Lo más probable es que sea difícil distinguir entre un placebo y un analgésico. Pero una computadora puede, si observa bien su cerebro. Una nueva investigación ha arrojado un programa informático que puede ayudar a determinar si ha tomado un analgésico activo o una píldora ficticia inofensiva.
El efecto placebo ha dejado perplejos a los investigadores ansiosos por desarrollar nuevas formas de aliviar el dolor. Cuando las personas toman medicamentos experimentales, a menudo experimentan una profunda respuesta al dolor que hace que parezca que el medicamento está funcionando, hasta que ensayos más amplios muestran que el medicamento en sí no estaba aliviando el dolor. Estos falsos comienzos, junto con un largo proceso de ensayo clínico, pueden aumentar el gasto y la ineficiencia del desarrollo de nuevos medicamentos.
Eso podría estar cambiando, informa Francie Diep para Popular Science . Ansiosos por una mejor manera de investigar posibles analgésicos nuevos, un equipo de científicos reunió datos de imágenes del cerebro de estudios anteriores y realizó escáneres fMRI en más de 130 pacientes. Admiten que en el pasado ha sido difícil descubrir cómo la actividad cerebral indica la eficacia del fármaco. Así que reclutaron a un socio en su investigación: un algoritmo informático diseñado para aprender a medida que analiza cada vez más datos.
Después de tomar escaneos de pacientes que habían tomado un analgésico activo y aquellos que habían tomado un placebo, los investigadores introdujeron los datos en su algoritmo, usándolos para "entrenar" el programa para detectar los efectos de los placebos versus analgésicos. Luego pusieron a prueba su programa, alimentándolo con un conjunto de datos no relacionado de una prueba de un analgésico que se sabía que aliviaba el dolor. El algoritmo funcionó aproximadamente el 70 por ciento del tiempo.
Aún mejor, dice Diep, el algoritmo "nunca identificó un placebo como un medicamento que funciona". Esa es una gran noticia para los investigadores que buscan hacer que el proceso del ensayo clínico sea más rápido y preciso. Eugene Duff, quien ayudó a dirigir el estudio, le dijo al Pharmaceutical Journal que la nueva técnica también podría hacer que los estudios sean menos costosos. Podría "potencialmente permitirnos hacer estudios más pequeños en la población humana antes de dedicar todos estos recursos a ensayos más prometedores", señaló. Y con una nueva investigación que indica que un analgésico con menos efectos secundarios podría estar a la vuelta de la esquina, quizás el estudio acelerará aún más el proceso.
