Herramientas diagnósticas, pronósticas y terapéuticas
EN SUS ORIGENES, LA MEDICINA DE PRECISION SE PLANTEO COMO LA FORMA DE AVANZAR HACIA TRATAMIENTOS MAS PERSONALIZADOS GRACIAS AL CONOCIMIENTO DEL GENOMA DEL PACIENTE. SIN EMBARGO, TRAS UNA SERIE DE LOGROS INNEGABLES, ESTE POSTULADO...
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Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2022-01-01
No tenemos la información de la convocatoria
0%
100%
Características del participante
Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.
Información adicional privada
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Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
EN SUS ORIGENES, LA MEDICINA DE PRECISION SE PLANTEO COMO LA FORMA DE AVANZAR HACIA TRATAMIENTOS MAS PERSONALIZADOS GRACIAS AL CONOCIMIENTO DEL GENOMA DEL PACIENTE. SIN EMBARGO, TRAS UNA SERIE DE LOGROS INNEGABLES, ESTE POSTULADO INICIAL HA IDO MOSTRANDO SUS CARENCIAS. EN MUCHOS CASOS, SE NECESITA ALGO MAS QUE UN CONOCIMIENTO ESTRICTO DEL GENOMA DE UN PACIENTE PARA COMPRENDER/ANTICIPAR SUS NECESIDADES MEDICAS. AFORTUNADAMENTE, LA CRECIENTE AVALANCHA DE NUEVAS TECNICAS OMICAS ESTA ABRIENDO LA PUERTA PARA CAMBIAR ESTA SITUACION, UTILIZANDO HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) PARA CONSTRUIR MODELOS CLINICAMENTE VALIOSOS. EN ESTA MEMORIA PROPONEMOS UN PROYECTO QUE AVANZA EN ESTA DIRECCION, APLICANDO ENFOQUES DE IA A DOS OBJETIVOS BIOMEDICOS CORRESPONDIENTES A DESAFIOS CRUCIALES EN MEDICINA DE PRECISION.EN EL PRIMER OBJETIVO, APROVECHAMOS UN AVANCE RECIENTE EN BIOINFORMATICA ESTRUCTURAL (DISPONIBILIDAD DE MODELOS 3D PRECISOS PARA EL GENOMA CLINICO) PARA CONSTRUIR UN PREDICTOR DE IA DEL IMPACTO FUNCIONAL DE LAS VARIANTES PATOGENICAS/BENIGNAS. ESTE METODO ESTA EN LINEA CON EL CAMBIO DE PARADIGMA QUE ESTA AFLORANDO EN LA INTERPRETACION DE VARIANTES CLINICAS, EN EL QUE LAS ESTIMACIONES CONTINUAS DEL IMPACTO DE UNA VARIANTE REEMPLAZARAN A LAS PREDICCIONES BINARIAS (PATOGENICAS/BENIGNAS).NUESTRO SEGUNDO OBJETIVO SUBE UN ESCALON EN LA RELACION GENOTIPO-FENOTIPO. USAMOS DATOS DEL INTERACTOMA PARA CONSTRUIR UN CLASIFICADOR DE IDENTIDAD CELULAR DE IA, ENTRENADO EN LOS RESULTADOS DE EXPERIMENTOS CONOCIDOS DE SINGLE-CELL RNA-SEQ DEL TEJIDO MAMARIO. DADA SU SIMPLICIDAD Y POTENCIAL, ESTE CLASIFICADOR PUEDE CONSTITUIR UNA TECNOLOGIA INNOVADORA PARA AYUDAR A LOS ONCOLOGOS A IDENTIFICAR LA TRAZA DE LA "CELULA DE ORIGEN" EN LOS TUMORES MAMARIOS. ES UN HALLAZGO CON IMPORTANTES CONSECUENCIAS PARA SELECCIONAR LOS TRATAMIENTOS CONTRA EL CANCER MAS ADECUADOS, DE ACUERDO CON EL PERFIL CELULAR DE LAS PACIENTES.UNA CARACTERISTICA DESTACADA DE NUESTRO ENFOQUE METODOLOGICO ES EL USO DE HERRAMIENTAS DE IA. NUESTRO GRUPO TIENE UNA SOLIDA EXPERIENCIA EN ESTE CAMPO, PARTICULARMENTE EN EL DESARROLLO DE PREDICTORES DE PATOGENICIDAD. AQUI, UTILIZAMOS ESTE CONOCIMIENTO PARA ENCONTRAR NUEVAS FORMAS DE ABORDAR LOS PROBLEMAS PLANTEADOS. LOS RESULTADOS ESPERABLES TIENEN EL POTENCIAL DE SER BENEFICIOSOS TANTO PARA PACIENTES Y PROFESIONALES DE LA SALUD, COMO PARA LA COMUNIDAD CIENTIFICA.POR ULTIMO, ES FUNDAMENTAL SEÑALAR QUE HEMOS REALIZADO UN IMPORTANTE ESFUERZO PARA AMPLIAR LA RED DE COLABORACIONES DE NUESTRO GRUPO, PARA PODER FACILITAR ASI EL ALCANCE DE NUESTROS RESULTADOS TANTO A NIVEL NACIONAL (GRUPO ESPAÑOL PARA LA ANOTACION CLINICA DE VARIANTES ATM) COMO INTERNACIONAL (E. BHOJ Y COLABORADORES, EN EL CHILDREN'S HOSPITAL OF PHILADELPHIA, USA). VARIANTES PATOGENICAS\CANCER DE MAMA HEREDITARIO\INTERACTOMA\SINGLE-CELL RNASEQ\GENOMICA\SECUENCIACION DE NUEVA GENERACION\DIAGNOSTICO MOLECULAR\MODELOS ESTRUCTURALES\IMPACTO MOLECULAR