Una investigación publicada en The British Medical Journal indica que el algoritmo de la FDA perdió capacidad para detectar señales de seguridad durante la vacunación masiva contra el Covid-19. Documentos internos muestran que funcionarios advirtieron sobre el problema desde 2021.
Una investigación publicada en The British Medical Journal (BMJ) sostiene que el algoritmo utilizado por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) para detectar efectos adversos de las vacunas de ARN mensajero (Pfizer y Moderna) presentó fallas y perdió capacidad para detectar señales de seguridad durante la campaña de vacunación masiva contra el Covid-19. El estudio se basa en correos electrónicos internos del gobierno estadounidense, documentos obtenidos mediante pedidos de acceso a la información y entrevistas con funcionarios y científicos.
Cuando Estados Unidos comenzó a aplicar las vacunas contra el Covid-19 en diciembre de 2020, las autoridades sanitarias disponían de un sistema destinado a detectar rápidamente posibles efectos adversos. El principal mecanismo era VAERS, una base de datos administrada por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) y la FDA, que recibe reportes de acontecimientos ocurridos después de una vacunación.
La expectativa oficial era que esos datos permitieran identificar señales que luego serían investigadas con herramientas epidemiológicas y clínicas. Sin embargo, la investigación de The BMJ afirma que el algoritmo bayesiano utilizado por la FDA quedó prácticamente incapacitado para detectar algunas señales durante los primeros meses de la campaña, debido a la enorme cantidad de personas que recibieron las nuevas vacunas.
El problema del «enmascaramiento»
Durante el primer año de vacunación, más del 90 por ciento de los aproximadamente 1,1 millones de reportes incluidos en VAERS correspondían a las vacunas de ARNm contra el Covid, según los documentos revisados por The BMJ.
El algoritmo de la FDA comparaba la frecuencia con la que aparecía un determinado evento adverso de una vacuna en comparación con la de otras vacunas. Dado que Pfizer y Moderna concentraban la enorme mayoría de los reportes, si ambas vacunas estaban asociadas con un determinado evento con una frecuencia similar, la herramienta podía no encontrar una diferencia estadística significativa. Este fenómeno es conocido como «enmascaramiento» y podía hacer que una señal quedara oculta dentro de la propia base de datos.
Como consecuencia, que el algoritmo no generara una alerta no significaba necesariamente que no existiera un problema de seguridad. De esta manera, la miocarditis -inflamación del músculo cardíaco-, uno de los efectos adversos luego más reportados, no aparecía como señal de alerta.
Durante los primeros meses de 2021 comenzaron a acumularse reportes, especialmente entre varones jóvenes. Israel había comunicado casos y también se detectaron agrupamientos entre integrantes de las Fuerzas Armadas estadounidenses. Sin embargo, el sistema automatizado de la FDA no generaba una señal.
En junio de 2021, un funcionario de los CDC presentó datos que mostraban que, entre varones de 12 a 24 años, VAERS había recibido entre 29 y 347 veces más reportes de miocarditis y pericarditis que los esperados según las tasas de referencia. A pesar de eso, el algoritmo bayesiano de la FDA seguía sin generar una alerta. Según los documentos revisados por The BMJ, tampoco detectó tinnitus como señal durante ese período.
La situación no implica que un reporte de VAERS demuestre que una vacuna causó un determinado evento. VAERS es un sistema de notificación y sus datos requieren investigaciones posteriores para establecer si existe una relación causal.
Una funcionaria intentó cambiar el método
Según la investigación de The BMJ, una de las primeras personas en advertir sobre el problema fue Ana Szarfman, una especialista de la FDA con décadas de experiencia en análisis de seguridad de medicamentos. Szarfman trabajaba junto con el estadístico William DuMouchel, creador del algoritmo bayesiano empleado por la agencia.
Ambos consideraban que las características excepcionales de la campaña de vacunación hacían necesario modificar el método. En febrero de 2021, Szarfman escribió directamente a Peter Marks, entonces responsable de la FDA para vacunas, y le planteó la necesidad de utilizar un algoritmo actualizado. La propuesta incluía una metodología que, según su análisis, podía reducir el problema del enmascaramiento. Pero la FDA decidió mantener su enfoque.
En mayo de ese año, un funcionario de la agencia pidió a Szarfman que dejara de elaborar y distribuir análisis propios de los datos de VAERS sobre las vacunas contra el Covid. El argumento era que otros sistemas de vigilancia estaban monitoreando los posibles efectos adversos y que cambiar los parámetros durante una campaña masiva podía generar resultados difíciles de interpretar.
Los documentos reportados por The BMJ mostraron otro dato significativo. Los CDC habían previsto utilizar dos métodos para buscar señales de seguridad: el algoritmo bayesiano de la FDA y los llamados índices de notificación proporcional (PRR). Sin embargo, según una carta de 2022 de Rochelle Walensky, entonces directora de los CDC, la agencia no comenzó a utilizar los PRR para este propósito hasta 2022.
Cuando finalmente los aplicó, los resultados fueron diferentes. Los análisis identificaron cientos de posibles señales. Entre ellas aparecieron miocarditis, pericarditis, parálisis de Bell y tinnitus. Según The BMJ, esas cuatro señales aparecieron en los 13 informes semanales consecutivos realizados entre el 6 de mayo y el 29 de julio de 2022, cuando los CDC compararon las vacunas de ARNm con vacunas contra otras enfermedades. El algoritmo bayesiano de la FDA, en cambio, no había producido esas alertas.
Qué significa el descubrimiento
El hallazgo no permite afirmar que todas las señales detectadas por VAERS fueran efectos causados por las vacunas. La función de estos sistemas es precisamente otra: detectar patrones que justifiquen una investigación posterior. Por eso, la ausencia de una señal tampoco puede interpretarse automáticamente como evidencia de que una vacuna sea segura frente a un determinado evento.
La investigación de The BMJ pone el foco en ese punto. Según los documentos examinados, funcionarios de la FDA y los CDC conocían desde 2021 las limitaciones que podía tener el método bayesiano en las condiciones excepcionales de la campaña contra el Covid. Aun así, el algoritmo continuó siendo utilizado. Más de dos años después, en octubre de 2023, un responsable de farmacovigilancia de la FDA reconoció en un correo interno que la agencia conocía esa limitación desde los primeros meses de la vacunación.
Para entonces, cientos de millones de dosis ya habían sido administradas en Estados Unidos y en el mundo.