Universidad
Politécnica de Madrid

03.07.2017

En la era del “big data”, existen recopilaciones de datos de gran valor que pueden dar una visión crucial en el diagnóstico y el desarrollo de diferentes enfermedades, entre ellas el Alzheimer y el cáncer de pulmón;  así como de la efectividad de un tratamiento personalizado para cada paciente. Sin embargo, la capacidad de integrar y analizar diferentes tipos de datos ha sido hasta ahora un verdadero desafío. En este contexto nace IASIS, un proyecto de investigación europeo, en el que participan investigadores del grupo de Minería de Datos y Simulación (MIDAS), ubicado en el Centro de Tecnología Biomédica  de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), cuyo objetivo es desarrollar tratamiento personalizado para la enfermedad del Alzheimer y para los pacientes de cáncer de pulmón, a partir de datos clínicos .

El objetivo de IASIS (acrónimo de “Integration and analysis of heterogeneous big data for precision medicine and suggested treatments for different types of patients ")  que cuenta con un presupuesto de 4,3 millones de euros financiados por la Comisión Europea, es  crear una base sólida de evidencia, a partir de la gran cantidad de datos disponibles, que sirva de guía para orientar la política de salud pública, así como para desarrollar nuevos tratamientos personalizados. Además, el proyecto aspira a ayudar al avance de la medicina de precisión, mejorar los resultados de salud en todo el mundo y ayudar en la formación de políticas de salud pública.

Esta iniciativa de colaboración, que reúne y asocia a 10 organizaciones de investigación de 5 países, entre los que se encuentran el Centro de Tecnología Biomédica de  la Universidad Politécnica de Madrid, el Hospital Puerta de Hierro de Madrid, el Grupo Español de Cáncer de Pulmón, y el Centro de Regulación Genómica, combinará y analizará datos recogidos de un gran número de estudios, tales como registros de datos clínicos, muestras de ADN y datos de imagen. La contribución de IASIS radica en la forma en que los diferentes tipos de datos serán analizados e integrados en una base común de conocimiento. Esta fuente única de conocimiento ayudará a identificar patrones de tratamiento personalizados en la inmensidad de los «Big data» de salud. Con este objetivo, IASIS desarrollará herramientas especializadas para investigadores, médicos y responsables de políticas sanitarias, para profundizar en su conocimiento de las enfermedades. El objetivo a largo plazo es difundir los resultados del proyecto y que éstos sean utilizados para otras enfermedades, más allá de las dos estudiadas en el proyecto.

En concreto, el papel de los investigadores de la UPM en el proyecto será el procesado y análisis de datos estructurados y no estructurados, proporcionados por los hospitales que participan en el proyecto, para la generación de modelos predictivos. Los datos no estructurados serán datos procedentes de la historia clínica digital de los pacientes en forma de texto e imágenes. Estos datos deben ser procesados con objeto de extraer la información que contienen y poderla estructurar para integrarla con otros datos estructurados; para posteriormente, mediante la  aplicación de algoritmos de análisis de datos, generar los modelos que ayuden a la toma de decisiones a los usuarios finales.

El proyecto  IASIS es una colaboración de 10 socios de 5 países: National Center for Scientific Research ‘Demokritos’ (Grecia), que coordina el proyecto; Athens Technology Center (Grecia); University of Bonn (Alemania); Universidad Politécnica de Madrid (España); Hospital Puerta de Hierro, Madrid (España); St George’s Hospital Medical School, University of London (Reino Unido); Alzheimer’s Research UK; Spanish Lung Cancer Group (España),  Centre for Genomic Regulation (España), y la University of Maryland (USA).