La respuesta a esta opinión en redes sociales ha sido un festival de alabanzas reflexivas. Sin embargo, el artículo carece de seriedad intelectual. Toma un pequeño asunto secundario y lo infla hasta convertirlo en el obstáculo central para curar el cáncer y mejorar la salud humana, ignorando las dos limitaciones fundamentales que dominan la medicina moderna: 1.) Aún no entendemos suficientemente la biología humana como para diseñar fármacos que funcionen de manera confiable. 2.) Tenemos un sistema de atención sanitaria que no puede costear los fármacos que ocasionalmente sí funcionan. Los ensayos de Fase I más rápidos nos permitirán principalmente descubrir más rápido que otra cura supuestamente prometedora ha fracasado. Estos ensayos determinan principalmente seguridad, actividad y dosis. No establecen que un fármaco mejore la salud. Es probable que más del 90 % de los fármacos oncológicos que ingresan a la Fase I nunca se conviertan en medicamentos aprobados. Incluso los candidatos que llegan a la Fase III, la etapa final de pruebas principales, con frecuencia fracasan porque no funcionan. Esto no es un problema de papeleo. Refleja nuestra comprensión primitiva de la salud y la enfermedad y nuestra incapacidad para predecir cómo se comportarán las intervenciones en el cuerpo humano. El papel más importante de la inteligencia artificial no es generar más pequeños conjuntos de datos de Fase I no controlados. Es construir mejores modelos de biología humana que predigan farmacología, toxicidad y eficacia antes de exponer a los pacientes. El objetivo debe ser hacer que el desarrollo de fármacos sea menos dependiente de ensayos y errores enormemente costosos y con alta tasa de fracaso, que es lo que son los ensayos clínicos. La segunda limitación es económica. Ya tenemos fármacos para el cáncer y otras enfermedades que cuestan más de $100K al año, a veces acercándose a $500K, mientras producen beneficios modestos para números relativamente pequeños de pacientes. Muchos pacientes requerirían múltiples fármacos así a lo largo de sus vidas. No existe una forma plausible de escalar ese costo a toda la población. Producir más fármacos experimentales sin resolver los problemas científicos y económicos no es abundancia en atención sanitaria. Es una abundancia de experimentos de baja probabilidad seguida por una abundancia de fármacos que los pacientes y la sociedad no pueden costear. Por supuesto, eliminen la burocracia innecesaria. Los centros médicos académicos cobran demasiado por los ensayos, acumulan gastos generales y pasan meses negociando presupuestos mientras crean demasiados obstáculos administrativos. Personalmente, he tenido investigadores clínicos acercándose a mí pidiendo aproximadamente $800K para realizar un ensayo de Fase I basado en mi investigación. La FDA no los estaba deteniendo. Estaban buscando a alguien que financiara un experimento de baja probabilidad que generaría dinero para investigación, embellecería sus currículos y los ayudaría a obtener una promoción en un sistema que recompensa a los científicos por cuánto dinero traen. Los ensayos de Fase I más rápidos no resuelven los problemas centrales. Nuestra ciencia sigue siendo inadecuada y nuestro sistema de atención sanitaria sigue roto.