Tamb\u00e9 es va emfatitzar la import\u00e0ncia creixent de biomarcadors com els neurofilaments (NfL), encara que estan en fase experimental, en relaci\u00f3 al seu \u00fas com a criteri decisiu en desenvolupament cl\u00ednic.<\/p>\n\n\n\n Un dels debats centrals va girar al voltant de l\u2019\u00fas de Real-World Evidence (RWE) per reduir la utilitzaci\u00f3 de placebo en malalties rares. El RWE \u00e9s el coneixement derivat de l’an\u00e0lisi de les dades referides a l’estat de salut dels pacients i\/oa la prestaci\u00f3 de serveis sanitaris que es recopilen de forma rutin\u00e0ria a partir d’una varietat de fonts (hist\u00f2ries cl\u00edniques electr\u00f2niques, registres de medicaments i de pacients, dades generades pels pacients, etc) i que s\u00f3n tractades amb el big data.<\/p>\n\n\n\n Es van debatre diferents enfocaments de la RWE aplicats a al disseny d\u2019assajos cl\u00ednics, amb els avantatges (major acceptabilitat \u00e8tica; reclutament m\u00e9s r\u00e0pid; reducci\u00f3 d’exposici\u00f3 a placebo) i els riscos (biaixos de selecci\u00f3; manca de comparabilitat i menor robustesa causal) que poden comportar.<\/p>\n\n\n\n Les ag\u00e8ncies reguladores valoren cada cop m\u00e9s la RWE, encara que la seva acceptaci\u00f3 dep\u00e8n de la qualitat de les dades i dels criteris avaluats. En aquest sentit es va destacar que:<\/p>\n\n\n\n \u2022 Els criteris (endpoints<\/em>) funcionals (ex. ALSFRS-R) s\u00f3n m\u00e9s compatibles amb RWE.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Els endpoints de superviv\u00e8ncia generen m\u00e9s cautela a causa de confusi\u00f3 per factors externs i heterogene\u00eftat assistencial.<\/p>\n\n\n\n Un dels punts m\u00e9s rellevants de la masterclass va ser la incorporaci\u00f3 de la perspectiva del pacient al disseny d’assajos.<\/p>\n\n\n\n Segons les dades presentades. els tres dominis prioritaris per a pacients amb ELA s\u00f3n: la superviv\u00e8ncia (alentiment de la progressi\u00f3); el control dels s\u00edmptomes (alleugeriment) i la funci\u00f3 i autonomia.<\/p>\n\n\n\n Es va destacar que els pacients consideren cl\u00ednicament rellevant una reducci\u00f3 aproximada del 20% en la velocitat de progressi\u00f3.<\/p>\n\n\n\n Es van comentar eines com MIS (Minimum Important Slowing) o MYMOP, que permeten capturar expectatives i prioritats m\u00e9s enll\u00e0 de les escales funcionals tradicionals.<\/p>\n\n\n\n A m\u00e9s, es van assenyalar barreres rellevants per a la participaci\u00f3 en assajos:<\/p>\n\n\n\n \u2022 Criteris d’inclusi\u00f3 restrictius<\/p>\n\n\n\n \u2022 Dist\u00e0ncia i log\u00edstica<\/p>\n\n\n\n \u2022 Problemes de comunicaci\u00f3<\/p>\n\n\n\n \u2022 C\u00e0rrega f\u00edsica de l’estudi<\/p>\n\n\n\n En aquest sentit, els pacients van reclamar una participaci\u00f3 m\u00e9s important en el disseny d’estudis i l’\u00fas de mesures que reflecteixin millor la seva experi\u00e8ncia real.<\/p>\n\n\n\n Es van discutir factors cl\u00ednics clau que influeixen en l\u2019evoluci\u00f3 de la malaltia, com ara: agressivitat\/progressi\u00f3 (slop<\/em> de caiguda); estadificaci\u00f3 (King’s staging<\/em>) i el fenotip cl\u00ednic (ALS-OPM).<\/p>\n\n\n\n La superviv\u00e8ncia continua sent la principal prioritat des de la perspectiva del pacient, tot i que es reconeix la necessitat d’incorporar millor determinants funcionals i simptom\u00e0tics.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Estratificaci\u00f3 en l\u2019aleatoritzaci\u00f3 per categories de risc (p. ex., baix\/mitj\u00e0\/alt), per equilibrar pron\u00f2stic entre bra\u00e7os.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Ajustament per covariable (usar l‘score<\/em> com a covariable cont\u00ednua\/categ\u00f2rica) en l’an\u00e0lisi primari per guanyar pot\u00e8ncia i reduir soroll per heterogene\u00eftat.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Enriquiment pron\u00f2stic si est\u00e0 justificat: per exemple, incloure una proporci\u00f3 m\u00e9s gran de pacients amb progressi\u00f3 esperable durant la finestra de l’assaig (per detectar senyal), sense excloure de manera arbitr\u00e0ria.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Subgrups per risc com a an\u00e0lisi secund\u00e0ria o explorat\u00f2ria, amb control de multiplicitat si pretens reclamar efecte diferencial.<\/p>\n\n\n\n All\u00f2 que els generaria fricci\u00f3 (o directament no acceptarien per a claim<\/em>)<\/strong><\/p>\n\n\n\n . <\/strong>Definir l’\u00e8xit de l’assaig nom\u00e9s en un subgrup de risc si aix\u00f2 no era el pla inicial o sembla post-hoc cherry-pickin<\/em>.<\/strong> (Un assaig hauria de tenir: hip\u00f2tesis definides, an\u00e0lisis preespecificades, subgrups planificats. Si despr\u00e9s d’analitzar les dades fas alguna cosa com: cercar quin subgrup respon millor, canviar endpoints<\/em>, analitzar nom\u00e9s pacients que mostren efecte\u2026 i despr\u00e9s presentar-ho com a resultat principal \u2192 aix\u00f2 \u00e9s post-hoc cherry-picking<\/em>.)<\/p>\n\n\n\n \u00a0\u201cI si incloc tots?\u201d \u2014 pros i contres regulatoris<\/strong><\/p>\n\n\n\n Pros<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u2022 Millor validesa externa (m\u00e9s representatiu del m\u00f3n real).<\/p>\n\n\n\n \u2022 Pots modelar heterogene\u00eftat de progressi\u00f3 i millorar pot\u00e8ncia amb ajustament.<\/p>\n\n\n\n Contres<\/p>\n\n\n\n \u2022 L’ELA \u00e9s molt heterog\u00e8nia: si inclou tots sense controlar estad\u00edsticament, puja la vari\u00e0ncia i es pot \u201cdiluir\u201d un senyal real.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Si l’score<\/em> no est\u00e0 ben calibrat per a la vostra poblaci\u00f3\/pa\u00efsos\/est\u00e0ndard de cura, l’ajust pot introduir biaixos.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Si voleu un label\/claim<\/em> per subgrup: jerarquia d’hip\u00f2tesis i control de multiplicitat.<\/p>\n![\"\"](\"http:\/\/blogs.bellvitgehospital.cat\/aulaela\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2026\/02\/tricals.png\")
<\/figure>\n\n\n\nRWE, o com la IA pot potenciar la recerca i els nous dissenys dels assajos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La incorporaci\u00f3 de la perspectiva del pacient es consolida<\/h3>\n\n\n\n
Determinants cl\u00ednics de superviv\u00e8ncia i progressi\u00f3<\/h3>\n\n\n\n
All\u00f2 que normalment s\u00ed que acceptarien EMA\/FDA (ben plantejat)<\/h3>\n\n\n\n
Comparteix aix\u00f2:<\/h3>