Un modello di integrazione delle informazioni per la ricerca

Editoriali
Vol. 95, N. 4, Aprile 2004
Un modello di integrazione delle informazioni
per la ricerca biomedica
Eugenio Santoro, Silvio Garattini
Riassunto. Le nuove conoscenze prodotte dalla ricerca clinica non riescono facilmente
ad essere trasferite al medico e alla pratica clinica per diverse ragioni, tra le quali i “bias”
di pubblicazione, la scarsa disponibilità e/o completezza dei database in cui la conoscenza clinica è depositata, e la scarsa integrazione tra questi database. Al fine di abbattere
questa barriera, sono nate diverse iniziative con lo scopo di organizzare e integrare l’informazione scientifica e la conoscenza medica affinché risultino essere facilmente accessibili a chiunque. La più importante è quella proposta dalla National Library of Medicine in
collaborazione con i National Institutes of Health americani con lo sviluppo e l’integrazione di database, liberamente accessibili su Internet, rivolti al ricercatore, al medico e
al cittadino. Da questa esperienza sono nati database come PubMed (la versione gratuita di Medline), ClinicalTrials.gov, National Guideline Clearinghouse, Drug Information
e MedlinePlus per gestire e collegare, attraverso un linguaggio comune, le conoscenze
provenienti dalla letteratura medica, dalla ricerca clinica, dalle linee guida e dall’uso dei
farmaci. La connotazione dell’esperienza è tipicamente statunitense, ma il modello potrebbe essere facilmente esportato anche in Europa e in particolare in Italia.
Parole chiave. Conoscenza, database, internet, ricerca biomedica.
Summary. A model for integrating biomedical research information.
Any new knowledge obtained from clinical research cannot easily be transferred to clinical practice for several reasons, including publication bias, lack of medical knowledge
databases (or lack of their completeness), and lack of integration among these databases.
Several initiatives have been launched to organize and combine scientific information and
clinical knowledge in order to make them accessible to everyone. The most important of
these initiatives was proposed by the National Library of Medicine, in collaboration with
the National Institutes of Health, which has so far developed and integrated several databases that are currently freely available on the internet for use by researchers, physicians,
and consumers. The more well-known of these databases are PubMed (the free version of
Medline), ClinicalTrials.gov, National Guideline Clearinghouse, Drug Information and
MedlinePlus. These have been designed using a uniform language and structure, in order
to be able to organize and link the knowledge coming from the medical literature, clinical
research, medical guidelines, and experience in the use of drugs. The model is restricted
to the US, but could easily be applied in Europe and, in particular, in Italy.
Key words. Biomedical research, clinical knowledge, database, internet.
Ricerca clinica e conoscenza
La ricerca clinica produce (o dovrebbe produrre)
nuove conoscenze. Tuttavia, spesso, questa conoscenza non riesce a passare al clinico e alla pratica clinica. Le ragioni dell’impedimento sono molteplici e si possono sintetizzare in: a) presenza di
bias di pubblicazione, cioè della consuetudine da
parte delle riviste mediche (e di certi ricercatori) a
pubblicare esclusivamente studi che hanno prodotto risultati positivi 1; b) incompletezza dei database che raccolgono la conoscenza clinica 2; c) scarsa integrazione tra questi database.
Alcune cifre possono aiutare a capire la dimensione del problema. Per esempio, si stima che dal
1948 siano state condotte un milione di sperimentazioni cliniche, delle quali solo 500.000 sono state regolarmente pubblicate 3. Tali sperimentazioni
non sono sempre presenti nei principali database.
Si calcola che PubMed (la versione gratuita di
Medline) ne raccolga 230.000 3, mentre database
più specifici, come Central (il registro delle sperimentazioni cliniche della Cochrane Collaboration),
arrivano a comprenderne circa 350.000 4. A ciò si
deve aggiungere il fatto che la presentazione di risultati di ricerche ai congressi scientifici non aiu-
Laboratorio di Informatica Medica, Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri, Milano.
Pervenuto il 16 ottobre 2003.
208
Recenti Progressi in Medicina, 95, 4, 2004
ta a far circolare la conoscenza come si vorrebbe, se
è vero che solo il 50% di queste vengono successivamente pubblicate su riviste biomediche “peerreviewed” nella forma di articoli formali 5.
Il mancato (o il ritardato) passaggio di conoscenze dalla fase sperimentale alla pratica clinica
può essere anche fonte di danni per la salute dei
pazienti, specie in presenza di risultati negativi.
La conoscenza anticipata da parte della classe medica di tali risultati negativi potrebbe infatti tradursi in un risparmio di vite, perché così si eviterebbero trattamenti inefficaci o addirittura dannosi 6. D’altra parte, quando un paziente accetta di
entrare in una sperimentazione clinica, lo fa con la
consapevolezza che i risultati possono aumentare
la conoscenza; la mancata pubblicazioni degli esiti (qualunque essi siano) potrebbe incrinare il rapporto di fiducia tra paziente e ricercatore e tra paziente e medico 3.
Il modello della National Library of Medicine
Al fine di abbattere la barriera che impedisce il
passaggio della conoscenza dalla fase sperimentale a quella clinica e fare così emergere ricerche delle quali altrimenti non si conoscerebbe l’esistenza,
sono nate diverse iniziative.
Per esempio, sono nate riviste come il Journal
of Negative Results in Biomedicine, il cui obiettivo
è la pubblicazione degli studi negativi. Altre riviste
tradizionali cominciano a richiedere la registrazione delle sperimentazioni cliniche su database pubblicamente accessibili come condizione per una loro definitiva pubblicazione. In certi casi, gli stessi
fondi governativi per la ricerca vengono erogati solo a patto che le sperimentazioni cliniche così finanziate siano registrate in appositi database prima del loro inizio affinché le informazioni possano
essere rese disponibili a chiunque e in qualunque
momento 7. Anche la tecnologia, e in particolare Internet, è stata utilizzata per ridurre il tempo necessario ad una sperimentazione clinica ed abbreviare così i tempi per la pubblicazione dei suoi risultati 8,9,10.
Tuttavia, l’esperienza più significativa è quella
prodotta negli ultimi anni dalla National Library
of Medicine degli USA.
Tale organizzazione ha realizzato insieme ai
National Institutes of Health americani un modello di distribuzione della conoscenza in sanità 11,12. Questo modello prevede la realizzazione
di numerosi database liberamente accessibili su
Internet, diretti sia al medico che a un pubblico
non medico. I database riguardano la letteratura
medico-scientifica, i registri di sperimentazioni
cliniche, le linee guida, i farmaci. Sono stati infatti realizzati rispettivamente PubMed (la versione
gratuita di Medline, il database che raccoglie più
di 12 milioni di articoli pubblicati da 4500 riviste
biomediche internazionali), ClinicalTrials.gov
(che include più di 5000 sperimentazioni cliniche
condotte o finanziate dai NIH), National Guideline Clearinghouse (che include numerose linee
guida sviluppate dalle maggiori associazioni mediche internazionali) e Drug Information (che raccoglie le informazioni sui farmaci registrati negli
Stati Uniti).
Si tratta di database strutturati, nei quali la conoscenza è sintetizzata e ridotta in “campi”, il più
delle volte codificati. Ciò permette di ottenere con
facilità le informazioni di cui abbiamo bisogno anche grazie a strumenti di ricerca di semplice impiego. L’uniformità degli ambienti in cui l’utente si
trova a operare risulta essere la carta vincente.
Ognuna di queste informazioni è classificata nei rispettivi database per parola chiave, per malattia o
per area medica. Proprio sfruttando questa struttura, i database risultano essere fortemente integrati, consentendo così il passaggio da un database a un altro, secondo percorsi logici ben definiti.
Se, per esempio, sono interessato alle sperimentazioni cliniche condotte sul tumore del seno, oltre a
sapere da ClinicalTrials.gov quali studi sono in
corso, quali trattamenti si stanno usando e in quali Centri le sperimentazioni hanno luogo, posso facilmente ottenere l’elenco degli articoli (ed eventualmente i loro riassunti e i loro testi completi)
prodotti da tali sperimentazioni, l’elenco degli articoli apparsi in letteratura sul trattamento del tumore del seno, le linee guida sviluppate a livello internazionale su questo argomento 11. Lo strumento che consente questa “navigazione” tra i
database è MedlinePlus, una sorta di “talpa” informatica che, scavando tra la mole di informazioni,
conduce l’utente laddove risiede la conoscenza,
estendendo contestualmente la ricerca anche ai siti web di provata affidabilità, come quelli degli organi istituzionali americani e delle associazioni
mediche internazionali. Per poter fare ciò, MedlinePlus sfrutta il meccanismo di classificazione e
gestione delle informazioni usato dagli altri database, in modo tale che l’utente possa utilizzare un
unico dizionario dei termini medici.
Il panorama italiano
Database simili non sempre esistono in Italia e
laddove esistono l’accesso non è libero.
Questo è il caso dell’Osservatorio sulle Sperimentazioni Cliniche Nazionali, lo strumento che il
Ministero della Salute usa dal 2000 per registrare
le sperimentazioni cliniche condotte in Italia e il
cui accesso è limitato ad alcune figure istituzionali (come per esempio le regioni, le ASL e i comitati
etici) e solo per le sperimentazioni cliniche che le
vedono coinvolte. In altri casi si tratta di database
parziali e per niente strutturati come, per esempio,
quello disponibile sul sito del Programma Nazionale Linee Guida. Comunque non è prevista alcuna forma di integrazione tra i database esistenti,
capace di condividere le conoscenze in essi depositate. E soprattutto non esistono strumenti di ricerca capaci di reperire la conoscenza e metterla al
servizio degli operatori sanitari in un formato fruibile (a proposito, non era questo l’obiettivo dei portali sanitari?).
E. Santoro, S. Garattini: Un modello di integrazione delle informazioni per la ricerca biomedica
Alcuni timidi segnali esistono, come dimostra il
caso del portale e-Oncology, il portale italiano per
l’oncologia pensato per condividere l’esperienza (e
la conoscenza) tra gli Istituti di Cura e Ricerca contro il Cancro operanti in Italia, e lo sviluppo di registri di sperimentazioni cliniche per particolari tipologie di pazienti 13. Tuttavia la strada per trasferire la conoscenza dalla fase sperimentale a
quella clinica rimane ancora lunga.
In conclusione, cosa può insegnarci il modello
della National Library?
Certamente che in Italia è necessario sviluppare database monotematici, strutturati, facilmente
integrabili e soprattutto liberamente accessibili.
L’iniziativa deve essere istituzionale e non può
partire da organizzazioni commerciali: ciò al fine
di evitare possibili conflitti di interesse. Non è solo una questione di mezzi finanziari (il reperimento delle conoscenze e la loro divulgazione richiedono competenze specifiche); si tratta, piuttosto, di
cambiare radicalmente le modalità con cui si affrontano i problemi.
Bibliografia
1. Garattini S, Liberati A. The risk of bias from omitted
research. Evidence must be independently sought and
free of economic interests. BMJ 2000; 321: 845-6.
2. Bonati M, Impicciatore P, Pandolfini C. Registering
clinical trials. BMJ 2000; 320: 1339-40.
3. Dickersin K, Rennie D. Registering Clinical Trials.
JAMA 2003; 290: 516-23.
Indirizzo per la corrispondenza:
Dott. Eugenio Santoro
Istituto di Ricerche Farmacologiche
Mario Negri
Laboratorio di Informatica Medica
Via Eritrea, 62
20157 Milano
E-mail: [email protected]
209
4. Dickersin K, Manheimer E, Wieland S, Robinson K,
Lefebvre C, McDonald S. Development of the Cochrane Collaboration’s Central register of controlled
clinical trials. Eval Health Prof 2002; 25: 38-64.
5. Scherer RW, Langenberg P. Full publication of results initially presented in abstracts [Cochrane
Methodology Review]. Oxford: Cochrane Library
Update Software; 2003, issue 1.
6. Cowley AJ, Skene A, Stainer K, Hampton JR. The
effect of lorcainide on arrhythmias and survival in
patients with acute myocardial infarction: an
example of publication bias. Int J Cardiol 1993; 40:
161-6.
7. Tonks A. A clinical trials register for Europe. BMJ
2002; 325: 1314-5.
8. Santoro E. Internet and cardiovascular research:
the present and its future potentials and limits. Minimally Invasive Therapy Allied Technologies 2002;
11: 73-5.
9. Santoro E, Nicolis E, Franzosi MG, Tognoni G. Internet for clinical trials: past, present, and future.
Control Clin Trials 1999; 20: 194-201.
10. Santoro E, Nicolis E, Franzosi MG. Telecommunication technology for the management of large scale clinical trials: the GISSI experience. Comput
Methods Programs Biomed 1999; 60: 215-23.
11. Santoro E. Internet and information on breast cancer: an overview. Breast 2003; 12: 424-31.
12. Santoro E. Dove reperire su Internet informazioni
sulle sperimentazioni cliniche in medicina e in cardiologia. Agorà cardiologia e metabolismo 2002 ; 2:
93-100.
13. Pandolfini C, Bonati M, Sammons H, Choonara I,
Jacqz-Aigrain E, Danes I, Fuentes I, Arnau J. A European clinical trials registry for children. Paediatric Perinatal Drug Therapy 2003; 5: 98-100.