Innovating Works

CPP2021-008643

Financiado
Identificación y validación de biomarcadores mediante el uso de las ómicas y la Inteligencia Artificial para el diagnóstico temprano y mejora del manejo clínico de la sepsis La sepsis es una afección potencialmente mortal que surge cuando la respuesta del organismo frente a una infección daña los propios tejidos del huésped. La sepsis ha sido reconocida por la OMS como un problema sanitario mundial qu... La sepsis es una afección potencialmente mortal que surge cuando la respuesta del organismo frente a una infección daña los propios tejidos del huésped. La sepsis ha sido reconocida por la OMS como un problema sanitario mundial que afecta a 48 millones de personas y produce 11 millones de muertes al año, con un coste sanitario estimado de unos $ 84 mil millones. El diagnóstico temprano y el pronóstico de la sepsis es una necesidad clínica actual. Así mismo, la mejora del manejo clínico del paciente séptico para aumentar su supervivencia y disminuir el tiempo de estancia en Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) es todo un reto clínico. En este proyecto partimos de los resultados previos de los grupos de investigación participantes (INCLIVA y Universitat de València) en los que se ha optimizado una técnica basada en la espectrometría de masas para cuantificar niveles de histonas circulantes (EP 163825094) y para cuantificar los niveles de proteína APC (EP21382173.9) como potenciales biomarcadores de la sepsis y sus complicaciones. Ambos biomarcadores se han correlacionado con la gravedad del paciente y el desarrollo de fenómenos adversos que comprometen la vida del paciente crítico. El objetivo principal del proyecto es desarrollar un producto mínimo viable para la detección simultánea y automatizada de varios biomarcadores (IL-6, PCR, PCT, APC, H3 y H2B) en pacientes con sospecha de sepsis y generar un test de diagnóstico in vitro basado en espectrometría de masas y el uso de péptidos marcados isotópicamente. Así mismo, en este proyecto mejoraremos los algoritmos de machine-learning y la herramienta web SepAsT® (nº registro europeo 018645153), una herramienta que utiliza biomarcadores y datos clínicos y que ha demostrado en un ensayo previo con 120 pacientes su potencial para predecir la evolución clínica de los pacientes con sepsis y anticipar las respuestas de los pacientes al tratamiento contribuyendo así a la implementación de la medicina predictiva y de precisión en las UCIs. De este modo, el presente proyecto plantea, junto con la participación de EpiDisease S.L. (Spin-Off del CIBER del Instituto de Salud Carlos III), la validación clínica de las tecnologías en un entorno real hospitalario, evaluar la usabilidad y funcionalidad de los biomarcadores y del software SepAsT® y establecer el marco regulatorio de producto sanitario según los nuevos reglamentos IVDR2017/746 de diagnóstico in vitro e IVDR2017/745 de dispositivos médicos, para el nuevo producto IVD y para el software de uso médico, respectivamente. Los resultados derivados de este proyecto nos permitirán obtener productos sanitarios con características técnicas y funcionales diferenciales respecto a lo que se encuentra hoy en día en el mercado, cambiará el paradigma actual de las metodologías de análisis del laboratorio clínico al pasar del uso de métodos inmunológicos a métodos basados en MS, más sensibles, con mayores prestaciones y más económicos. Sobre todo, el mayor impacto será en el manejo clínico pues podremos anticiparnos a la evolución del paciente al implementar la decisión clínica basada en la evidencia y apoyada en metodologías con soporte de biomarcadores moleculares novedosos y la inteligencia artificial. ver más
01/01/2021
EPIDISEASE
413K€

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01
Ayuda objetivo
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Cerrada hace 2 años | Próxima convocatoria prevista para el mes de Enero 2025
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 413K€
Líder del proyecto
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