Ensayos adaptativos, en cesta, en paraguas y de plataforma: qué debe gestionar su EDC
- Un diseño de ensayo complejo traslada decisiones al propio estudio: el EDC debe registrar cada cambio previsto y mantener los datos explotables.
- Un ensayo adaptativo exige un corte de datos fechado, cambios de proporción registrados, un cierre de brazo que conserve los datos de los pacientes tratados y acceso por rol a los resultados intermedios.
- Un ensayo en cesta exige elegibilidad guiada por biomarcador y una exportación por cohorte. En un ensayo en paraguas, los datos del cribado deben pasar a cada subestudio.
- Un ensayo de plataforma añade brazos por enmienda: el EDC debe identificar los controles aleatorizados durante el mismo periodo que cada brazo.
- La ICH E20 sobre diseños adaptativos sigue siendo un borrador: la consulta de la EMA se cerró el 30 de noviembre de 2025 (EMA, 2025).
Su bioestadístico acaba de enviar el protocolo. Prevé un análisis intermedio que puede eliminar un brazo, o describe un protocolo maestro con cuatro subestudios que se abren y se cierran cada uno a su propio ritmo. El EDC de su último ensayo de dos brazos se configuró para un estudio que no cambiaba desde la inclusión del primer paciente hasta el cierre de la base de datos. Un diseño adaptativo cambia durante el estudio por definición, y cada cambio previsto repercute en el sistema de datos: nuevas proporciones de asignación, cohortes cerradas, nuevos brazos, acceso restringido a los resultados intermedios. Para cada uno de los cuatro diseños, repasamos lo que su EDC debe gestionar antes de que usted firme el contrato.
¿Qué cambia un diseño de ensayo complejo para su EDC?
Con un diseño de ensayo complejo, decisiones que tradicionalmente se tomaban antes de empezar el estudio se toman durante el estudio. Se abren o se cierran brazos, cambian las proporciones de asignación, se detienen cohortes por futilidad. El EDC debe registrar cada cambio, mantener explotables en una misma base los datos de antes y de después, y restringir el acceso a los resultados que podrían sesgar el ensayo.
Varios textos regulatorios enmarcan estos diseños. La guía de la FDA «Adaptive Designs for Clinical Trials of Drugs and Biologics», definitiva desde noviembre de 2019, pide a los promotores que fijen de antemano las reglas que rigen cada adaptación. Para los protocolos maestros, la FDA publicó en marzo de 2022 la versión definitiva de una guía sobre oncología y, el 22 de junio de 2026, un borrador revisado de guía, «Master Protocols for Drug and Biological Product Development». En la Unión Europea, la Comisión Europea, la EMA y la red HMA publicaron en mayo de 2022 un documento de preguntas y respuestas, «Complex clinical trials – Questions and answers», disponible solo en inglés. La ICH prepara un texto armonizado, la ICH E20, que sigue siendo un borrador: la consulta pública de la EMA se cerró el 30 de noviembre de 2025.
Todos estos textos esperan lo mismo: el promotor escribe la regla antes de que lleguen los datos, y el sistema demuestra que el equipo la aplicó.
El diseño es una cuestión distinta del modelo con el que lleva a cabo el ensayo (descentralizado, híbrido o multicéntrico). Un ensayo de plataforma puede ser multicéntrico e híbrido a la vez.
Diseños adaptativos: ¿qué debe gestionar su EDC en el análisis intermedio?
En el análisis intermedio, un ensayo adaptativo aplica una regla fijada de antemano: eliminar un brazo, modificar la proporción de asignación, volver a estimar el tamaño de la muestra o detener el ensayo. El EDC debe congelar un corte de datos limpio, aplicar el cambio sin comprometer la lista de aleatorización y mantener los resultados no enmascarados fuera del alcance del equipo del estudio.
Compruebe cuatro puntos con su proveedor:
- El corte de datos. ¿Puede congelar una copia fechada de los datos para el estadístico independiente mientras los centros siguen introduciendo datos?
- El cambio de proporción. ¿Puede el equipo modificar la proporción de asignación o los estratos durante el estudio, dejando constancia de quién cambió qué y cuándo?
- El cierre de un brazo. Cuando un brazo se cierra, ¿deja el sistema de asignarle pacientes y conserva los datos de los pacientes ya tratados?
- El enmascaramiento. ¿Puede reservar los resultados intermedios al comité de monitorización de datos, con permisos definidos rol por rol?
Incluya el procedimiento del corte de datos en su plan de gestión de datos antes de incluir al primer paciente, con el nombre de la persona que lo ejecuta. La configuración empieza como en cualquier ensayo aleatorizado, y nuestra guía sobre la puesta en marcha de la aleatorización paso a paso detalla los requisitos previos.
I-SPY 2, un ensayo de plataforma de fase II sobre el tratamiento neoadyuvante del cáncer de mama, utiliza la aleatorización adaptativa para asignar más pacientes a los tratamientos que mejor funcionan en cada firma de biomarcadores. En julio de 2016, el New England Journal of Medicine publicó los resultados de los dos primeros tratamientos que alcanzaron el umbral predefinido para pasar a fase III. Cada actualización de las probabilidades de asignación depende de que los datos de respuesta lleguen a tiempo a la base del ensayo.
Ensayos en cesta (basket): un fármaco, varias enfermedades
Un ensayo en cesta prueba un único tratamiento en varias enfermedades que comparten una alteración molecular. Cada enfermedad forma una cohorte con su propio tamaño, su propio umbral de respuesta y su propio criterio de interrupción. El EDC debe gestionar una elegibilidad guiada por un biomarcador, cohortes que avanzan a velocidades distintas y análisis hechos cohorte por cohorte.
La dificultad está antes, en el cribado. Los pacientes entran según el resultado de una prueba molecular, y un mismo formulario de cribado puede dirigirlos a una de seis cohortes. Compruebe que su eCRF permite ramificar según ese resultado, que cada cohorte puede cerrarse sin bloquear las demás, y que la exportación entrega al estadístico un conjunto de datos limpio por cohorte. Una cohorte cerrada por futilidad tras 12 pacientes convive en la misma base con una cohorte que llega a 40. Nuestra guía sobre la exportación de datos de un ensayo para el análisis enumera los formatos que esperan los estadísticos.
El borrador revisado de la FDA de junio de 2026 sobre protocolos maestros añade una sección sobre los ensayos en cesta y sobre la evaluación de un fármaco en varias enfermedades. Un borrador de guía no es vinculante, pero indica en qué se fijarán los evaluadores.
Ensayos en paraguas (umbrella): una enfermedad, varios fármacos
Un ensayo en paraguas incluye a pacientes con una sola enfermedad, organiza un cribado común y asigna después a cada paciente a un subestudio según un biomarcador. Cada subestudio puede tener su propio fármaco, su calendario de visitas y sus formularios. El EDC debe gestionar varios diseños de estudio bajo un único protocolo sin duplicar los registros de los pacientes.
En la práctica, un paciente con una mutación determinada pasa al subestudio B, y el centro ve solo el calendario de visitas y los formularios del subestudio B. Compruebe tres puntos. Los datos del cribado deben acompañar al paciente al subestudio sin tener que volver a introducirlos. Cada subestudio debe conservar su calendario y sus propios edit checks. Su equipo también debe poder elaborar informes sobre el protocolo completo y sobre cada subestudio, sin dos bases separadas que conciliar al final.
Ensayos de plataforma: brazos que entran y salen
Un ensayo de plataforma se rige por un protocolo maestro sin fecha de fin fijada. Nuevos brazos de tratamiento se incorporan mediante enmiendas del protocolo, los brazos salen cuando alcanzan su umbral de eficacia o de futilidad, y un brazo control común sirve con frecuencia a varias comparaciones. El EDC debe añadir un brazo sin reconstruir el estudio y mantener los datos del brazo control utilizables en todas las comparaciones.
El ensayo británico RECOVERY da una idea de la escala. Empezó en marzo de 2020 para probar varios tratamientos de la COVID-19. El 16 de junio de 2020 había incluido a más de 11 500 pacientes en más de 175 hospitales del NHS, y la Universidad de Oxford comunicó que la dexametasona reducía en un tercio la mortalidad de los pacientes con ventilación mecánica: 2104 pacientes recibieron dexametasona y se compararon con 4321 que recibieron la atención habitual. Ese mismo grupo de atención habitual sirvió de control para otros brazos del ensayo.
En un ensayo de plataforma, pregunte cómo gestiona el sistema la elegibilidad cuando un brazo se abre con el ensayo ya en curso, y cómo identifica a los pacientes control aleatorizados durante el mismo periodo que cada brazo experimental. El documento europeo de preguntas y respuestas pide al promotor que justifique la elección del grupo control cuando los brazos se incorporan en momentos distintos: unos datos de control recogidos en otro periodo pueden afectar a la interpretación del ensayo.
La lista de verificación, diseño por diseño
| Diseño del ensayo | Qué cambia durante el estudio | Qué comprobar en el EDC |
|---|---|---|
| Adaptativo | Proporción de asignación, tamaño de la muestra, brazo eliminado en el análisis intermedio | Corte de datos fechado, cambio de proporción con registro de auditoría, acceso a los resultados intermedios por rol |
| En cesta | Las cohortes se abren y se cierran a velocidades distintas | Elegibilidad guiada por biomarcador, cierre cohorte por cohorte, una exportación por cohorte |
| En paraguas | Asignación a un subestudio tras un cribado común | Datos del cribado trasladados al subestudio, calendario y edit checks por subestudio |
| De plataforma | Brazos añadidos por enmienda, brazo control compartido | Nuevo brazo sin reconstrucción, elegibilidad por brazo, controles del mismo periodo identificados |
Lleve esta tabla a su próxima demostración y pida al proveedor que muestre cada fila en un estudio de prueba. Una diapositiva que describe la función no demuestra que el proveedor sepa hacerla funcionar.
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Cómo gestiona Datacapt los diseños que cambian
Datacapt ejecuta la aleatorización dentro del EDC, desde la pantalla que los centros ya utilizan. El módulo de aleatorización de Datacapt admite la aleatorización por bloques, estratificada y dinámica, incluida la minimización de Pocock-Simon. Su equipo puede modificar las proporciones de asignación o los estratos durante el estudio, con control de versiones y un registro de auditoría de cada cambio.
El enmascaramiento basado en roles garantiza la integridad del ciego para centros y promotores, y el desenmascaramiento de emergencia se controla por rol, a nivel de centro o de promotor. La aleatorización y la gestión de suministros comparten datos en tiempo real. Datacapt construye el eCRF sobre el formato CDISC ODM y exporta los datos a petición en CSV, Excel, PDF y SDTM, lo que permite al estadístico independiente obtener una copia fechada de los datos sin tener que solicitarla al proveedor. En la pista de auditoría (audit trail), cada dato introducido, cada modificación y cada firma quedan asociados a un usuario, una fecha y un motivo.
Conclusión
Los diseños adaptativos, en cesta, en paraguas y de plataforma piden al EDC que registre las decisiones tomadas durante el estudio con el mismo rigor que las tomadas antes. Antes de elegir, pregunte a su bioestadístico qué adaptaciones autoriza el protocolo y anótelas junto a la fila correspondiente de la tabla. Pida después a cada proveedor que las ejecute en un estudio de prueba, y conserve el resultado en su expediente de cualificación de proveedores.
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Fuentes
- US Food and Drug Administration, Adaptive Designs for Clinical Trials of Drugs and Biologics, guía definitiva, noviembre de 2019
- US Food and Drug Administration, Master Protocols for Drug and Biological Product Development, borrador revisado de guía, junio de 2026
- Comisión Europea, EMA y HMA, Complex clinical trials – Questions and answers, mayo de 2022
- European Medicines Agency, ICH E20 Adaptive designs for clinical trials, borrador de guía, consulta cerrada el 30 de noviembre de 2025
- New England Journal of Medicine, resultados del ensayo I-SPY 2, julio de 2016
- Universidad de Oxford, comunicado sobre la dexametasona en el ensayo RECOVERY, 16 de junio de 2020
¿Cuál es la diferencia entre un ensayo en cesta y un ensayo en paraguas?
Un ensayo en cesta prueba un único tratamiento en varias enfermedades que comparten un biomarcador, con una cohorte por enfermedad. Un ensayo en paraguas incluye a pacientes con una sola enfermedad y les asigna distintos tratamientos según su perfil de biomarcadores. Ambos se rigen por un protocolo maestro y exigen al EDC reglas de elegibilidad guiadas por los resultados del cribado.
¿Puede un EDC gestionar un ensayo adaptativo?
Un EDC gestiona un ensayo adaptativo cuando permite congelar un corte de datos fechado para el análisis intermedio, modificar las proporciones de asignación con un registro de auditoría, cerrar un brazo sin perder sus datos y restringir los resultados intermedios por rol. Pida al proveedor que ejecute estos pasos en un estudio de prueba antes de firmar.
¿Qué es un ensayo de plataforma?
Un ensayo de plataforma es un ensayo que se rige por un protocolo maestro, sin fecha de fin fijada, en el que los brazos de tratamiento entran y salen con el tiempo y suelen compartir un brazo control. El ensayo británico RECOVERY, iniciado en marzo de 2020 para probar tratamientos de la COVID-19, es el ejemplo más conocido.
¿Es definitiva la ICH E20 sobre diseños adaptativos?
La ICH E20 «Adaptive Designs for Clinical Trials» alcanzó la fase de borrador en junio de 2025, y la consulta pública de la EMA se cerró el 30 de noviembre de 2025. El texto sigue siendo un borrador en el momento de la redacción. Para los medicamentos y productos biológicos en Estados Unidos, la referencia sigue siendo la guía de la FDA sobre diseños adaptativos, cuya versión definitiva se publicó en noviembre de 2019.
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