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DOI del artículo publicado https://doi.org/10.1371/journal.pone.0359782
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Una tradu El Marco de Accesibilidad y Equidad Genómica (GEAF): un marco dimensionalmente coherente para modelar la asequibilidad y la equidad en las terapias genómicas y regenerativas

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DOI:

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.18722

Keywords:

Equidad genómica, Terapias regenerativas, Bioética, Análisis de costo-efectividad, Economía de la salud, Política sanitaria, política de salud, equidad en salud, política científica, ética de la investigación

Resumen

Resumen (Abstract) Antecedentes

Los avances en la edición génica basada en CRISPR y en los modelos de embriones derivados de células madre han creado importantes oportunidades biomédicas, junto con considerables preocupaciones éticas y distributivas. Las terapias genómicas y regenerativas personalizadas aprobadas en Estados Unidos en el momento de redactar este trabajo tienen precios de lista que abarcan desde aproximadamente $2.2 millones (Casgevy) hasta $4.25 millones (Lenmeldy), con varios otros productos aprobados cuyo precio se sitúa entre estas cifras (p. ej., Lyfgenia, $3.1 millones; Hemgenix, $3.5 millones). Ello plantea la pregunta de cómo pueden representarse conjuntamente la asequibilidad, la accesibilidad, el cumplimiento ético y la desigualdad distributiva en un único índice matemáticamente coherente que sirva de apoyo al análisis de políticas.

Métodos

Auditamos un índice compuesto propuesto previamente, el Genomic Equity Accessibility Framework (GEAF = ((A × E) − (C × I)) / (P + R) × 100), e identificamos una incompatibilidad dimensional entre sus términos, un rango de salida no acotado y no interpretable de forma independiente, y datos de entrada de los escenarios incoherentes con las estimaciones de costos citadas en otras partes del mismo manuscrito. Reconstruimos el GEAF como un compuesto ponderado, normalizado y acotado (0–100) de seis componentes adimensionales –accesibilidad, cumplimiento ético, asequibilidad, equidad (desigualdad inversa), solidez de las políticas y eficiencia de la investigación–, derivado mediante la teoría de la utilidad multiatributo. Sometimos la fórmula reconstruida a pruebas con casos algebraicos extremos, la aplicamos a siete escenarios ilustrativos re-especificados cuyos datos de costos se anclan en la literatura citada sobre precios de lista, y realizamos análisis de sensibilidad univariantes, bivariantes y probabilísticos de Monte Carlo (10,000 iteraciones).

Resultados

El índice reconstruido (GEAF′) está acotado en [0,100], es monótono en cada componente y se comporta de forma coherente en los extremos algebraicos. En los siete escenarios ilustrativos, el GEAF′ osciló entre 27.9 (sin intervención de equidad, costo a precio de lista) y 86.5 (escenario de precios escalonados y políticas plenamente optimizado). El análisis de sensibilidad univariante identificó el costo (C) y el factor de desigualdad (I) como los dos mayores determinantes de un solo parámetro del índice en condiciones de referencia, seguidos del cumplimiento ético (E). La simulación de Monte Carlo (10,000 iteraciones por régimen), que propagó supuestos declarados y no empíricos de incertidumbre de los parámetros, produjo una media de 32.6 en el escenario de referencia (intervalo del 90 %, percentiles 5.º a 95.º, aproximadamente 22.9–42.9) y una media de 72.4 en el escenario de intervención de equidad (intervalo del 90 % de aproximadamente 62.9–81.1), sin solapamiento entre las dos distribuciones simuladas.

Conclusiones

El GEAF′ proporciona una forma transparente, reproducible y dimensionalmente coherente de combinar asequibilidad, accesibilidad, cumplimiento ético y equidad distributiva en un único índice comparativo para escenarios de políticas sobre terapias genómicas y regenerativas. Se presenta como un marco conceptual y metodológico candidato, no como una herramienta predictiva o clínica validada empíricamente; las afirmaciones cuantitativas sobre reducciones de costos en el mundo real se han eliminado, salvo que estén respaldadas directamente por evidencia citada. La calibración empírica prospectiva con datos reales de accesibilidad, precios y resultados de políticas se identifica como un paso siguiente necesario antes de que el GEAF′ se utilice en la evaluación de tecnologías sanitarias o en decisiones de asignación de recursos.

 

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Biografía del autor/a

Peter Oloche David , Strayer University

Peter Oloche David es un investigador, autor y empresario nigeriano cuyos intereses de investigación abarcan la biología computacional, la investigación del cáncer, la equidad sanitaria, la medicina genómica y la aplicación de modelos computacionales y matemáticos a los desafíos biomédicos. Cuenta con formación en informática y ha desarrollado estudios interdisciplinarios que conectan los métodos computacionales con la investigación biológica y médica.

Su investigación se centra en la biología del cáncer, la innovación terapéutica, la modelización computacional y el acceso equitativo a tecnologías médicas avanzadas. Es autor de The Genomic Equity Accessibility Framework (GEAF): A Dimensionally Consistent Framework for Modeling Affordability and Equity in Genomic and Regenerative Therapies, publicado en PLOS ONE en 2026. Sus otros trabajos académicos abordan la evolución del cáncer, la dinámica tumoral, la oncología de precisión y las tecnologías emergentes en la investigación biomédica.

Peter Oloche David está afiliado a Strayer University y ha participado en actividades de investigación científica y congresos profesionales, incluidos los organizados por la American Association for Cancer Research (AACR). Es miembro de organizaciones científicas y profesionales, entre ellas la American Association for Cancer Research y la European Association for Cancer Research.

Además de sus actividades de investigación, es fundador y presidente de Eloi Holding, Inc., y fundador de David Oloche Foundation, que apoya iniciativas en educación, atención sanitaria pública y desarrollo comunitario. Su trabajo refleja un compromiso con la investigación interdisciplinaria, la innovación científica y la promoción del acceso equitativo a la atención sanitaria y a las tecnologías biomédicas emergentes.

Enviado

02/11/2026

Postado

06/11/2026

Cómo citar

Una tradu El Marco de Accesibilidad y Equidad Genómica (GEAF): un marco dimensionalmente coherente para modelar la asequibilidad y la equidad en las terapias genómicas y regenerativas. (2026). In SciELO Preprints. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.18722

Serie

Ciencias de la Salud

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