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La medicina científica desarrollada a lo largo del siglo XX ha sido fundamentalmente reduccionista, persiguiendo simplificar la morbilidad humana en categorías diagnósticas derivadas del estudio de las series de casos y las inferencias de la epidemiología clínica, rechazando, por ser poco científicos, los aspectos psicosociales.

Existe un cambio profundo en los modelos explicativos científicos que estaría minando seriamente esta perspectiva todavía dominante y que desde mi punto de vista implica una reivindicación de las bases conceptuales y epistémicas de la medicina de familia.   

http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMms1706744

Es la «network medicine» -que traduciremos como medicina de red- que nace del fracaso del último gran paso reduccionista del paradigma biomédico biologicista: la medicina molecular.

Estamos, efectivamente, en la era post-genómica: está claro que solo una pequeña minoría de enfermedades son causadas por trastornos genéticos. 

El asunto, con la mayoría de las enfermedades, parece que es mucho más complejo: son las interacciones entre genes, variables internas y ambientales las que determinan las enfermedades.

La novedad no está obviamente en esta afirmación sino en un nuevo enfoque de análisis. Las relaciones entre variables no responden satisfactoriamente a modelos lineales tipo causa efecto sino a modelos de redes. Los distintos factores se relacionarían entre si formando nodos que a su vez interaccionarían formando redes.

La medicina de red («network medicine») analiza las estructuras que emergen del análisis de las correlaciones agrupadas en nodos.

La causalidad lineal ha muerto. 

El fin del modelo de causalidad lineal y el reduccionismo mecanicista

En el prólogo del precioso libro «Nodos» se explica mejor qué significa la pérdida del sueño de Laplace de un universo ordenado y predecible según el modelo de causalidad lineal:

«La ciencia newtoniana al igual que la maxwelliana -lineales ambas en un sentido matemático- los pilares sobre los que se asentó hasta no hace mucho nuestra visión científica del mundo, no fueron suficientes para sostener el sueño laplaciano. La no linealidad, plasmada en dominios como el caos, la, en definitiva, complejidad se ha adueñado del sempiterno proyecto de comprender el mundo, a la manera -la única posible de verdad- de la ciencia.»

Y continuan:

«Solo sistemas no lineales son capaces de explicar la aparición de nuevas propiedades; esto es, las emergencias que vemos constantemente alrededor nuestro»

El modelo matemático que sustenta el estudio de las redes tiene más de tres siglos. Fue Leonhard Euler quien fundó la teoría de grafos. Dos siglos después, el psicólogo austriaco Jacob Levy Moreno desarrolla los sociogramas para representar las relaciones de individuos de un grupo social determinado.

La ciencia de redes sin embargo se topó con dos problemas que han impedido su desarrollo hasta ahora: (1) dificultad para acceder a los datos de redes muy complejas y (2) dificultad para analizar y formalizar dichos datos.

Internet, el big data y tecnologías como la minería de datos han impulsado y facilitado la aplicación de los modelos de red a diferentes contextos que por su complejidad hasta ahora eran inaccesibles al análisis.

Así pues, la nueva ciencia médica de red nace de las cenizas de la linealidad y el reduccionismo que, aunque han sido tremendamente eficaces hasta ahora, acumulan tantas anomalías que nos hace pensar que un inminente cambio de paradigma, por primera vez en siglos, no reduccionista sino holístico, se acerca  

Aunque el reduccionismo en el pensamiento científico se remonta a la obra de Descartes o incluso antes en la del presocrático Demócrito, la consideración formal más articulada es la de Nagel en su ensayo de 1949  «The Meaning of Reduction in the Natural Sciences”. Como explican los autores del artículo del NEJM que estamos comentando:

«reduccionismo es la aclaración de un campo utilizando las herramientas de otro campo más fundamental»

¿Una ciencia puede ser reducida a otra?

En medicina una forma de reduccionismo ha procedido de la explicación mecanicista de la salud y la enfermedad que ha llevado a separar enfermo y enfermedad y estudiar las enfermedades como si fueran categorías objetivas independientes.

Los historiadores de la medicina han señalado que en realidad la historia de las enfermedades hasta ahora es una progresiva reducción del alcance de las lesiones: de la persona al órgano; del tejido a la bacteria; de la bacteria a la célula; de la célula al ADN; del ADN a la proteína.

La terapéutica también ha perseguido este ideal reduccionista: la esperanza de encontrar un remedio específico para cada enfermedad («silver bullet») ha impulsado tanto la investigación farmacológica de las últimas décadas como, desde luego, su marketing (la exitosa venta de psicofármacos se ha basado en un absurdo y anticientífico reduccionismo cerebral, como muy bien ha señalado Moncrieff)

Los reduccionismos han tenido fuertes críticas tanto dentro como fuera de la medicina. La más clásica es la de Rudolph Virchow, que creía que la ciencia médica no podría mejorar el sufrimiento humano sin atender sus causas sociales. 

McKeown usó el ejemplo de la tuberculosis en su crítica de la salud pública centrada en la biomedicina, demostrando que la disminución de su impacto en la mortalidad tuvo que ver más con aspectos sociales que con descubrimiento médicos.

La medicina de familia también ha sido una especialidad con fundamentos epistémicos críticos con el reduccionismo biologicista de la medicina, con autores fundamentales como el médico canadiense Ian McWhinney que desde finales de los años 70 viene señalando la necesidad de superar el modelo de causalidad lineal

Contextualizando el progreso médico

En todo caso, la avalancha biologicista mecanicista acalló rápidamente estas visiones más holísticas tachándolas poco menos que de anticientíficas. Nada se podía hacer ante la fuerza de los hechos: los avances tecnológicos y los éxitos de la edad de oro de la biomedicina (los gloriosos 40 años tras la II Guerra Mundial) implicaron enormes avances en el abordaje de múltiples enfermedades. 

Ahora, en perspectiva y tras la crisis del modelo lineal que muestra las limitaciones de la explicación última que iba a ser la genética, tenemos la posibilidad de contextualizar mejor qué ha ocurrido en medicina en los últimos 50 años.

James Le Fanu fue un adelantado a esas criticas en su muy recomendable obra: «The rise and fall of modern medicine». De manera particularmente clarividente, Le Fanu advertía que los éxitos de la llamada «edad de oro de la medicina científica» fueron debidos en gran medida a la casualidad y no a la comprensión profunda de los mecanismos biológicos que se encontraban detrás de estos indudables avances.

El progreso médico ha sido según Le Fanu, en gran medida, un «regalo de la naturaleza». Con un exceso de soberbia, la medicina pensó que los nuevos descubrimientos eran fruto de su genio. Y es verdad. Pero más que de la capacidad de comprensión de la biología humana alcanzada gracias a la investigación, eran fruto de la perspicacia y perseverancia de los grandes descubridores.

En todo caso, la sustancial mejora en el conocimiento básico ocurrida en las últimas décadas constituía una base para ser optimistas. «Si hicimos avances científicos sin conocer las bases biológicas, ahora que sabemos habrá muchos más progresos» era la consigna, ciertamente lógica, que ha estimulado la investigación biomédica moderna.

Pero estos éxitos no han llegado. Lo que Le Fanu escribía en 1999 sigue plenamente vigente: 

“En una curiosa paradoja, la aproximación científica a la búsqueda de nuevas terapias ha sido mucho menos productiva de lo esperado, particularmente cuando la comparamos con la estrategia ciega y azarosa anterior»

Pensábamos que el saber reduccionista biológico, del que el estudio detallado del genoma humano era su último escalón, nos llevaría a nuevas fronteras terapéuticas; sin embargo, solo nos ha abierto nuevos interrogantes (sabemos mejor todo lo que no sabemos) y nos devuelve a una cruda realidad: la mayoría de los avances biomédicos, los que han tenido verdadera capacidad de cambiar el curso de enfermedades prevalentes, han sido fruto del empirismo, del viejo ensayo-error y no del conocimiento de las bases celulares o moleculares de las enfermedades.

Han existido avances, sin duda, pero muy desproporcionados a la inversión y a los recursos empleados. Es duro reconocer que la mayoría de los descubrimientos médicos relevantes no han sido una consecuencia de la plausibilidad biológica -condición epistemológicamente muy restrictiva, que se exige hoy en día a cualquier investigación para que sea financiada… y a cualquier terapia para ser considerada científica- sino de una oportuna casualidad ocurrida frente a un investigador perspicaz.

Los límites que estamos descubriendo del paradigma biologicista basado en modelos de causalidad lineal nos parecen decir: ¡eh cuidado, humano, más humildad! Porque lo cierto es que si los grandes investigadores de la postguerra se hubieran guiado por la plausibilidad biológica no habríamos avanzado nada, dice Le Fanu:

«.. la aproximación científica nunca hubiera permitido desarrollar ni los antibióticos ni la cortisona ni los primeros antineoplásicos o la clorpromacina, el primer neuroléptico” 

La grandilocuencia del Proyecto Genoma Humano es visto por Le Fanu como la señal inequívoca de la crisis del modelo. La envergadura del proyecto genoma necesitaba vender la idea de que el origen de las enfermedades estaba en los genes y que un nuevo paradigma para curar las enfermedades estaba punto de ser descubierto.

Lamentablemente, como nos recuerdan los autores del NEJM, el abordaje genético de las enfermedades muestra limitaciones muy importantes aunque tanto los medios de comunicación como los líderes genómicos intentan perpetuar el mito: los genes y las moléculas deben seguir pareciendo la piedra Rosetta de la causalidad de las enfermedades. Pero que no nos engañen: el interés es económico, no científico.

Hoy sabemos que una única variante genética rara vez, si ocurre alguna, predice un verdadero pato-fenotipo complejo de una manera precisa. Claramente, otros factores genéticos desconocidos y factores ambientales contribuyen a la patofisiología de la mayoría de las enfermedades -incluyendo las simples y monogénicas- así como a su pronóstico y respuesta a las terapias.

La industria farmacéutica es la que más está sufriendo la crisis del paradigma genético. A pesar de la extraordinaria inversión realizada no sale de la crisis de innovación e intenta compensarla desesperadamente con el marketing complejo y la manipulación de la evidencia que tanto hemos denunciado desde NoGracias. Escriben los autores del NEJM:

«El fracaso en los avances dirigidos a identificar objetivos «farmacoterapéuticos» refleja, en parte, la aceptación de un reduccionismo inapropiada de las redes de variables que interaccionan a un único producto genético causal.»

  

No es que los conocimientos científicos básicos no sean importantes; es que los estamos utilizando con los viejos esquemas lineales. Por eso debemos abandonar las relaciones de causalidad simples y asumir los modelos de red y el paradigma de la complejidad (algo que antireduccionistas como Morin llevan pidiendo desde hace décadas)

La medicina de red y el nuevo holismo post-genómico

Greene y Loscalzo claman desde el NEJM por este cambio paradigmático:

«Por lo tanto, es importante concebir lo biológico y los fenómenos patobiológicos en términos de redes complejas de genes o productos genéticos que interaccionan con moduladores ambientales… Cualquier conjunto de elementos interactivos complejos, como genes, proteínas o metabolitos, pueden ser topológicamente representados como un conjunto de nodos (elementos) y enlaces (procesos que gobiernan sus interacciones)»

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.505.6561&rep=rep1&type=pdf

Los autores nos señalan algunas características de los sistemas biológicos: por ejemplo, la mayoría están agrupados débilmente y solo unos pocos nodos están altamente conectados.

Esta arquitectura tiene importantes consecuencias para los organismos: los hacen menos vulnerables y explica su capacidad para acomodar perturbaciones metabólicas o celulares (como por ejemplo el cáncer inofensivo que se sobrediagnostica en algunos cribados como el de mama) y muchos errores biológicos que suceden durante la replicación o transcripción del ADN.

Nada más lejos del modelo lineal mecaniscista. Y es que el comportamiento de las redes biológicas no puede predecirse sobre la base de una comprensión reduccionista de sus partes. El fenómeno que prevalece es la emergencia. Este es el holismo post-genómico. 

 

Es muy interesante observar como la medicina ha pasado del holismo precientífico, al reduccionismo biológico mecanicista que culmina con el proyecto genoma y vuelve ahora al holismo de la medicina de red.

El círculo, sin embargo, no es completo:

«El círculo que hemos trazado desde el holismo al reducciónismo y viceversa no es un círculo completo. Se ve afectado por desarrollos lineales de fragmentación disciplinaria y el incremento de la tecnología en las ciencias biomédicas.»

La medicina de familia: el macroscopio clínico de la atención sanitaria 

Lo que nos parece más interesante es que, como resaltan los autores del texto que nos sirve como excusa para divagar, en este holismo post-genómico los aspectos psicosociales y políticos vuelven a entrar en la ecuación: 

«La ciencia de red podría ayudarnos a entender la enfermedad humana tanto a nivel micro como macro.»

Está comprensión está todavía limitada por las decisiones sobre qué está incluido y excluido de los conjuntos de datos que son integrados. El modelo lineal mecanicista estaría todavía imponiendo una censura a incorporar variables blandas.

Pero es cuestión de tiempo porque en esta visión neo-holística ya no es posible dividir tan nítidamente las variables duras y blandas. Los aspectos sociales, psicológicos, relacionales o políticos son igual de importantes que los genéticos y moleculares en la determinación de las enfermedades o la selección de sus abordajes. 

La medicina de familia desde sus inicios ha optado por la estrategia de red en su interpretación y análisis del enfermar. De hecho, junto con algunas corrientes de la psiquiatría, la medicina de familia es la única disciplina médica que lleva en su ethos la medicina de red.

No existen todavía modelos capaces de integrar variables duras y blandas para dirigir el diagnóstico o los tratamientos individuales. Los autores del NEJM exponen algunos ejemplos relativos a condiciones de salud pública como la obsesidad. 

Macroscopio de la NAP que permite identificar las conexiones temáticas entre las publicaciones de las academias nacionales norteamericanas gracias al análisis léxico de los textos completos Accesible en https://www.nap.edu/academy-scope/#top-downloads

Todavía nos hacen falta «macroscopios» (telescopios para lo infinitamente grande; microscopios para lo infinitamente pequeño y macroscopios para lo infinitamente complejo): herramientas que nos permitan controlar e integrar el torrente de datos físicos, digitales y psicosociales para poder tomar mejores decisiones. 

Los resultados, en todo caso, no serán deterministas sino probabilísticamente más ajustados (aunque la distopía algorítmica siempre estará al acecho).

Pero lo que sí me parece claro es que desde hace décadas la medicina de familia actúa como el gran macroscopio de la atención sanitaria, integrando datos biométricos, psicológicos y sociales en sus abordajes. Para ello ha puesto a punto innovaciones que, a la luz del nuevo paradigma red que se avecina, ahora parecen claramente disruptivas y adelantadas a su tiempo: la entrevista clínica, la atención domiciliaria o comunitaria, la longitudinalidad o la práctica reflexiva son tecnologías que permiten la mediación epistémica entre el paradigma lineal biologicista y mecanicista, todavía dominante, y el emergente de la complejidad.

La medicina generalista es la verdadera medicina personalizada: la única capaz de integrar y contextualizar variables duras y blandas para tomar decisiones sensibles con los distintos enfermares de las personas. Mi impresión es que paradigmas como la medicina de red nos anticipa una medicina más consciente de sus limitaciones epistémicas y, por ello, inevitablemente más orientada a la atención primaria. 

Un modelo de medicina epistémicamente responsable con la complejidad sería el siguiente (no recuerdo el origen de esta clasificación; siento no poder citarla):

  • Las personas con una única enfermedad compleja, a menudo con presentaciones poco comunes y que requieren procedimientos diagnósticos y terapéuticos muy específicos, serían del dominio del especialista.
  • Los pacientes complejos, con múltiples enfermedades, donde los aspectos contextuales biopsicosociales son fundamentales, se beneficiarían de modelos de atención compartida, donde los cuidados especializados selectivos se integran en la atención primaria.
  • Por último las poblaciones complejas, comunidades que presentan grandes variaciones en riqueza, educación, cultura y acceso, precisarían de fuertes servicios de atención primaria y salud pública centrados en la reducción de las inequidades abordando prioritariamente los determinantes sociales de la salud. 

http://www.nogracias.eu/2017/11/22/sesgos-mentiras-toma-decisiones-critica-epistemica-la-mbe-abel-novoa/

Sergio Minué tras una intervención mía en el excelente último congreso de la Sociedad Vasca de Medicina de Familia (Osatzen) me preguntaba si el avance tecnológico no acabaría con la medicina de familia. Esta entrada está dedicada a esa pregunta respondida muy sintéticamente en ese momento.

Yo creo que no amigo; al contrario, intuyo que el neo-holismo post-genómico podría constituir el renacer de la medicina de familia.

Veremos.  

Abel Novoa es médico de familia y presidente de NoGracias

PD: esta entrada no hubiera sido posible sin la pregunta de Minué; tampoco sin el empujón de mi gran amigo, compañero de viaje artístico en La momia que habla e inspirador Pepe Aguilar, que me señalo el texto del NEJM que finalmente me ha servido de eje argumental a esta, seguro, demasiado confusa disertación.

 

 

 

 

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