron aleatorizados. Por eso, evaluar y precisar con exactitud la gravedad y la probabilidad del pronóstico de los pacientes con SDRA es necesario, factible y crucial a la hora de diseñar ensayos clínicos en pacientes con SDRA persistente.
En EE.UU., la FDA (Food and Drug Administration) emitió un informe en 2012 en el que recomendaba incorporar estrategias de enriquecimiento para ensayos clínicos. La FDA define el término “enriquecimiento” como el uso prospectivo de cualquier característica del paciente para seleccionar una población en la que la detección del efecto de un fármaco (si lo hubiera) es más probable que se produzca que si se administra en una población no seleccionada. Predecir el pronóstico de pacientes de alto riesgo en las primeras 24 horas ayudaría a actuar para prevenir complicaciones y la muerte prematura. La revista norteamericana Critical Care Medicine ha aceptado publicar un estudio en el que Jesús Villar y su equipo de investigadores describen un modelo de enriquecimiento pronóstico siguiendo las recomendaciones de la FDA para la selección de pacientes con SDRA en futuros ensayos clínicos. En una muestra de 1200 pacientes con SDRA moderado o grave, estos investigadores han descrito un modelo que predice con una alta exactitud el pronóstico de estos pacientes a partir de datos clínicos obtenidos en las primeras 24 horas del diagnostico de SDRA, independientemente de la causa del SDRA y de la causa de muerte.
Con cerca de medio millón de datos recogidos en esta cohorte de pacientes con SDRA, el modelo propuesto se basa en la combinación de ciertos puntos de corte de cuatro variables de muy fácil registro en el momento del diagnóstico del SDRA y tras 24 horas de tratamiento rutinario. A través de análisis estadísticos complejos y de técnicas de árboles de decisión, los datos han aportado nueva información, la información ha generado nuevos conocimientos, y estos conocimientos pueden servir para transformar los cuidados de los pacientes con SDRA. La base de datos de los 1200 pacientes se dividió de forma aleatoria en dos conjuntos de datos independientes, con el 75 por ciento (datos de entrenamiento) para construir el modelo y el 25 por ciento (datos de validación) para validarlo. Para conseguir un modelo robusto, se generaron 1000 escenarios aleatorios en cada uno de estos dos conjuntos de datos. El modelo fue correcto el 86 por ciento de las veces a la hora de predecir a las 24 horas del diagnóstico de SDRA qué pacientes tenían alto riesgo de fallecer. Básicamente, el modelo toma una serie de valores de variables demográficas y signos vitales y determina con una alta exactitud la trayectoria del paciente durante su estancia en la UCI. La simplicidad y belleza del modelo estriba en que puede ser implementado en un monitor a la cabecera del paciente. Con este modelo se podrían generar alertas para que los clínicos modifiquen el manejo ventilatorio del paciente con SDRA o iniciar el tratamiento más adecuado para mantener o impedir el deterioro de la función del pulmón y de otros órganos vitales.
Próximamente, este grupo de investigadores expandirá su trabajo para producir nuevas alternativas que diagnostiquen la gravedad del SDRA y predigan en tiempo real, si en un determinado paciente con SDRA puede revertirse la secuencia de eventos que conducen a un desenlace fatal. La idea es integrar toda esta información en una única herramienta que ayude al manejo clínico en las primeras 24 horas del diagnóstico de SDRA, porque la información que aporta el modelo de enriquecimiento pronóstico diseñado por el equipo de investigadores de Jesús Villar es que los pacientes con SDRA pueden deteriorarse muy rápidamente. "Queremos ser capaces de decir a las 24 horas del diagnóstico de SDRA qué pacientes se pondrán mejor y qué pacientes empeorarán si no se modifican los valores de las variables elegidas en el modelo" indica el Dr. Villar.