Terveyttä datasta

Liisa Ukkola-Vuoti

Turvallisuutta datasta | Potilasrekisterien tiedolla voidaan lisätä lääkehoitojen turvallisuutta ja vaikuttavuutta

Lääkehoitojen tehoa ja turvallisuutta mitataan monin keinoin lääkkeen elinkaaren eri vaiheissa. Tieto lääkehaitasta tai lääkkeen käytön virhetilanteesta – lääkityspoikkeamasta – voi löytyä terveydenhuollon rekistereistä, mikä mahdollistaa niiden retrospektiivisen tutkimisen. Lääkitysturvallisuuteen liittyvällä rekisteritutkimuksella luodaan pohja myös lääkehoidon vaikuttavuudelle. Tämä teksti avaa Terveyttä datasta-blogin vierailevan blogikirjoitussarjan nimeltään Turvallisuutta datasta. Kirjoittajana toimii Medaffconin RWE-tiimissä Scientific advisorina toimiva Outi Laatikainen, jolla on pitkä kokemus lääkitysturvallisuustutkimuksesta erikoissairaanhoidossa.

Kun lääkehoidolla saadaan elimistössä aikaan vaste, on odotettavissa myös riski haittavaikutukselle. Pohja tälle löytyy fysiologiasta: moni lääkkeiden kohdereseptoreista vaikuttavat elimistössä useampaan kuin yhteen toimintoon. Näin ollen reseptorien toimintaan vaikuttamalla tasapainoillaan väistämättä halutun vasteen ja eri asteisten liitännäisvaikutusten, haittavaikutusten, välillä.

Lääkehaittojen esiintyminen ei luonnollisestikaan ole tarkoituksenmukaista. Vakavat haitat kyetäänkin ennakoimaan varsin tehokkaasti jo ennen lääkkeen käyttöä.

Markkinoille pääsevä lääke on tehokas ja turvallinen

Lääkkeen tehon ja turvallisuuden varmistus tapahtuu useassa vaiheessa ennen markkinoille tuloa – kehitysvaiheen ja myyntilupaprosessin turvallisuusseula on siis varsin tiheä.

Kehitysvaiheessa lääkkeen hyötyjä ja haittoja tutkitaan prekliinisin ja kliinisin (faasit I-III) kokein. Voimakkaan toksiset yhdisteet sekä muita vakavia haittoja aiheuttavat yhdisteet karsiutuvat pois jo varhain lääkekehityksen alkumetreillä. Ennen uuden lääkkeen laajempaa käyttöönottoa sen teho-turvallisuus-profiilin suosiollisuus varmistetaan vielä riippumattoman viranomaisen toimesta.

Faasi IV – Turvallisuus myyntiluvan jälkeen

Lääke ei jää vaille seurantaa myyntiluvankaan jälkeen, sillä turvallisuusprofiilia seurataan ja täydennetään lääkkeen koko elinkaaren ajan. Myyntiluvan jälkeistä haittavaikutusten seurantaa kutsutaan faasi IV:ksi. Faasi IV:n lakisääteinen toteutusvastuu kuuluu sekä myyntiluvan haltijalle että kansallisille lääkeviranomaisille, joista molemmat toteuttavatkin seurantaa aktiivisesti.

Faasi IV on tarpeellinen, sillä kattavuudestaan huolimatta prekliinisen ja kliinisen vaiheen kokeita leimaa otosjoukkojen pienuus ja koeasetelman kontrollointi: kliiniset tutkimukset toteutetaan porrastetusti edeten pienistä muutaman kymmenen henkilön potilasjoukoista muutaman tuhannen potilaan otoksiin. Kliinisten kokeiden luotettavuuden lisäämiseksi otosjoukoista joudutaan usein rajaamaan ulos monisairaat, monilääkityt ja iäkkäät potilaat.

Lisäksi kokeille joudutaan asettamaan seuranta-aikaan liittyviä rajauksia. Tämän vuoksi erittäin harvinaiset, viiveajalla ilmenevät sekä tiettyihin populaatioihin esimerkiksi metaboliaeroavaisuuksien vuoksi kohdentuvat haittavaikutukset voivat jäädä havaitsematta kliinisissä tutkimuksissa. Tällaiset haitat tulevat useimmiten esille vasta kun lääkettä on käytetty maailmanlaajuisesti suurilla potilasmäärillä.

Tosielämän näyttöä lääketurvallisuudesta

Lääkehaittojen esiintymistä seurataan tiiviisti signaalidetektion avulla. Signaalidetektiossa jokainen potilaan tai terveydenhuollon ammattilaisen toimesta tehty lääkehaittailmoitus muodostaa yksittäisen signaalin, joita yhdistämällä ja analysoimalla kyetään ymmärtämään lääkkeen turvallisuutta väestötasolla. Vapaaehtoisuuteen perustuvat raportointimenetelmät kattavat kuitenkin vain noin 5–10 % kaikista ilmenevistä haitoista, sillä hyvin usein haittavaikutuksia ei tunnisteta tai osata yhdistää aiheuttavaan lääkkeeseen.

Viime vuosikymmenten aikana tapahtuneet digitalisaatio ja ICT-alan kehitysharppaukset ovat helpottaneet myös lääkehaittojen seurantaa. Nykytilanteessa kuvaus lääkehaitoista sekä useista lääkkeen käytön virhetilanteista (määräys, annostelu, käyttökuntoon saattaminen) löytyy elektronisessa muodossa potilastietojärjestelmien kautta potilasrekistereihin päätyvästä datasta.

”Toisin kuin kliininen tutkimus, RWE-tutkimus toteutetaan hoitotilanteissa tallennetulla tiedolla. Tämän vuoksi terveydenhuollon rekisterit tarjoavat ainutlaatuisen aineiston myös lääkitysturvallisuuden seurantaan.”

Terveydenhuollon rekisteridata tarjoaa ainutlaatuisen aineiston lääkitysturvallisuuden seurantaan ”real-world” -asetelmassa. Rekisteritieto mahdollistaa kliinisissä tutkimuksissa havaittujen lääkehaittojen todellisen ilmaantuvuuden tutkimisen, jolloin kliinisessä vaiheessa havaittujen haittojen todellista esiintyvyyttä voidaan arvioida uudelleen.

Tosielämän tiedon avulla voidaan havaita lääkkeen käyttäjien joukosta potilasryhmät, jotka ovat erityisen alttiita vakaville haitoille. Näin käyttöä voidaan kohdentaa ja käytölle voidaan asettaa rajauksia, jotka vähentävät vakavien haittojen ilmaantumista. Toisaalta tosielämän tiedon pohjalta on mahdollista näyttää lääkkeen käytön olevan turvallista potilasryhmissä, joihin kliinisten tutkimusten perusteella oli arvioitu kohdistuvan suurempi haittavaikutusten riski.

Terveydenhuollon rekistereihin tallentuu myös tieto virhetilanteista, joissa lääke saattaa aiheuttaa potilaalle haittaa lääkkeen farmakologiaan liittymättömistä syistä. Tällaisia ovat lääkehoidon prosessissa lääkkeen määrääjälle, käyttökuntoon saattajalle tai annostelijalle tapahtuvat virheet, joiden vuoksi lääkettä esimerkiksi laimennetaan tai annostellaan väärin, tai lääkettä määrätään epätarkoituksenmukaisella annostuksella.

Lääkityspoikkeamien kuvaamisessa ja havainnoinnissa tosielämän datalla on ainutlaatuinen rooli, sillä näitä virheitä on mahdotonta tutkia tai kartoittaa kliinisten tutkimusten aikana.

Koneoppiminen lääkitysturvallisuuden käyttöön

Tekoälymenetelmien tarjoavat mahdollisuudet tosielämän rekisteriaineistojen analysointiin näyttäytyvät erityisen mielenkiintoisena lääkitysturvallisuuden näkökulmasta. Älykkäät menetelmät mahdollistavat lääkehaittojen tutkimuksen laajentamisen lääkehaittoihin, joita ei ole aiemmin tunnistettu lääkkeeseen liittyen – toisin sanoen haittoihin, jotka jo vaikuttavat potilaan hoitoon, mutta joita emme kykene tunnistamaan ilman tehokkaita analyysimenetelmiä. Uusien ja erityisen harvinaisten haittojen tunnistaminen koneoppimisen avulla voi edelleen parantaa lääkkeen käytön edellytyksiä, mikäli lääkehaitta olisi ennakoitavissa ja edelleen ennaltaehkäistävissä.

Lopuksi

Lääkehoidon turvallisuus on kiinteä ja erottamaton osa lääkehoidon kokonaistehoa. Mikäli suuri joukko potilaita joutuu keskeyttämään lääkehoidon erinäisten haittojen vuoksi, jää lääkehoidolla saavutettava teho ja edelleen kokonaishyöty vaatimattomaksi. Pahimmillaan lääkehaittojen tai lääkityspoikkeaman vuoksi lääkehoidon hyöty voi jopa kääntyä negatiiviseksi. Mitä tarkemmin lääkehoito saadaan kohdennettua lääkkeistä eniten hyötyviin potilaisiin, sitä parempia hoitotuloksia voidaan saavuttaa.

Terveydenhuollon rekistereihin on tallennettuna loputtomasti lääkehoidon turvallisuussignaaleja, joiden hyödyntäminen on lääkehoidon jokaisen osapuolen etu. Lääkkeiden turvallisuuteen liittyvä, rekisteritutkimusten avulla saavutettu, ymmärrys vakavien haittojen todellisesta ilmaantuvuudesta voi myös laajentaa lääkkeen käyttömahdollisuuksia potilasryhmiin, jotka muuten jäisivät vaille tehokasta hoitoa.

Nykyisellään rekisteritutkimuksessa kyetään hyödyntämään tehokkaimmin tietoa, joka on valmiiksi säilöttynä rakenteiseen muotoon. Lääkehaittoihin liittyvä tieto on kuitenkin suurelta osin kuvailevaa ja täten rakenteetonta, minkä vuoksi tutkimus on viime vuosiin asti ollut pitkälti manuaalisten tutkimusmenetelmien varassa. Lääkitysturvallisuuden tutkiminen potilasrekistereistä vaatiikin entistä tehokkaampia menetelmiä juuri rakenteettoman tiedon hyödyntämisessä, minkä vuoksi tässä aihepiirissä nähtäneen vielä merkittäviä kehitysharppauksia tulevaisuudessa. Rakenteettomasta datasta voit lukea lisää edellisestä blogistamme.

Nyt aloitettu Turvallisuutta datasta -vieraskynäblogisarja on blogimme säännöllisesti vieraileva teema, kuten Menetelmien maailmakin. Saatte lukea lisää lääketurvallisuuteen liittyvästä rekisteritiedosta ja RWE-tutkimuksesta tulevista Turvallisuutta datasta -vieraskynäblogeista.

Outi Laatikainen
Outi Laatikainen
on 14 kesäkuuta, 2022

Aiheet: RWE, Kliininen tutkimus, RCT, Turvallisuutta datasta

-->