La revolución de Big Data y las tecnologías “ómicas” en la Medicina del Trabajo y Toxicología Laboral.

No sé si os pasa lo mismo, pero desde hace tiempo, casi todos los días recibo alguna información en la que el Big Data está implicado en mayor o menor medida. Dicha información puede estar relacionada con ámbitos tan dispares como la salud, finanzas, inteligencia militar, meteorología, etc. Por esta razón, no es de extrañar que mi interés por la aplicación de Big Data al ámbito de la Medicina del Trabajo, en general, y de la Toxicología Laboral, en particular, aumente cada día y quiera compartirlo en este blog.

El término Big Data hace referencia a un gran volumen de datos los cuales, generalmente, se definen en relación con las “tres V”, volumen, velocidad y variedad (y más recientemente, variabilidad, veracidad y valor). De todas ellas, valor es la que me parece más importante, ya que la gran utilidad del Big Data es aportar valor a una serie de datos existentes que, hasta el momento, no se habían analizado en su conjunto.

Teniendo en cuenta que una persona puede acumular miles de datos (de seguridad, higiene, ergonomía, clínicos, pruebas médicas, de laboratorio, personales, etc.) a lo largo de toda su vida laboral, bajo mi punto de vista, la aplicación de Big Data en Medicina del Trabajo supone un cambio de paradigma en la interpretación de los resultados, ya que se pasa de relacionar una cantidad determinada de datos relativamente recientes, a manejar una cantidad muy superior en un período de tiempo mucho más amplio. Este macro-análisis de grandes cantidades de datos ayudaría, por lo tanto, a mejorar la capacidad de predecir y prevenir lesiones y enfermedades en el lugar de trabajo o en su vida futura, tras la jubilación y, en definitiva, a mejorar la salud y el bienestar de las personas trabajadoras.

En este entorno de utilización de Big Data en Toxicología Laboral, entran en juego nuevos dominios y la relación entre ellos, como:

• Exposoma: definido como la totalidad de las exposiciones de una persona en su vida (laboral, en el caso que nos interesa), para lo cual se emplean datos relacionados con la exposición y dosis interna, provenientes de los resultados ambientales y biomarcadores de exposición.
• Responsoma: relacionado con la evaluación de los efectos sobre la salud, abarcando biomarcadores de efecto.
• Epigenoma: en la evaluación de la susceptibilidad individual.

Por otro lado, las tecnologías “-ómicas” (principalmente genómica, proteómica y metabolómica) tienen un gran valor potencial en la Toxicología Laboral, ya que se conoce que el ambiente influye en los procesos biológicos y, por lo tanto, es probable que las tecnologías “-omicas” brinden información valiosa, especialmente, cuando los tres dominios anteriormente descritos se superponen.

Puesto que el término “-ómica” se utiliza para referirse al estudio de grandes conjuntos de moléculas biológicas, está claro que el Big Data vuelve a estar presente, ya que la idea de que el campo de la biología molecular necesitaba pasar del estudio de moléculas biológicas aisladas a un amplio análisis de grandes conjuntos de moléculas biológicas ya se subrayó con la finalización del Proyecto Genoma Humano, en 2012.

Otra situación en la que me parece muy interesante la aplicación de análisis Big Data es aquella que corresponde a exposiciones laborales (únicas o, sobretodo, exposiciones múltiples) prolongadas en el tiempo (por ejemplo, durante décadas de años) con niveles de exposición aceptables, donde todos los resultados obtenidos son “normales” si se interpretan individualmente, pero cuyo análisis global puede mostrar tendencias, asociaciones, etc., que nos pueden permitir anticiparnos ante posibles eventos en la salud de las personas trabajadoras, lo cual actualmente con las herramientas que manejamos no nos es posible.

En conclusión, el Big Data ha venido para quedarse y la Medicina del Trabajo no es ajena a esta situación ya que las posibilidades que ofrece son muchísimas, llegando incluso a modificar el paradigma del análisis de datos de salud. Estamos en el inicio de esta larga y apasionante carrera, la cual espero compartir con vosotras y vosotros.