El Programa de Investigación All of Us (en inglés), de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH, por sus siglas en inglés), es una iniciativa trascendental que ha establecido una de las bases de datos de salud más grandes y exhaustivas de la historia. Con más de 870,000 participantes provenientes de todos los 50 estados de los Estados Unidos, el Programa All of Us consolida registros electrónicos de salud, encuestas, muestras biológicas, datos de dispositivos portátiles, información genómica y mediciones físicas. Diseñado como un recurso abierto y seguro para que lo utilicen los investigadores que se han registrado, este programa refleja la variabilidad propia del mundo real que durante mucho tiempo ha estado ausente en las investigaciones biomédicas, lo que incluye la variedad más amplia posible de factores como ascendencia, geografía, edad y experiencias de vida. Debido a que los datos están disponibles ampliamente y se encuentran en constante expansión, los investigadores pueden revisar el conjunto de datos a medida que van surgiendo nuevos métodos, tecnologías e hipótesis, lo que permite realizar descubrimientos que no habían sido posibles cuando se recopilaron los datos por primera vez.
Esta amplitud permite que el Programa All of Us sea particularmente valioso para comprender los trastornos por consumo de sustancias y la adicción, los cuales están determinados por la compleja interacción entre la biología, las conductas, el entorno y el contexto social. Al integrar datos genómicos con registros longitudinales de salud, autoinformes sobre el consumo de sustancias, medidas sobre la salud mental y aspectos del estilo de vida y el entorno social, este programa permite que los investigadores examinen la adicción a lo largo de toda la vida. Esta amplitud posibilita que se identifiquen factores de riesgo y de resiliencia, patrones de comorbilidad y trayectorias de recuperación que serían difíciles de detectar en estudios más pequeños o limitados. A medida que los patrones de consumo de sustancias, las políticas y los tratamientos van evolucionando, la apertura y la magnitud del Programa All of Us permiten plantear nuevas preguntas, facilitando así el desarrollo de perspectivas que pueden orientar el diagnóstico, la prevención, el tratamiento personalizado y diversas respuestas eficaces de la salud pública frente a la adicción. Este programa también contribuye a fomentar la comprensión de la superposición de los procesos fisiológicos subyacentes en diferentes enfermedades, algo que es necesario para la medicina integral.
En junio pasado, el Instituto Nacional sobre el Abuso de Drogas (NIDA, por sus siglas en inglés), lanzó el reto titulado “Unlocking Insights: Analyzing All of Us Data for Drug Addiction Research” (Desbloqueando perspectivas: Análisis de los datos del Programa All of Us para la investigación sobre la adicción a las drogas), una competencia sobre la ciencia de datos con el fin de impulsar el uso innovador del vasto conjunto de datos del Programa All of Us, para ayudar a comprender mejor el consumo, el abuso y la adicción a las sustancias. Este reto invitó a investigadores acreditados dentro de diversos equipos multidisciplinarios, como empresas, universidades y organizaciones sin fines de lucro, entre otras áreas, a aprovechar la plataforma de investigación titulada Researcher Workbench (en inglés) del Programa All of Us, para descubrir patrones y relaciones novedosas y relevantes para la adicción a las drogas. A los participantes se les asignó la tarea de identificar y caracterizar las correlaciones entre los factores genéticos, ambientales, del desarrollo y del comportamiento que podrían contribuir al riesgo de la adicción, la resiliencia, los resultados del tratamiento u otros aspectos clave de los trastornos por consumo de sustancias. Al impulsar nuevos enfoques analíticos y descubrimientos mediante este recurso abierto y diverso de datos, con el reto se buscó facilitar el desarrollo de perspectivas que, en última instancia, pudieran orientar la prevención, las intervenciones y las políticas.
Los jueces de todas las áreas del NIDA evaluaron 62 proyectos en total. De una lista de nueve finalistas se seleccionaron seis ganadores, que se anunciaron el 30 de enero (véase más abajo una descripción de estos proyectos).
En conjunto, los proyectos ganadores muestran el poder de incentivar de forma esmerada a los investigadores para que utilicen amplios recursos de datos seguros, con el fin de abordar retos complejos de la salud pública. Al combinar sólidas medidas de protección de la privacidad con reglas claras para el acceso a los datos de manera responsable, el reto Unlocking Insights de los NIH demostró que sí es posible generar descubrimientos significativos y aplicables al mundo real, mientras también se protege la confidencialidad de los participantes. Por ejemplo, estos equipos podrían transformar los hallazgos de sus proyectos en herramientas para el personal médico.
Retos como este no solo agilizan la innovación y la colaboración, sino que también maximizan el valor público de los datos que tan generosamente han aportado los participantes, ayudando así a velar por que los conocimientos científicos se traduzcan en resultados de salud que sean mejores y más equitativos. Más de 21,000 investigadores ya utilizan los datos del Programa All of Us como investigadores registrados en la plataforma Researcher Workbench. Alentamos a los investigadores a utilizar este recurso para realizar nuevos descubrimientos científicos y registrarse para obtener su acceso en www.researchallofus.org.
Proyectos ganadores del reto
Predicting Imminent Opioid Overdose among People with Opioid Dependence Using Multi-Modal Data (Predicción de una sobredosis inminente de opioides en personas con dependencia a estos mediante el uso de datos multimodales)
Mohammad Rifat Haider, Samantha Clinton, Golam Sarwar, Md Hafizur Rahman y Smita Rawal
Con el uso de datos incluidos en registros electrónicos de salud, este equipo de investigadores de la Universidad de Georgia evaluó si era posible predecir quién corre el riesgo de una sobredosis durante los primeros 30 días después de recibir el diagnóstico de una afección relacionada con opioides. Estos investigadores compararon modelos estadísticos tradicionales con enfoques más recientes de aprendizaje automático y descubrieron que en ambos casos se podía identificar el riesgo de sobredosis a corto plazo con una precisión significativa, utilizando datos que ya estaban disponibles en los registros de salud. Cabe destacar que el estudio también reveló que un índice de masa corporal (IMC) más bajo se relacionaba con un mayor riesgo de sobredosis. Este es un hallazgo inesperado que plantea nuevas preguntas para futuras investigaciones. El estudio demostró cómo el conjunto de datos del Programa All of Us puede respaldar una serie de herramientas prácticas para la predicción del riesgo a corto plazo, lo que puede ayudar al personal médico a identificar a las personas que podrían beneficiarse de intervenciones tempranas y específicas.
Analysis of Single and Polydrug Profiles in the All of Us Cohort: Self-Reported Health, Wearable Sleep Metrics, and Family History (Análisis de perfiles de consumo de una sola droga y de drogas múltiples en la cohorte del Programa All of Us: Autoinformes de salud, métricas de sueño con dispositivos portátiles y antecedentes familiares)
Akane Sano y Nidal Moukaddam
Estos dos investigadores de la Universidad Rice y de la Facultad de Medicina Baylor utilizaron una rica combinación de datos del Programa All of Us, como encuestas, registros electrónicos de salud y datos de dispositivos Fitbit, para explorar cómo distintos patrones de consumo de drogas se relacionan con la salud y las conductas cotidianas. Los investigadores descubrieron que las personas que consumían varias sustancias o estimulantes tendían a manifestar un estado de salud general más deficiente, tenían más interrupciones en el sueño y eran menos activas físicamente, mientras que muchas de estas medidas en las personas que solo consumían cannabis eran similares a las de las personas que no usaban drogas.
El estudio también reveló tasas más altas de antecedentes familiares de consumo de sustancias entre las personas que usaban varias drogas, lo que indica que hay un posible riesgo intergeneracional. Al combinar los registros clínicos con datos aplicables al mundo real provenientes de dispositivos portátiles, este proyecto mostró cómo algunas medidas de salud continuas y pasivas, como el sueño y la actividad, pueden revelar diferencias en la salud relacionadas con el consumo de sustancias, lo que permite avanzar hacia enfoques de prevención digital más personalizados. Las futuras investigaciones deberán aclarar si el consumo de cannabis era con fines medicinales o recreativos.
Association of GLP-1 Receptor Agonists with Acute SUD-Related Events (Asociación de los agonistas del receptor GLP-1 con eventos agudos relacionados con trastornos por consumo de sustancias)
Sugy Choi, Jae Man Park y Xiao Li
Los medicamentos agonistas del receptor GLP-1, que se utilizan con frecuencia para tratar la diabetes tipo 2 y ayudar a perder peso, han mostrado un potencial muy prometedor para tratar los trastornos por consumo de sustancias. Mediante el uso de datos del Programa All of Us, este equipo de investigadores de la Universidad de Nueva York, la Escuela de Salud Pública UTHealth en Houston y la Universidad de Nebraska en Kearney dio seguimiento a las visitas a las salas de urgencias, las hospitalizaciones y las sobredosis relacionadas con sustancias en personas que comenzaron a tomar medicamentos GLP-1 y en aquellas personas que tomaban otros medicamentos para la diabetes o para la pérdida de peso durante un período de seis meses. De forma sistemática, se encontraron tasas más bajas de visitas a las salas de urgencias y hospitalizaciones relacionadas con el consumo de sustancias entre las personas que comenzaron a tomar medicamentos GLP-1. Si bien es necesario realizar más investigaciones para confirmar estos hallazgos, el estudio sugiere que es probable que estos medicamentos de uso generalizado ofrezcan beneficios adicionales para las personas tanto con trastornos metabólicos como con trastornos por consumo de sustancias, lo que deja abierta la posibilidad de realizar nuevos debates y planteamientos clínicos y de políticas.
GWAS-driven Prioritization of Mouse Strains for Improved Preclinical Modeling of Substance Use Disorders (Priorización de cepas de ratón basadas en estudios de asociación del genoma completo (GWAS, por sus siglas en inglés) para mejorar la modelación preclínica de los trastornos por consumo de sustancias)
Alyssa Klein, Robyn L. Ball, Ashley Auth y Elissa Chesler
Este equipo de investigadores del Laboratorio Jackson en Bar Harbor, Maine utilizó resultados genéticos del Programa All of Us para ayudar a escoger cepas de ratón que reflejen de mejor forma el riesgo de trastornos por consumo de sustancias. El equipo incorporó hallazgos genéticos de variantes poco frecuentes en una herramienta llamada Strain Recommender, que predice qué cepas de ratón tienen más probabilidades de mostrar rasgos relacionados con la adicción. Posteriormente, el equipo comparó estas predicciones con datos conductuales reales provenientes de estudios sobre adicciones y encontraron un alto grado de concordancia: las cepas que se predijeron que eran vulnerables mostraron un mayor grado de impulsividad, ansiedad, sensibilidad a estímulos novedosos y respuestas más intensas a la cocaína, junto con déficits de aprendizaje, en comparación con las cepas que se predijeron como resistentes. El proyecto demostró la manera en que los datos del Programa All of Us pueden ofrecer retroalimentación y mejorar las investigaciones preclínicas al ayudar a los investigadores a seleccionar mejores modelos animales, logrando de esta forma que las investigaciones sobre adicciones sean biológicamente más relevantes y eficaces.
Using All of Us to Enhance the Generalizability of Evidence Derived from Randomized Controlled Trials for Substance Use Disorder Treatment Interventions (Uso del Programa All of Us para fortalecer la generalización de la evidencia derivada de estudios clínicos aleatorizados y controlados en intervenciones para el tratamiento de trastornos por consumo de sustancias)
Ali Jalali, Catherine Rabin, Caroline Andy, Colby Lewis V y Rachel Heise
Con el uso de los datos de un estudio clínico a gran escala sobre tratamientos con opioides como un caso de prueba, este equipo de investigadores de la Facultad de Medicina Weill Cornell combinó los datos del estudio con el conjunto de datos más diverso del Programa All of Us para determinar cómo funcionan dos medicamentos para el tratamiento de los trastornos por consumo de opioides en la atención rutinaria de la salud. Cuando los resultados del estudio se aplicaron a la población en general, los beneficios previstos de los tratamientos fueron menores o incluso cambiaron de rumbo, lo que sugiere que el estudio clínico original no captó totalmente la eficacia en el mundo real. Este proyecto demostró cómo los métodos de fusión de datos pueden utilizarse para adaptar los resultados de un estudio clínico y reflejar de mejor forma la diversidad de los pacientes atendidos en entornos para la atención cotidiana de la salud.
Investigating Pharmacogenetic Predictors of Substance Abuse (Investigación de predictores farmacogenéticos del abuso de sustancias)
Elizabeth Atkinson, Yi-Sian (Helen) Lin, Astrid Manuel y Erik Stricker
Otro de los proyectos ganadores exploró si los genes que afectan la forma en que las personas metabolizan los medicamentos también podrían vincularse al riesgo de tener trastornos por consumo de sustancias. Estos investigadores de la Facultad de Medicina Baylor estudiaron genes farmacogenómicos comunes en el conjunto de datos del Programa All of Us y encontraron que la variación en seis de estos genes estaba asociada con la situación sobre el consumo de sustancias. La mayoría de estos mostraron un efecto protector, mientras que otro aumentó el riesgo. También se examinaron los registros clínicos electrónicos y se reveló que algunos perfiles genéticos vinculados al consumo de sustancias estaban asociados con tasas más altas de lesiones, dolor y otras afecciones médicas, lo que sugiere que los efectos secundarios o las respuestas a los medicamentos podrían desempeñar cierta función. Aunque varios análisis más profundos de las redes genéticas no mostraron que estos genes fueran impulsores directos de la biología de la adicción, los hallazgos destacan la importancia del metabolismo de los fármacos y de los efectos secundarios para comprender y predecir el riesgo de consumo de sustancias.
Dra. Nora Volkow, directora
Aquí destaco la importante labor que está llevando a cabo el NIDA y otras novedades relacionadas con la ciencia detrás del consumo de drogas y la adicción.
