Generar y utilizar datos del mundo real: una batalla cuesta arriba que vale la pena

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• Estadísticas biológicas
• Informática de la salud

Sus antecedentes:

• La oncología de precisión enfrenta desafíos con los ensayos clínicos tradicionales con respecto a la viabilidad y la generalización de los datos.
• Se necesitan métodos de investigación prácticos para probar diversos subgrupos de pacientes y evaluar la eficacia de los medicamentos en el mundo real.
• Los datos del mundo real (RWD) ofrecen una solución potencial para generar conjuntos de datos completos y validar biomarcadores.

Objetivo del estudio:

• Explorar el potencial de aprovechar los datos del mundo real (RWD) para avanzar en la oncología de precisión.
• Destacar los beneficios y los desafíos asociados con el uso de RWD en la investigación oncológica.
• Sugerir un camino a seguir para integrar el RWD en el diseño de ensayos oncológicos y la evaluación de medicamentos.

Principales métodos:

• Esta perspectiva revisa la literatura existente y analiza las aplicaciones establecidas y potenciales de RWD en oncología.
• Examina las preocupaciones y limitaciones que obstaculizan la adopción más amplia de RWD, incluida la calidad de los datos, la privacidad y los sesgos.
• La discusión se centra en cómo los repositorios de RWD construidos específicamente pueden apoyar el descubrimiento y la validación de biomarcadores.

Principales resultados:

• La RWD puede complementar los ensayos clínicos tradicionales, permitiendo el reembolso condicional y el acceso acelerado a los medicamentos.
• RWD facilita el diseño de ensayos innovadores y apoya la ampliación o el perfeccionamiento de las indicaciones farmacológicas.
• Los repositorios de RWD construidos específicamente son cruciales para el descubrimiento y la validación de nuevos biomarcadores en oncología.

Conclusiones:

• Los datos del mundo real tienen un potencial significativo para superar las limitaciones de las metodologías de investigación oncológica actuales.
• Abordar las preocupaciones sobre la calidad, la privacidad y el sesgo de RWD es esencial para su implementación efectiva.
• La utilización estratégica de RWD puede avanzar significativamente en la oncología de precisión, el descubrimiento de biomarcadores y la evaluación de fármacos.