Pruebas de Detección Temprana de Múltiples Cánceres y Modelado del Impacto Potencial en Seguros

¿Qué son las pruebas de detección temprana de múltiples cánceres?

Una biopsia líquida (BL), en contraposición a una biopsia de tejido tradicional, es una nueva clase de prueba que busca señales biológicas o marcadores de posibles cánceres u otras entidades no cancerosas en los fluidos corporales de una persona, más comúnmente en la sangre, pero también en la orina, saliva, líquido cefalorraquídeo u otros fluidos corporales no invasivos y de acceso más fácil. Una prueba de detección temprana de múltiples cánceres (DTMC) es una BL capaz de detectar múltiples cánceres con una sola extracción de sangre, utilizando secuenciación genómica o análisis bioquímico en combinación con aprendizaje automático que tiene como objetivo desplazar el diagnóstico de los cánceres a una etapa más temprana. Las pruebas de DTMC también detectan múltiples cánceres donde actualmente no hay pruebas de detección disponibles, desafiando los paradigmas contemporáneos de detección de cáncer en términos de eficiencia, accesibilidad y asequibilidad.

¿Por qué es importante esto?

En la actualidad, las pruebas de detección tradicionales detectan solo un número limitado de cánceres, por ejemplo, mamografías para la detección temprana del cáncer de mama. La mayoría de las muertes por cáncer se deben a cánceres con diagnósticos que ocurren después de investigar los signos o síntomas del paciente, que ya pueden estar en una etapa tardía y resultar en peores resultados de supervivencia y mortalidad. A partir de una sola extracción de sangre, las pruebas de DTMC pueden identificar hasta 50 o más tipos de cáncer diferentes antes de que se diagnostiquen actualmente y potencialmente en etapas más tempranas, mejorando así los resultados de mortalidad y morbilidad.

¿Cómo es probable que las pruebas de DTMC impacten en las suposiciones de mortalidad y morbilidad?

Las pruebas de DTMC representan un avance en la ciencia médica, y si esta tecnología continúa desarrollándose de manera rentable, los impactos se verán a mediano y largo plazo a medida que aumente su uso. Esto debería incluir una reducción de la mortalidad ya que los cánceres se diagnostican en etapas más tempranas, y mejoras en la esperanza de vida ya que el cáncer es una de las principales causas de muerte en los países desarrollados. Sin embargo, las pruebas de DTMC también traerán un aumento en el diagnóstico de cánceres a edades más jóvenes y cierto sobre diagnóstico, lo que aumentará las tasas de morbilidad por cáncer. Cuantificar los resultados potenciales es difícil, dadas las muchas incertidumbres en juego; sin embargo, la naturaleza a largo plazo de muchos contratos de seguros hace imperativo desarrollar modelos para evaluar el impacto potencial de esta tecnología médica emergente en las suposiciones futuras de mortalidad y morbilidad. Con este fin, RGA desarrolló recientemente un modelo para evaluar el impacto potencial de las pruebas de DTMC, revelando impactos potenciales significativos en las tasas de incidencia y mortalidad por cáncer.

Introducción

¿Qué es una biopsia líquida, cuáles son sus usos y cómo podría usarse en las pruebas de DTMC?

Una biopsia líquida (BL) es una prueba de biomarcadores basada en fluidos para ayudar en la detección de enfermedades. Diferentes tipos de BL detectan diferentes biomarcadores, incluyendo:

• ADN libre en circulación (cfDNA): fragmentos de ADN que son rutinariamente liberados en la sangre por todas las células del cuerpo.
• ADN tumoral circulante (ctDNA): cfDNA que es liberado específicamente por las células tumorales.
• Exosomas: pequeñas vesículas extracelulares que contienen material genético y otras moléculas.
• Células tumorales circulantes (CTC): células tumorales intactas y completas que son liberadas en la sangre por la masa tumoral más grande.

Una ventaja del análisis de CTC es que permite la evaluación completa tanto del ADN tumoral como del ARN tumoral, lo que permite el análisis del transcriptoma, que se traduce en el producto proteico final de una célula. Curiosamente, las CTC fueron observadas en un paciente con metástasis tan temprano como en 1869, pero la FDA solo aprobó la primera prueba de BL de CTC en 2004.

Existen varias aplicaciones clínicas de las pruebas de BL. Las aplicaciones clínicas no cancerosas incluyen su uso en el monitoreo de trasplantes de órganos para detectar disfunción del injerto, ya que los recuentos celulares en la sangre pueden aumentar durante el rechazo del órgano. Las BL también pueden usarse para la evaluación de daños en órganos después de un infarto de miocardio o en el monitoreo de enfermedades autoinmunes. Las pruebas prenatales no invasivas (NIPN), que miden el ADN fetal libre en circulación en la sangre de la madre, se han utilizado globalmente para la detección de aneuploidías cromosómicas fetales (como el síndrome de Down o trisomía 13 o 18) y han llevado a una reducción del 40% en los procedimientos invasivos de pruebas prenatales. Las BL también pueden diagnosticar enfermedades infecciosas y ayudar a controlar condiciones como la sepsis y la tuberculosis.

La aplicación clínica de las biopsias líquidas (LBs) en el ámbito del cáncer puede agruparse en cuatro categorías:

• Selección óptima de tratamiento y monitoreo en tiempo real de la respuesta al tratamiento (pronóstico)
• Detección de recurrencia después de un período de remisión o detección de enfermedad residual mínima
• Identificación de mecanismos de resistencia al tratamiento que, una vez identificados, pueden requerir un cambio en la estrategia de tratamiento o incluso llevar al desarrollo de nuevos fármacos terapéuticos dirigidos
• Tamizaje y detección temprana de cánceres, incluidas las pruebas de detección de cáncer mínimamente invasivas (MCED)

El uso de pruebas de MCED para el tamizaje y la detección de cáncer es un campo en rápido desarrollo que atrae un interés e inversión significativos por parte de agencias de salud gubernamentales y compañías de seguros. Mientras que algunas biopsias líquidas detectan un solo tipo de cáncer, las pruebas de MCED pueden detectar señales de biomarcadores de múltiples cánceres (hasta 50 o más) con una sola extracción de sangre.

Experiencia con las pruebas de MCED hasta la fecha

La recomendación actual para las pruebas de MCED es realizarlas en conjunto con, en lugar de en lugar de, las pruebas de detección actualmente recomendadas. Las principales ventajas de las pruebas de MCED incluyen lo siguiente:

• Las muestras de sangre son generalmente fácilmente obtenibles y los procedimientos de muestreo son mínimamente invasivos y rápidos, lo que incurre en menos dolor y riesgo.
• La tecnología no solo detecta señales de posible cáncer en primera instancia de manera no invasiva, sino que también podría determinar el sitio probable de cáncer o el tejido de origen (TOO).

CancerSEEK, que detecta ocho cánceres comunes, fue el foco de uno de los primeros ensayos publicados en el espacio de MCED. La prueba demostró una sensibilidad razonable (capacidad para identificar a un individuo que tiene cáncer) y especificidad (capacidad para designar a un individuo que no tiene cáncer), y la precisión para la detección de TOO fue del 63%. Un estudio de factibilidad y seguridad de seguimiento de 10,000 mujeres sin cáncer, en el que los resultados positivos de la prueba fueron seguidos por escáneres PET CT, mostró que el 65% de los cánceres detectados estaban en una etapa localizada o regional. El estudio no informó cambios en el comportamiento de detección y se realizaron procedimientos diagnósticos invasivos mínimamente innecesarios debido a pruebas falsas positivas. El estudio concluyó que CancerSEEK podría ser una prueba factible y segura para complementar la detección estándar de atención.

El estudio Circulating Cell-free Genome Atlas (CCGA) en tres partes probó la prueba de MCED de GRAIL, Galleri. La metilación del ADN, el método específico de detección utilizado por la prueba Galleri, mejoró la detección del tejido de origen (TOO), lo que resultó en un 88.7% de TOO en verdaderos positivos en el tercer estudio de validación del CCGA. La especificidad general de la prueba Galleri fue del 99.5%. Aunque es buena, eso equivale a 1 de cada 200 resultados de prueba falsos positivos. La sensibilidad general fue del 51.5%, lo que significa que aproximadamente la mitad de todos los cánceres fueron detectados. Tener una alta sensibilidad es importante para garantizar que la prueba pueda detectar tumores pequeños de bajo volumen, pero la sensibilidad fue menor en etapas más tempranas: 16.8% en la etapa 1, 40.4% en la etapa 2, y mayor en etapas posteriores: 77.0% y 90.1% para las etapas 3 y 4, respectivamente. La sensibilidad también varió según el tipo de cáncer, demostrando ser subóptima para el cáncer de mama con un 30.5%, pero mejor para el pulmonar con un 74.8%, colorrectal con un 82%, pancreático con un 83.7%, y cáncer de ovario con un 83.1%. Esto es significativo ya que algunos en el último grupo no tienen una modalidad de detección actual, son más agresivos, a menudo se detectan tarde en el curso clínico y contribuyen significativamente a la mortalidad actual por cáncer. También es importante destacar que la prueba de MCED Galleri detectó señales de cáncer en más de 50 tipos de cáncer.

PATHFINDER es el resultado más reciente del ensayo de Galleri que se ha publicado. Este estudio prospectivo de una población de cribado evalúa la viabilidad clínica, o implementación de la prueba después de obtener un resultado de detección de señal de cáncer, en aquellos ≥50 años de edad con y sin riesgos durante un período de seguimiento de 12 meses. El resultado primario identificó la duración y el alcance de las pruebas diagnósticas requeridas para confirmar la presencia o ausencia de cáncer. De los 6,621 adultos mayores de 50 años con resultados analizables y sin síntomas sugestivos de cáncer, se detectó una señal de cáncer en 92 de ellos (1.4%), de los cuales posteriormente se confirmó un diagnóstico de cáncer en 35 personas (38%) – los verdaderos positivos. Los 57 restantes (62%) no tuvieron un diagnóstico de cáncer – los falsos positivos. El tiempo medio requerido para la resolución diagnóstica fue más corto en los verdaderos positivos, y se realizaron menos procedimientos en este grupo que en aquellos con resultados falsos positivos. La especificidad de la prueba fue del 99.1%; el cribado estándar en la población de estudio identificó 29 cánceres. Es probable que sigan estudios adicionales de utilidad clínica para expandir estos hallazgos.

Oportunidad para la detección temprana

Los métodos de detección tradicionales utilizados hoy en día son bastante efectivos para diagnosticar cánceres específicos en etapas tempranas y han llevado a mejoras significativas en los resultados de mortalidad por cáncer. Sin embargo, los cánceres principalmente analizados hoy en día en los Estados Unidos (cáncer de mama, colorrectal, próstata y cervical) representan menos de una cuarta parte de las muertes por cáncer. La detección del cáncer de pulmón está disponible pero es limitada y altamente específica, con tasas de adopción bajas. El mayor potencial para mejorar la mortalidad por cáncer radica en la detección de cánceres que actualmente no se someten a cribado y se diagnostican en etapas más avanzadas y con un pronóstico deficiente. Estos incluyen cánceres como el de pulmón, páncreas, hígado, esófago y estómago, que juntos representaron aproximadamente el 20% de los nuevos diagnósticos de cáncer en los Estados Unidos en 2023, pero casi el 40% de todas las muertes por cáncer. La tasa de supervivencia relativa a cinco años, en todas las etapas y por etapa en el momento del diagnóstico, para este grupo de cánceres es, como era de esperar, bastante baja, alrededor del 24%, pero varía según el tipo de cáncer.

Para estimar el potencial de mejoras en la mortalidad resultantes de un “desplazamiento hacia la izquierda” en la mezcla de etapas en las que se diagnostican estos cánceres, consideremos un escenario en el que las pruebas de MCED se utilicen para detectar algunos cánceres en etapas más tempranas. Por ejemplo, la mezcla en las etapas local y regional podría aumentar un 5%, con una disminución correspondiente en la etapa a distancia, pasando, por ejemplo, de una división local/regional/distante del 40/30/30 al 45/35/20.

Este escenario proyecta una mejora de aproximadamente el 15% en la tasa de supervivencia a cinco años y una reducción del 5% en la tasa de mortalidad por cáncer en general.

Principales supuestos a considerar en la modelización del impacto de las pruebas de MCED

Los actuarios deben considerar el impacto de la tecnología médica emergente en las tasas futuras de mortalidad y morbilidad, especialmente en productos de seguros que ofrecen garantías a largo plazo. Los modelos pueden probar una variedad de resultados potenciales, lo cual es particularmente importante dado que algunos supuestos clave tienen un gran grado de incertidumbre y aún falta mucho por aprender sobre la implementación real de estas pruebas.

Los supuestos importantes a considerar incluyen los siguientes:

• Efectividad. ¿Cuál es la probabilidad de que una LB pueda detectar un cáncer donde existe uno? Esto se representa por la sensibilidad de la prueba y, como hemos visto, varía significativamente según la etapa del cáncer y el sitio.
• Aceptación. ¿Qué tan ampliamente se utilizarán las pruebas en diferentes grupos de edad como parte de los programas de cribado poblacional, qué intervalo de cribado se recomendará y qué proporción de la población optará por realizarse pruebas regularmente?
• Aceleración. ¿Con qué anticipación se diagnosticarán los cánceres mediante pruebas de MCED en comparación con cuando se diagnostican hoy en día mediante programas de cribado tradicionales o mediante biopsias de tejidos e investigaciones clínicas luego de síntomas?

Los actuarios deben explorar los datos y la información disponibles para cada uno de estos supuestos para desarrollar una estimación y definir posibles fuentes de incertidumbre en estas estimaciones.

Efectividad

De los tres supuestos clave, la efectividad es el que cuenta con más información disponible. Varios estudios han estimado la precisión de las pruebas de MCED para TOO y en diferentes etapas. Estos estudios han encontrado que las pruebas son generalmente efectivas, aunque varía según el cáncer, y, lo más importante, que las pruebas son más efectivas en etapas más avanzadas. Por lo tanto, cualquier modelo debe permitir diferentes supuestos de efectividad según el sitio y la etapa del cáncer.

Es probable que la efectividad de las pruebas de MCED también mejore en el futuro a medida que datos adicionales obtenidos a través de más estudios clínicos mejoren la capacidad de las pruebas para detectar más cánceres en etapas más tempranas. Las estimaciones futuras de este supuesto son inciertas y deben ser probadas mediante sensibilidad, como parte de la modelización de escenarios optimistas y pesimistas, por ejemplo.

Adopción

Es incierto si, cuándo y qué tan rápido las pruebas de MCED serán adoptadas como parte de programas de cribado poblacional a gran escala. Es probable que esto también varíe según la geografía. Actualmente, se están llevando a cabo ensayos clínicos para recopilar más datos y evaluar la efectividad y viabilidad de las pruebas. Es razonable esperar que la adopción de las pruebas de MCED crezca lentamente con el tiempo, dependiendo de varios factores. Por lo tanto, los supuestos modelados deben variar según el año calendario y considerar lo siguiente:

• Escalabilidad de la tecnología.
• Costos, y si las economías de escala reducen el costo de estas pruebas, especialmente cuando se proporcionan como parte de programas de cribado de atención médica patrocinados por el gobierno.
• Aprobaciones regulatorias y la inclusión de las pruebas de MCED por parte de los departamentos de salud gubernamentales como parte de los programas de cribado recomendados.
• Factores de comportamiento, como la comodidad del consumidor con las pruebas en comparación con las pruebas de cribado actuales y las preocupaciones sobre datos y privacidad en torno al uso de material genético.

Al establecer el supuesto de adopción, las tasas actuales de cribado pueden servir como guía; sin embargo, sigue existiendo un considerable grado de subjetividad, dependiendo de las opiniones sobre los factores relevantes y el escenario considerado. Como tal, las tasas actuales de cribado pueden ayudar a establecer el supuesto de adopción a largo plazo de dos maneras:

• Como un mínimo en un escenario optimista: las pruebas son rentables, la implementación de las pruebas a gran escala tiene éxito y la naturaleza menos invasiva de las pruebas impulsa la adopción.
• Como un máximo en un escenario más conservador: la adopción es sólida pero no se espera que supere la adopción actual del cribado debido a factores de comportamiento, costos y capacidad de atención médica.

Otra consideración es cómo variará la adopción según la edad. Una vez más, las tasas actuales de cribado pueden usarse como guía para evaluar qué grupos de edad probablemente serán el objetivo de los programas de cribado con pruebas de MCED.

Las pruebas de sensibilidad utilizando una variedad de escenarios son cruciales dada la incertidumbre actual sobre cómo se llevará a cabo la implementación de las pruebas de MCED.

Aceleración

Los supuestos de aceleración capturan las expectativas sobre cuánto antes las LB diagnosticarán cánceres en comparación con el cribado tradicional o la investigación de los síntomas del paciente. La aceleración presenta dos impactos a considerar en un modelo:

• Los cánceres diagnosticados más temprano pueden ser tratados antes y, por lo tanto, es probable que respondan mejor al tratamiento, mejorando los resultados de mortalidad.
  
• Diagnosticar el cáncer en una etapa más temprana aumenta las tasas de supervivencia, dados los resultados actuales de mortalidad por etapa.

Es difícil determinar las mejoras en la mortalidad atribuibles a cada una de estas. Un enfoque es determinar el número de años de aceleración esperados, que probablemente varía según el cáncer:

• Los cánceres actualmente cribados ya se diagnostican bastante temprano, dado el éxito de los programas de cribado tradicionales, lo que resulta en un potencial limitado de aceleración a partir de la introducción de pruebas de LB para estos cánceres, en comparación con la mayor oportunidad de aceleración entre los cánceres no cribados.
  
• Los cánceres más agresivos que, en promedio, progresan más rápidamente tienen un período de aceleración más corto, en comparación con los cánceres que, en promedio, progresan más lentamente.

Al expresar los períodos de aceleración en años, es posible compararlos con los tiempos típicos de progresión entre etapas para estimar la probabilidad de acelerar el diagnóstico a una etapa más temprana. Si el período de aceleración en años es mayor que el tiempo de progresión entre etapas, entonces es más probable acelerar a una etapa anterior.

El período de aceleración también puede informar sobre los supuestos en torno a las mejoras en la mortalidad por un diagnóstico más temprano sin aceleración a una etapa anterior, por ejemplo, mediante un supuesto que permite una reducción proporcional de la mortalidad por cáncer al número de años de aceleración. La subjetividad y la incertidumbre en el establecimiento de este supuesto pueden mitigarse aprovechando la experiencia médica y realizando pruebas de sensibilidad.

Elaboración de un nuevo modelo para evaluar el impacto en la mortalidad y morbilidad futuras

RGA ha desarrollado un modelo para evaluar el impacto de las pruebas de MCED en la morbilidad y mortalidad por cáncer en los años calendario futuros.

Impacto en la morbilidad

Al modelar el impacto en las tasas de morbilidad por cáncer, nuestro enfoque fue trasladar una parte de la incidencia de edades más avanzadas a edades más jóvenes, donde la proporción de incidencia acelerada depende de los supuestos discutidos anteriormente e incluyen:

• La aceptación o porcentaje de personas en una edad determinada que se someten a pruebas de MCED.
• La efectividad y probabilidad de que la prueba de MCED detecte un cáncer, que varía según el sitio y la etapa al momento del diagnóstico.
• El período de aceleración, o el número de años en que se acelera el diagnóstico, que determina la nueva edad en la que ocurre la incidencia.

A medida que estos supuestos cambien con el tiempo, la proporción acelerada en relación con las tasas de incidencia actuales cambiaría.

También es importante considerar el sobrediagnóstico de cáncer, una característica común de todos los programas de detección temprana de cáncer. Esto representa la incidencia de cáncer que no se habría diagnosticado previamente, ya que el cáncer era asintomático, progresaba lentamente y no tenía impacto en la mortalidad. A medida que se implementan las pruebas de MCED, se detectarán más de estos cánceres incidentales y podrían ser elegibles para reclamos de beneficios por enfermedades graves bajo una póliza de enfermedad crítica. Por lo tanto, un aumento en las tasas de incidencia debería reflejar proporcionalmente la tasa de sobrediagnóstico esperada por sitio de cáncer y la aceptación y efectividad de las LB. Dado que la efectividad de las LB es actualmente menor para los cánceres en etapas tempranas, la cantidad de sobrediagnóstico de cáncer debería ser limitada inicialmente.

También se debe considerar la probabilidad de aceleración a etapas más tempranas, dada su impacto en las tasas de mortalidad por cáncer. Esto también es importante si se modelan los impactos en productos de cáncer por etapas, donde los cánceres diagnosticados en etapas más tempranas pueden ser elegibles solo para beneficios parciales. Esta aceleración esperada en la mezcla de etapas y el menor pago de beneficios podrían compensar la aceleración de reclamos a edades más jóvenes para productos de cáncer por etapas.

Impacto en la mortalidad

Para modelar el impacto en el negocio de mortalidad, las muertes por cáncer pueden compararse bajo dos escenarios:

• Escenario de línea de base (Estado actual): Los cánceres se diagnostican en el futuro tal como se diagnostican hoy, ya sea a través del cribado tradicional o de la sintomatología.
• Escenario de MCED: Las pruebas de MCED se implementan gradualmente en la población en general como parte de programas de cribado nacionales. La velocidad y la extensión de la implementación se reflejan en gran medida en el supuesto de adopción descrito anteriormente.

Bajo cada escenario, se proyecta la incidencia de cáncer por etapa para los años futuros, con el escenario de MCED reflejando una mejora gradual en la mezcla de etapas con el tiempo debido a la aceleración del diagnóstico. Las muertes por cáncer de cada año de incidencia también se proyectan hacia adelante, utilizando curvas de mortalidad después del diagnóstico por etapa a partir de datos actuales de supervivencia al cáncer. Las muertes por cáncer proyectadas pueden luego compararse entre ambos escenarios para obtener una visión de la mejora potencial en la mortalidad por cáncer resultante de la implementación de las pruebas de MCED.

Resultados

El modelo de RGA proyectó el impacto de las pruebas de MCED en las tasas de mortalidad y morbilidad en tres países: EE. UU., Reino Unido y Hong Kong, a lo largo de varios escenarios. Los resultados indican impactos significativos en la incidencia y tasas de mortalidad por cáncer en los próximos 20 años, con estos impactos aumentando con el tiempo en gran medida en línea con la adopción asumida en un escenario dado.

El modelo proyecta un aumento material en las tasas de incidencia en los próximos 20 años para las edades en las que se espera que las tasas de detección sean más altas (edades de 45 a 70 años) debido a la aceleración del diagnóstico a edades más jóvenes.

Los resultados en todas las edades muestran un ligero aumento en las tasas de incidencia, de hasta un 4% en los países y escenarios modelados, correspondiente al aumento esperado en la tasa de sobrediagnóstico. Al observar los diferentes tipos de cáncer, aquellos que actualmente no se someten a pruebas de detección muestran las mayores aceleraciones y también los mayores niveles de sobrediagnóstico.

Los resultados del modelado del impacto en la mortalidad sugieren una reducción tangible en las tasas de mortalidad, con las mayores reducciones en la mortalidad por cáncer ocurriendo en las edades con las tasas de detección esperadas más altas. Al observar los diferentes tipos de cáncer, los impactos proyectados son más altos entre los sitios anatómicos que actualmente no se someten a pruebas de detección y tienen las mayores diferencias de mortalidad entre las etapas, ofreciendo una mayor oportunidad para la mejora de la mortalidad a través del diagnóstico temprano. Los cánceres actualmente diagnosticados en etapas más avanzadas con peores resultados de mortalidad experimentan aceleraciones significativas en la mezcla de etapas, lo que conduce a mejoras esperadas sólidas en la mortalidad.

Sin embargo, es importante reconocer que aún existen grandes incertidumbres en la actualidad, especialmente en relación con la implementación y adopción de esta tecnología y el costo de las pruebas. Una amplia gama de resultados potenciales refleja estas incertidumbres.

Desafíos en la detección y resultados tempranos

Los posibles desafíos que las pruebas de MCED puedan plantear, especialmente para la industria de seguros, merecen una mayor consideración.

La detección de enfermedades y riesgos de enfermedades tiene sus propias advertencias y consecuencias. Esto incluye el riesgo de sobrediagnóstico y el aumento en las tasas de incidencia de cáncer, como ya se discutió. El sobrediagnóstico puede llevar a un tratamiento excesivo; por otro lado, aún no está claro cómo deberían los médicos manejar la detección de cánceres sin tratamiento efectivo. La mayoría de los estudios hasta la fecha sobre pruebas de MCED han sido estudios de casos y controles, por lo que el rendimiento de las pruebas en la población general sigue siendo desconocido.

La verificación y validación clínicas insuficientes impiden determinar con confianza si lo que se está detectando es clínicamente significativo, específicamente en términos de mejorar la supervivencia o la calidad de vida. Actualmente faltan los resultados de estudios prospectivos aleatorizados que analicen el efecto de las pruebas en la predicción de resultados clínicos y la supervivencia.

Existen muchos tipos diferentes de pruebas, no es “una talla única para todos”, y tienen diferentes sensibilidad, especificidad, y valores predictivos positivos y negativos. Todavía no está claro si las pruebas MCED cumplen con los criterios para ser una buena prueba de detección, o incluso con qué frecuencia se debería llevar a cabo la detección. También se desconocen actualmente los procedimientos diagnósticos apropiados o las evaluaciones médicas que deberían seguir a una prueba de MCED “positiva”. No se conoce aún el alcance completo de los posibles beneficios y daños de usar pruebas de MCED para la detección del cáncer, y aún no se ha realizado un análisis de costo-beneficio de realizar las pruebas.

La anti-selección y el riesgo de comportamiento también deberían ser considerados, especialmente si el costo disminuye y las pruebas se ofrecen fuera de los sistemas de atención médica. Dado que la mayoría de las biopsias líquidas se consideran ensayos basados en genética ya que detectan material genético, las opiniones de los reguladores sobre su uso en el ámbito del seguro deben ser consideradas. Sin embargo, los aseguradores necesitarán cuantificar los posibles impactos en la mortalidad y morbilidad por cáncer a medida que el uso de biopsias líquidas aumente dentro del ámbito de la detección clínica del cáncer.

La equidad en salud es otra consideración crítica con respecto al acceso a las pruebas MCED, la educación, la confianza y el costo. Si bien las pruebas basadas en sangre ciertamente tienen sus ventajas para abordar algunos de estos problemas, es posible que no resuelvan todas las cuestiones de equidad en salud. Los estudios deben abordar la inclusividad en términos de rendimiento e impacto en diferentes grupos de población, con la capacidad de realizar análisis secundarios sólidos.

Aunque quedan muchas preguntas sin responder, vale la pena señalar que en septiembre de 2021, el Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido lanzó el ensayo clínico aleatorizado más grande del mundo de una prueba MCED (ensayo NHS-Galleri). El estudio está probando Galleri con 140,000 voluntarios asintomáticos de edad avanzada. La esperanza es detectar el 75% de los cánceres en etapas tempranas; actualmente, la detección de cánceres en etapas 1 y 2 en el Reino Unido representa el 55% de todos los cánceres detectados.

Una segunda parte de la iniciativa de investigación (ensayo SYMPLIFY) evaluará el rendimiento de Galleri en un grupo de alto riesgo de pacientes sintomáticos referidos para una evaluación más exhaustiva debido a una sospecha de cáncer. El objetivo es ver si la prueba MCED Galleri podría apoyar un diagnóstico más rápido en estos pacientes. En junio de 2023, el primer análisis mostró resultados prometedores: 368 pacientes de los 5,461 pacientes evaluables fueron diagnosticados con cáncer mediante detección estándar. La prueba Galleri detectó una señal de cáncer en 323 personas, dos tercios (244) de las cuales fueron diagnosticadas con cáncer, y detectó la TOO en el 85% de esos casos. En general, Galleri identificó el 66% de los pacientes que fueron diagnosticados posteriormente, con una tasa de falsos positivos por debajo del 2%.

Otro motivo para llevar a cabo estos ensayos proviene del potencial de las pruebas MCED para proporcionar un acceso más amplio a la detección del cáncer, mejorar las tasas de derivación y mejorar la experiencia del paciente en general, así como para abordar las desigualdades sociales, económicas y raciales en el acceso al diagnóstico y cuidado del cáncer. Se espera que la expansión adicional a través del NHS llegue a un millón de personas durante 2024, si se considera exitoso el ensayo inicial.

En junio de 2021, GRAIL lanzó Galleri en los Estados Unidos. Actualmente está disponible solo con receta médica para personas de 50 años en adelante. La prueba no está aprobada por la FDA en este momento, pero fue introducida como una Prueba Desarrollada en Laboratorio (LDT, por sus siglas en inglés), una categoría de la FDA para pruebas desarrolladas y utilizadas en un solo laboratorio como herramienta de detección.

Consideraciones adicionales

Como se mencionó, las biopsias líquidas también presentan el potencial de sobrediagnóstico y sobretratamiento de cánceres que, de no ser tratados, probablemente no hubieran causado síntomas o muerte. Este sobretratamiento puede llevar a tratamientos innecesarios o potencialmente perjudiciales (medicamentos, cirugía, pruebas invasivas) de cánceres que de otra manera no habrían afectado la mortalidad. También se debe considerar el impacto en la salud mental del sobrediagnóstico, ya que estudios han mostrado un mayor riesgo de depresión, ansiedad e incluso suicidio después de un diagnóstico de cáncer.

También existe el riesgo de pruebas con resultados falsos negativos, y una persona que recibe un resultado falso negativo puede retrasar la búsqueda de atención médica incluso si tiene síntomas. Mientras tanto, una alta tasa de falsos positivos (baja especificidad) podría llevar a investigaciones innecesarias que son potencialmente invasivas, perjudiciales y onerosas para los sistemas de salud.

Resumen y Conclusiones

Los avances en tecnología médica son uno de los muchos factores que impactarán las tasas de mortalidad y morbilidad en el futuro. Tecnologías prometedoras como las pruebas MCED probablemente se utilizarán de alguna manera en el futuro, dada la posible influencia favorable que podrían tener en la mortalidad de la población y los costos de atención médica. Las compañías de seguros deben considerar el impacto potencial de las pruebas MCED ahora, especialmente para productos con garantías de tasas de primas a largo plazo y con una alta exposición al riesgo de mortalidad, longevidad y morbilidad. Las suposiciones y métodos de modelado pueden ser refinados con el tiempo a medida que se aprenda más sobre las aplicaciones del mundo real de estas pruebas.

Modelar y cuantificar el impacto de las pruebas MCED es complejo y los resultados deben ser considerados cuidadosamente, con una comprensión de cómo las suposiciones actuales de tendencia de mortalidad de un asegurador ya tienen en cuenta las mejoras históricas en la detección y tratamiento del cáncer y dónde encajan las pruebas LB como un factor adicional. Las compañías de seguros deben monitorear los ensayos clínicos y el progreso continuo y la adopción de las pruebas MCED para evaluar si los desarrollos se alinean con las expectativas del asegurador, especialmente en la modelización de impactos en la mortalidad y morbilidad.

Riesgos adicionales que las aseguradoras deberían considerar incluyen:

• Incertidumbre regulatoria: Aún no está claro cómo serán regulados los resultados de estas pruebas y su uso por parte de las aseguradoras, especialmente dado que las pruebas LB generalmente utilizan material genético para detectar cánceres.

• Preocupaciones sobre datos y privacidad: Se deben tener en cuenta las preocupaciones en torno a los datos recopilados por las pruebas, cómo se compartirán con la aseguradora y terceros, y la comodidad del consumidor con todo el proceso.
  
• Riesgo de anti-selección: Los individuos pueden someterse a pruebas de señales de cáncer a través de LB y proceder a comprar de manera anti-selectiva seguros nuevos o adicionales o evitar la cancelación sin revelarlo a una compañía de seguros.

Además de los riesgos, también existen oportunidades para explorar:

• Las aseguradoras podrían potencialmente ofrecer estas pruebas como un servicio de valor agregado para mejorar las relaciones con los clientes.
  
• Las aseguradoras podrían potencialmente mejorar la exhaustividad del proceso de suscripción al incorporar pruebas LB como parte del proceso de solicitud para productos donde ya se realiza una extracción de sangre, asumiendo que esto y su uso estén permitidos por los reguladores.
  
• En RGA, estamos ansiosos por colaborar con nuestros clientes para comprender mejor y abordar juntos los desafíos más urgentes de la industria. Contáctenos para discutir y conocer más sobre las capacidades, recursos y soluciones de RGA.