La reciente y muy publicitada noticia sobre los resultados positivos del estudio de fase III para la intismeran autogene (V940), la vacuna terapéutica personalizada de neoantígenos desarrollada por Moderna y MSD, combinada con pembrolizumab en melanoma, debería interesarnos por algo más que por su indudable importancia científica.
Aunque esta tecnología no es nueva en Oncología y aún faltan datos completos, evaluación regulatoria, conocer su precio y, sobre todo, entender cómo se comportará esta tecnología por fuera de los ensayos clínicos, el futuro es predecible: estamos entrando en una medicina en la cual será posible secuenciar un tumor, identificar sus neoantígenos, seleccionar computacionalmente blancos específicos y fabricar una intervención terapéutica individualizada. Nada que no supiéramos, pero verlo convertido en realidad es reconfortante. Sin embargo, debo plantear en esta columna una dimensión clave en países como Colombia y la región entera ya que es un tema potencialmente explosivo y es el de su cobertura financiera y el acceso efectivo.
Hemos tenido problemas grandes para cubrir medicamentos revolucionarios como la inmunoterapia usando los mecanismos de pago tradicionales, imaginamos entonces que de no sugerir otros para este nuevo grupo de terapias tendremos un problema enorme.
Quiero partir entonces de la pregunta:¿Cómo financiamos tecnologías potencialmente transformativas sin comprar incertidumbre clínica a precio completo?
Y aunque este es un problema clásico de la economía de la salud, debemos tener en cuenta que estamos ante terapias realmente personalizadas (n=1), en donde el análisis poblacional usual de la econometría se queda corto. Veamos…
No estamos comprando medicamentos sino terapias individuales
Una vacuna terapéutica personalizada es mucho más específica y compleja ya que su cadena de valor incluye biopsia, secuenciación, análisis bioinformático, identificación de neoantígenos, diseño computacional, manufactura individual, control de calidad, logística, administración, combinaciones farmacológicas y seguimiento longitudinal.
Por primera vez los sistemas de salud deberían financiar una cadena terapéutica individualizada.
Hace varios años tuvimos algo similar con una inmunoterapia llamada Sipuleucel-T en cáncer de próstata, y la experiencia fue un fracaso, ¿por qué?
Porque nuestros mecanismos de cobertura siguen funcionando fundamentalmente bajo una lógica transaccional que va así:
paciente → prescripción → autorización → dispensación → facturación → pago.
El problema es que estas nuevas terapias concentran varios riesgos simultáneamente: alto costo inicial, incertidumbre sobre efectividad real, posibilidad de recaída temprana, riesgo de falla de manufactura y beneficios clínicos que pueden materializarse incluso varios años después.
Hay además un problema particularmente relevante en sistemas fragmentados: quien paga hoy no necesariamente captura mañana el beneficio económico de haber evitado una recaída, una hospitalización o una progresión.
Es decir, como con la IA estamos intentando introducir medicina exponencial hiperpersonalizada dentro de mecanismos financieros esencialmente lineales.
Financiación de precisión
Como con la muy cacareada Medicina de precisión, en esto si debemos empezar a hablar de financiación de precisión.
Si podemos seleccionar molecularmente al paciente correcto, también deberíamos poder seleccionar económicamente cuándo, cuánto y bajo qué condiciones pagar por su tratamiento. Lo cual implica abandonar progresivamente la idea de pagar el 100% del precio cuando administramos una tecnología cuyo beneficio todavía debe materializarse y que tiene unas dinámicas muy diferentes a las terapias que hemos visto previamente.
Imaginemos una vacuna personalizada con un precio contractual hipotético equivalente a USD 120.000.
¿Debemos pagar los USD 120.000 el día de la administración?
Por qué no pagar el 15% cuando la manufactura sea exitosa, otro porcentaje cuando el paciente reciba el tratamiento y los pagos restantes progresivamente a los 12, 24, 36 y 48 meses, condicionados a desenlaces o hitos previamente acordados (riesgo escalonado).
Si existe recaída temprana o fallo terapéutico, los pagos futuros desaparecen o disminuyen.
El precio nominal seguiría siendo USD 120.000, pero su precio efectivo, sin embargo, dependería del valor efectivamente producido. Esto es una variante de los muy mencionados y poco implementados acuerdos de riesgo compartido.
Lo que atacamos aquí es una variable fundamental: la distribución del riesgo.
Hoy, cuando incorporamos una tecnología costosa, una proporción enorme del riesgo de incertidumbre termina trasladándose al sistema de salud generando en muchos casos inmensos costos de oportunidad. Plantear esquemas como estos es un modelo más inteligente, el fabricante debería conservar una parte del riesgo tecnológico; el prestador, el relacionado con calidad; el asegurador, el correspondiente a gestión longitudinal; y el Estado, el riesgo poblacional.
El paciente no debería asumir riesgo financiero, aunque debemos pensar en mecanismos complementarios como los coaseguros y reaseguros.
La garantía terapéutica como ajustador
Podemos hilar aún más fino: ¿Por qué una terapia de altísimo costo no puede tener garantía?
Si un paciente recae durante el primer año, el fabricante podría devolver parte del pago. Si recae durante el segundo, otra proporción. Si el beneficio se sostiene durante varios años, el precio contratado se consolida.
No sería muy diferente conceptualmente de otros mercados donde el proveedor garantiza el desempeño de un activo. La diferencia es que aquí el activo que estamos comprando es salud futura.
Puede pensarse incluso en fondos específicos o cuentas sectoriales de medicamentos en las cuales el financiador deposita el valor contractual, pero el fabricante recibe progresivamente los recursos cuando se verifican los hitos clínicos.
No necesitamos urgente IA o blockchain para hacerlo. Necesitamos voluntad, mejores contratos, interoperabilidad, buenos datos y reglas computables eso sí.
¿Como agregar el riesgo?
Existe otro principio económico importante y es que las tecnologías de baja frecuencia y altísimo costo como estas no deberían fragmentarse entre múltiples aseguradores. Deberíamos hacer exactamente lo contrario, es decir pooling o mejor agregar el riesgo.
Para determinadas terapias transformativas tendría sentido considerar especializar EPS en oncología y además como ya se mencionó crear un fondo nacional administrado centralmente, financiado mediante ese pooling y separarlo inicialmente del riesgo ordinario del aseguramiento.
La EPS o la agencia que ejerza esta función en la arquitectura futura del sistema podría continuar siendo responsable de identificación, referencia, coordinación y seguimiento del paciente, idealmente con redes inteligentes y gestión basada en datos, pero el riesgo financiero extraordinario debería agregarse nacionalmente, y esto complementarse además con una capa de reaseguro para proteger al sistema frente a desviaciones extremas del gasto anual.
Esto permitiría transformar un costo impredecible individual en un riesgo poblacional modelable. No podemos lanzarnos a cubrir obligatoriamente estas tecnologías a tutela limpia.
¿Y si nos vamos en grupo?
Pero además, el hecho de negociar tecnologías como país pequeño nos deja a merced de las fuerzas del mercado, y ante estas tecnologías emergentes Colombia, Perú, Chile, Brasil y México podrían explorar mecanismos regionales de compra agregada para estas vacunas y otras tecnologías que vienen.
Esto significa negociar conjuntamente volumen, precio diferencial, garantías de resultados, tiempos de manufactura, transferencia tecnológica, datos y eventualmente capacidad regional.
Una alianza latinoamericana, o al menos andina tendría una capacidad de negociación radicalmente diferente a la de cada país sentado individualmente frente a una multinacional, en la cual podríamos intercambiar algo más valioso que descuentos: volumen garantizado por transferencia progresiva de capacidad.
Esto podría llevarnos a desarrollos interesantes en modelos federados de datos y nodos latinoamericanos de medicina personalizada.
La compra pública puede convertirse entonces en una política industrial sanitaria regional.
Sin datos no hay financiación inteligente
Todo esto requiere una condición sine qua non: el registro longitudinal.
Cada paciente financiado debería alimentar automáticamente un registro nacional con características clínicas, moleculares, tratamiento, toxicidad, supervivencia libre de recurrencia, progresión, supervivencia global, resultados reportados por pacientes, utilización de recursos y costos. Registros cofinanciados por las empresas fabricantes de las tecnologías.
Eso permitiría abandonar los análisis estáticos y llevarnos a Evaluaciones de Tecnologías Sanitarias (ETES) dinámicas y a Matrices de Decisión Multicriterio automatizadas (MCDA) y contextuales.
Si la efectividad observada en Colombia resulta inferior a la del ensayo fase 3, el precio debería cambiar.
Si aparecen mejores biomarcadores predictivos, los criterios de elegibilidad deberían cambiar.
Si el beneficio desaparece, la cobertura debería poder desaparecer.
Los sistemas de salud han desarrollado mecanismos sofisticados para incorporar tecnologías y mecanismos sorprendentemente rudimentarios para desinvertir en ellas. La desinversión clínica por acá no pegó.
Un sistema que evoluciona debe poder hacer esto.
Y un contrato digital de resultados
Finalmente, buena parte de esta arquitectura puede ser computable.
Imaginemos este flujo:
paciente elegible → validación clínica → validación molecular → autorización automática → manufactura → administración → seguimiento → captura de desenlaces → liberación de pago.
Un contrato digital podría reconocer que el paciente permanece libre de recurrencia a los 24 meses y liberar automáticamente el siguiente hito, es decir no un simple seguimiento administrativo sino la evidencia clínica como una variable financiera operacional.
Ojala este sea uno de los cambios más importantes que veremos durante la próxima década, porque las vacunas terapéuticas son solamente el comienzo. El mismo problema aparecerá con CAR-T, TCR-T, terapias génicas, radio ligandos nuevos, combinaciones biomarcador-dirigidas y otras tecnologías que todavía no han llegado…pero que llegarán.
La medicina está moviéndose a la personalización profunda gracias a las tecnologías y a la Inteligencia Artificial, ¿por qué nuestros mecanismos de financiación todavía no?.
El reto entonces es construir una arquitectura diferente, aquella en donde agreguemos riesgo, negociemos colectivamente, seleccionemos mejor, paguemos longitudinalmente, compartamos incertidumbre, midamos resultados reales y ajustemos continuamente el precio al valor producido.
La esperanza de nuevas terapias debe asociarse a la innovación económica, de otro modo solo serán noticias rimbombantes.
Las opiniones expresadas en esta columna pertenecen exclusivamente a su autor y no comprometen la línea editorial de CONSULTORSALUD.
