Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
ACGT: Una plataforma europea para la ayuda a la integración de datos genéticos y clínicos para la terapia y el tratamiento personalizado en cáncer
Año:2007
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
La información disponible en la era de investigación post-genómica y la combinación de la genética y los ensayos clínicos por un lado, y los avances en computación de alto rendimiento y en informática por otro, han abierto la puerta a nuevas oportunidades para la investigación en medicina genómica. Se espera mejorar así el diseño de terapias y métodos de atención personalizados. El objetivo principal del proyecto integrado europeo ACGT (Advancing Clinico Genomic Trials on Cancer) es crear una infraestructura tecnológica unificada, basada en computación Grid, que facilite el acceso y análisis, mediante minería de datos, de información clínico-genómica multinivel de forma transparente y segura. Varias son las metas asociadas: (i) análisis e implicaciones de variaciones genéticas en oncogénesis, (ii) clasificación molecular de tumores, (iii) diseño de tratamientos individualizados, y (iv) simulación in-silico del crecimiento de tumores y la respuesta a terapias. 25 grupos de 13 países trabajan conjuntamente en estas metas. Este artículo presenta la investigación realizada hasta el momento por los autores en relación a la integración semántica de fuentes de datos heterogéneas disponibles en sistemas remotos. La arquitectura de ACGT está basada en un middleware con soporte de tecnologías Grid, encima del cual se disponen una serie de servicios (encargados de aspectos tales como la minería de datos, la integración de bases de datos, herramientas de análisis genómico, y otros). Una ontología de ensayos clínicos de cáncer desarrollada por el consorcio y denominada ACGT Master Ontology, asegura la interoperabilidad semántica de los distintos componentes del sistema. A través de esta ontología se interrelacionan sistemas para el análisis de los datos (por medio de herramientas de alto nivel para la simulación de crecimiento de tumores, la consulta de datos genéticos y clínicos unificados de forma transparente y de descubrimiento de conocimiento en bases de datos), la simulación in-silico de tumores, así como el diseño de procedimientos semi-automáticos para la gestión de ensayos clínicos (herramientas de workflow). La arquitectura propuesta posibilita la escalabilidad del sistema, facilitando la integración de nuevos servicios en el ámbito de la investigación clínico-genómica, particularmente en el diseño y evaluación de nuevas terapias.
Internacional
No
Nombre congreso
INFORSALUD 2007
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Madrid (España)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
DOI
Fecha inicio congreso
06/03/2007
Fecha fin congreso
08/03/2007
Desde la página
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Título de las actas
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Participante: A Anguita
  • Participante: L Martín
  • Autor: Guillermo De la Calle Velasco (UPM)
  • Participante: M Tsiknakis
  • Autor: Victor Manuel Maojo Garcia (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Informática Biomédica (LIA)
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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