Un estudio realizado por The British Medical Journal (BMJ) destacó que el sistema de algoritmos de la FDA, diseñado para identificar efectos secundarios en las vacunas de ARN mensajero (Pfizer y Moderna), no funcionaba correctamente y había perdido eficacia en la detección de señales críticas durante la extensa campaña de vacunación. Documentación interna revela que funcionarios habían señalado el problema desde principios de 2021.
La puesta en marcha de la vacunación masiva
Cuando en diciembre de 2020 Estados Unidos inició la vacunación masiva contra el Covid-19 -aprobadas de manera acelerada debido a la pandemia-, las entidades de salud contaban con un sistema para detectar de forma rápida posibles reacciones adversas. Entre estas reacciones, la miocarditis se identificó como una de las más serias.
El sistema clave utilizado era VAERS, un sistema de base de datos gestionado por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) y la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), que recopila reportes de eventos posteriores a la administración de vacunas.
La meta oficial era que estos datos ayudaran a detectar signos de advertencia que posteriormente se investigarían con métodos epidemiológicos y clínicos. Sin embargo, el sistema presentó fallas. La investigación publicada ahora por The BMJ, basada en intercambio de correos electrónicos internos del gobierno de EE. UU., documentos obtenidos a través de solicitudes de acceso a la información e entrevistas con expertos y funcionarios, indica que el algoritmo bayesiano usado por la FDA perdió efectividad en la detección de algunas señales en los inicios del programa de vacunación.
La causa principal fue, aparentemente, el vasto número de personas que recibieron las nuevas vacunas.
El fenómeno del “enmascaramiento”
Durante el primer año de vacunación, más del 90% de los aproximadamente 1,1 millones de reportes en VAERS estaban relacionados con las vacunas de ARNm contra el Covid, de acuerdo a los documentos examinados por The BMJ.
El sistema de la FDA comparaba la aparición de un evento adverso específico en una vacuna con la de otras. El inconveniente era que Pfizer y Moderna acaparaban la gran mayoría de los reportes.
Los expertos explican que si ambas vacunas de ARNm presentaban un evento con frecuencia similar, el algoritmo podría no detectar una diferencia estadística relevante. Este fenómeno, conocido como “enmascaramiento”, podría ocultar una señal dentro de la misma base de datos.
La implicancia era importante: la ausencia de alerta por parte del algoritmo no implicaba necesariamente que no existiera un problema de seguridad. De esa manera, la miocarditis -inflamación del corazón-, uno de los efectos adversos posteriormente más comúnmente reportados, no se capturaba como una señal de advertencia.
En los primeros meses de 2021, los reportes sobre miocarditis comenzaron a acumularse, especialmente en jóvenes varones. Israel informó de casos, además de encontrarse agrupamientos dentro de miembros de las Fuerzas Armadas de EE. UU. Sin embargo, el sistema de la FDA no generó ninguna alerta.
En junio de 2021, un funcionario de los CDC presentó evidencia que mostraba que, entre hombres de 12 a 24 años, VAERS había recibido entre 29 y 347 veces más reportes de miocarditis y pericarditis de lo esperado según las tasas normales. A pesar de eso, el algoritmo bayesiano de la FDA aún no emitía ninguna alerta. Según los documentos analizados por The BMJ, el sistema tampoco identificó tinnitus como un posible problema durante ese tiempo.
Es crucial aclarar que un reporte en VAERS no prueba que una vacuna provoque un evento particular. VAERS es un sistema de reporte que requiere investigación posterior para determinar si hay una conexión causal.
Iniciativas para modificar el método
Según la investigación de The BMJ, Ana Szarfman, una experta de la FDA con larga carrera en el análisis de seguridad de medicamentos, fue de las primeras en advertir sobre el desafío. Szarfman colaboraba con el estadístico William DuMouchel, creador del algoritmo empleado por la agencia.
Szarfman y DuMouchel creían que las características inusuales de la campaña de inmunización requerían un cambio en el método. En febrero de 2021, Szarfman escribió a Peter Marks, en ese entonces responsable de la FDA para vacunas, sugiriendo la necesidad de utilizar un algoritmo actualizado.
La propuesta consideraba un enfoque que, según sus análisis, podría mitigar el problema del enmascaramiento. Sin embargo, la FDA optó por mantener su método original.
En mayo, un funcionario de la agencia pidió a Szarfman que dejara de generar y distribuir análisis propios de los datos de VAERS sobre las vacunas contra el Covid.
El argumento era que otros sistemas de monitoreo estaban vigilando los potenciales efectos secundarios y que hacer ajustes durante una campaña masiva podría generar resultados difíciles de interpretar.
Los documentos revisados por The BMJ señalaron otro hecho relevante. Los CDC habían planeado usar dos métodos para buscar señales de seguridad: el algoritmo bayesiano de la FDA y los 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 aplicar los PRR para este fin hasta 2022.
Una vez implementados, los resultados fueron distintos. Los análisis revelaron cientos de potenciales señales, entre las que se incluyeron miocarditis, pericarditis, parálisis de Bell y tinnitus.
De acuerdo con The BMJ, estas cuatro señales constantemente aparecieron en los 13 informes semanales consecutivos realizados del 6 de mayo al 29 de julio de 2022, cuando los CDC compararon las vacunas de ARNm con otras vacunas. En contraste, el algoritmo de la FDA no identificó estas advertencias.
Implicaciones del hallazgo
El descubrimiento no permite concluir que todas las señales detectadas por VAERS fueran causadas directamente por las vacunas. El propósito de estos sistemas es diferente: detectar patrones que ameriten una investigación más profunda.
Por lo tanto, la ausencia de una señal no debe ser interpretada como garantía de que una vacuna sea segura frente a un evento específico.
La investigación del BMJ enfatiza en este punto. Según los documentos revisados, tanto funcionarios de la FDA como de los CDC estaban al tanto desde 2021 de las limitaciones que el método bayesiano podría enfrentar en las condiciones particulares de la campaña de vacunación con Covid.
No obstante, el algoritmo siguió en uso. Más de dos años después, en octubre de 2023, un responsable de vigilancia farmacológica de la FDA admitió en un correo interno que la agencia era consciente de esta limitación desde el inicio de la vacunación.
Para esa fecha, ya se habían administrado cientos de millones de dosis tanto en los Estados Unidos como globalmente.