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RTI2018-101481-B-I00

Financiado

DESARROLLO DE UNA PLATAFORMA DE MEDICINA DE PRECISION PARA ENFERMEDADES HUMANAS...

DESARROLLO DE UNA PLATAFORMA DE MEDICINA DE PRECISION PARA ENFERMEDADES HUMANAS BASADA EN METODOS DE DEEP LEARNING EL USO GENERALIZADO DE LAS TECNOLOGIAS DE SECUENCIACION MASIVA (NGS) EN INVESTIGACION BIOMEDICA HA PERMITIDO EL AVANCE DE LA MEDICINA DE PRECISION, DIVERSOS CONSORCIOS INTERNACIONALES ESTAN GENERANDO GRAN CANTIDAD DE DATOS DE PACI... ver más

01/01/2018

FUNOACION PARA LA...

92K€

Presupuesto del proyecto: 92K€

Líder del proyecto

FUNOACION PARA LA INVESTIG No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 12M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01

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Participantes

FUNOACION PARA LA INVESTIG

Lider

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Líder del proyecto

FUNOACION PARA LA INVESTIG

TRL 4-5 | 12M€

Presupuesto del proyecto 92K€

Descripción del proyecto EL USO GENERALIZADO DE LAS TECNOLOGIAS DE SECUENCIACION MASIVA (NGS) EN INVESTIGACION BIOMEDICA HA PERMITIDO EL AVANCE DE LA MEDICINA DE PRECISION, DIVERSOS CONSORCIOS INTERNACIONALES ESTAN GENERANDO GRAN CANTIDAD DE DATOS DE PACIENTES EMPLEANDO ESTA TECNOLOGIA, ADEMAS DE OFRECER LA INFORMACION CLINICA Y MOLECULAR CORRESPONDIENTE, EL ESPECTACULAR AUMENTO DE DATOS PUBLICOS DISPONIBLES PERMITE LA APLICACION DE LOS MAS SOFISTICADOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (MACHINE LEARNING, ML) Y EL ANALISIS BIG DATA EN ESTE CONTEXTO DE INVESTIGACION BIOMEDICA Y CLINICA, LOS RESULTADOS SERVIRAN PARA IDENTIFICAR NUEVOS BIOMARCADORES CLINICOS Y DIANAS TERAPEUTICAS PARA MEJORAR EL TRATAMIENTO DE LOS PACIENTES, UNA DE LAS ETAPAS CRITICAS EN LA APLICACION DE ESTOS METODOS SOBRE CANTIDADES MASIVAS DE DATOS HETEROGENEOS ES LA EXTRACCION DE CARACTERISTICAS, LOS ALGORITMOS ACTUALES PARA LA SELECCION DE CARACTERISTICAS TIENEN LA FINALIDAD DE EXTRAER LA MAYOR CANTIDAD DE INFORMACION POSIBLE REDUCIENDO LA COMPLEJIDAD DE LOS DATOS, POR LO QUE A PARTIR DE ESTA TRANSFORMACION ES POSIBLE EMPLEAR ML PARA OBTENER MEJORES MODELOS PREDICTIVOS Y SISTEMAS DE RECOMENDACION, CUANDO EL VOLUMEN Y LA DIMENSION DE LOS DATOS SON MUY GRANDES LOS METODOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING, DL) PUEDEN SER NECESARIOS AL SER METODOS AUTOMATICOS Y DE ALTO RENDIMIENTO COMO LAS RESTRICTED BOLTZMAN MACHINES (RBM) O LAS DEEP NEURAL NETWORKS (DNN), EN ESTE PROYECTO VAMOS A USAR DL PARA IMPLEMENTAR UNA PLATAFORMA BIOINFORMATICA DE MEDICINA DE PRECISION QUE APLICAREMOS A UNA SERIE DE ESTUDIOS CLINICOS INCLUYENDO VARIOS TIPOS TUMORALES Y ENFERMEDADES DEL SISTEMA DIGESTIVO, ESTA APROXIMACION SE BASA EN LA HETEROGENEIDAD DE LOS INDIVIDUOS, QUE HACE QUE DOS PACIENTES CON LA MISMA ENFERMEDAD PUEDAN TENER CARACTERISTICAS MOLECULARES DISTINTAS, UN PRONOSTICO DIFERENTE E INCLUSO UNA RESPUESTA DISTINTA AL MISMO TRATAMIENTO, EL SISTEMA NOS PERMITIRA ESTRATIFICAR A LOS PACIENTES CON INDEPENDENCIA DEL ORIGEN DE LA ENFERMEDAD, Y SEREMOS CAPACES DE PROPORCIONAR UN TRATAMIENTO PERSONALIZADO QUE PUEDA SER UNA ALTERNATIVA TERAPEUTICA ASOCIADA A OTRA PATOLOGIA (REPOSICIONAMIENTO DE FARMACOS), LOS RESULTADOS SERAN EVALUADOS Y VALIDADOS POR LOS COLABORADORES CLINICOS DEL PROYECTO, EXPERTOS EN DISTINTAS AREAS DE LA PRACTICA CLINICA,REALIZAREMOS TAMBIEN EL ESTUDIO DEL MICROBIOMA EN PACIENTES CON ENFERMEDADES DIGESTIVAS ANALIZANDO EL GEN 16S RRNA MEDIANTE NGS, LA IMPORTANCIA DEL MICROBIOMA Y SU IMPLICACION EN GRAN VARIEDAD DE ENFERMEDADES ES YA AMPLIAMENTE CONOCIDA, POR ELLO, EL ESTUDIO DE LA INTERACCION ENTRE EL GENOMA, EL TRANSCRIPTOMA Y EL MICROBIOMA PUEDE DAR LUGAR A NUEVAS TERAPIAS PARA LA MEJORA DE LA CALIDAD DE VIDA DE LOS PACIENTES, EN RESUMEN, NUESTRO OBJETIVO PRINCIPAL ES IMPLEMENTAR UNA PLATAFORMA BIOINFORMATICA DE MEDICINA DE PRECISION Y SU VALIDACION UTILIZANDO MUESTRAS CLINICAS DE INTERES, PARA ELLO LA EXPERIENCIA Y LA PARTICIPACION DE LA PLATAFORMA DE BIOINFORMATICA DEL CIMA EN PROYECTOS PREVIOS DE ANALISIS DE DATOS Y MEDICINA PERSONALIZADA SERA CLAVE, ESTA PROPUESTA SE CENTRA EN EL USO DE METODOS DE DL PARA EVITAR LA NECESIDAD DE EXPERTOS EN LA REDUCCION DE LA DIMENSION DEL ESPACIO DE ENTRADA SIN PERDIDA DE INFORMACION, LOS ALGORITMOS DE ML Y RECOMENDACION UTILIZARAN EL RESULTADO DE ESTE SISTEMA DE CODIFICACION PARA INFERIR Y PREDECIR LAS CARACTERISTICAS DE NUEVOS PACIENTES Y SU RESPUESTA A LOS TRATAMIENTOS BASANDOSE EN LAS CARACTERISTICAS DE SU ENTORNO EN LA BASE DE DATOS, MICROBIOMA\METABOLOMA\PROTEOGENÓMICA\BIOINFORMÁTICA\BIG DATA\APRENDIZAJE PROFUNDO\MEDICINA DE PRECISIÓN\CÁNCER\ENFERMEDADES DIGESTIVAS

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