Nuevos fármacos y tecnologías diagnósticas. El desafío de su incorporación a la cobertura y al financiamiento. Dr. Juan Pablo Solé Bariloche 17 de septiembre de 2015

Agenda Nuevos tipos de tratamiento Tratamientos combinados Tipos de acuerdos La importancia de contar con información Tratamiento personalizado Pensamientos finales

Cáncer de Pulmón

Un grupo de varias entidades diferentes bajo el nombre de Cáncer de pulmón

Medicina de precisión

Desarrollo clínico tradicional cada vez menos viable

Estudios Paraguas (Umbrella)

Estudios Balde (Bucket)

Estudios adaptativos

Número de moléculas en estudio por cada blanco terapéutico e indicación Fuente: IMS Institute of Healthcare Informatics: Developments in Cancer Treatments, Market Dynamics, Patient Access and Value: Global Oncology Trend Report 2015

Terapia dirigida a blancos genéticos Altas tasas de respuesta en subgrupos de pacientes que portan la mutación

Inmunoterapia Célula Tumoral Célula inmunológica

Inmunoterapia como una esperanza concreta para los paciente con cáncer…

Inmunoterapia Mejores respuestas mas duraderas

Mejor sobrevida global con terapias combinadas Sharma, Allison: Cell, abril 2015

Fuente: Modification: IMS Institute of Healthcare Informatics: Developments in Cancer Treatments, Market Dynamics, Patient Access and Value: Global Oncology Trend Report 2015 Tratamientos combinados para 2021 Lanzamiento de posibles terapias combinadas para 2021 Compañía 1 Compañía 2 Compañía 3 Compañía 4 Compañía 5 Compañía 6 Compañía 7 Compañía 8 Compañía 9 Compañía 10 Numero de combinaciones

Un contexto desafiante Múltiples subgrupos de pacientes con la misma enfermedad Pacientes con mejor respuesta, mayor sobrevida y menos toxicidad Productos con múltiples indicaciones. Terapias combinadas que involucran mas de una compañía. Mas cantidad de opciones terapéuticas y diagnosticas. Los test diagnósticos cobran especial importancia.

Trabajo en equipo

Financieros Acuerdos de precio por volumen Capping (costo, dosis, duración) Costo compartido Descuentos Inicio de tratamiento Pago por licencia Relacionados al resultado Programas de manejo de enfermedad (enf crónicas) Riesgo compartido Pago por resultado Cobertura con generación de evidencia Aprobación condicional Tipos de acuerdo entre pagadores y la industria

Precios unitariosModelos de reembolso personzalizado Combinaciones Mayores niveles de información basada en el paciente Precio indiferenciado por vial + Pago según desempeño HoyFuturo Reembolso según el volumen del tratamiento utilizado Reembolso según el valor que el tratamietno confiere al paciente Indicaciones múltiples Los nuevos modelos requieren pasar de un esquema de precios basado en el volumen a uno basado en el valor

Datos de la vida real (RWD) Estudios clínicos controlados Informacion de la vida real

I&D Agencias regulatorias Pagador Médico Paciente Éxito en Fase 3Aprobación en el mercado ReembolsoPrescripciónAcceso a pacientes Necesidades insatisfechas de pacientes (subpoblaciones) Riesgos basales Patrones de tratamiento/práctica Epidemiología Nexo entre factores de la enfermedad y endpoints Tasas de sobrevida/progresión Indicios de seguridad Efectividad a largo plazo Utilización de recursos/costos Carga social Impulsan la efectividad Utilidad Compliance Farmacoeconomí a Resultados Duración del tratamiento en la práctica clínica Dosis Eficacia/segurida d del nuevo agente vs competidores Comparación con subpoblaciones Mejor caracterizació n de las opciones (seguras, convenientes, asequibles, calidad de vida) Los datos de la vida real involucran a todos los actores

Trasciende los límites clásicos de guardado de información 2020 = 500 mil millones de archivos 5 4 Joachim Roski, George W. Bo-Linn and Timothy A. Andrews Creating Value In Health Care Through Big Data: Opportunities And Policy Implications Health Affairs, 33, no.7 (2014): Pial S, Claps M. Bigger data for better healthcare. Framingham (MA): In- tel; 2013 Sep. 6. McKinsey Global Institute. The big- data revolution in US health care: accelerating value and innovation. New York (NY): The Institute; Desde historias clínicas electrónicas hasta redes sociales Permite el manejo de información con distintos formatos en tiempo real USD 300 mil millones anuales de valor 6 Gran cantidad de datos – Big Data 4

Privacidad de los datos 13 Noción de Consentimiento Informado Resguardo de los datos Capacidades locales Registros médicos electrónicos Subsistemas y fragmentación Cambio de mentalidad Compartir datos entre varios actores 13. Davis K, with Patterson D. Ethics of big data. Sebastopol (CA): O’Reilly Media; Desafíos y pendientes

Un futuro cercano Reporte

Tratamiento personalizado

Un futuro con: Tratamientos con múltiples indicaciones Tratamientos combinados Tratamientos altamente efectivos Respuestas duraderas Tratamientos asociados un test diagnóstico especifico El valor del medicamento en el centro de los acuerdos, con precios diferenciales según la indicación. La utilización de información será clave para la toma de decisiones tendientes a lograr eficiencias. Un tratamiento cada vez más personalizado. El trabajo conjunto es un factor clave para asegurar el acceso a estos tratamientos. Para poder ofrecer el tratamiento correcto al paciente correcto en el momento correcto. Pensamientos finales

¡Gracias!