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FP6

BIOBRIDGE — Resultado resumido

Project ID: 37939
Financiado con arreglo a: FP6-LIFESCIHEALTH
País: España

Modelizar las complejidades de las enfermedades crónicas

Gracias a un proyecto financiado por la Unión Europea, novedosos sistemas integrados de datos relacionados con un entorno de simulación abren nuevas perspectivas para el diagnóstico de enfermedades crónicas con componentes genéticos y ambientales.
Modelizar las complejidades de las enfermedades crónicas
La llegada de la genómica y la proteómica ha significado un aumento exponencial en el volumen de datos científicos que ahora es necesario integrar a gran escala para impulsar al máximo la transformación de dicho conocimiento en tecnologías biomédicas. Un obstáculo importante, que atañe particularmente a las pequeñas y medianas empresas (PYME), es la falta de instrumentos adecuados para la generación de modelos dinámicos.

Conscientes de esta carencia, los socios del proyecto Biobridge («Genómica integradora y fenotipos de las enfermedades crónicas: herramientas de modelado y simulación para expertos clínicos») se propusieron integrar bases de datos que contuvieran informaciones «ómicas». El objetivo era incorporar los datos de genómica, proteómica y metabolómica en las rutas metabólicas apropiadas y luego introducirlos en un entorno de simulación para mejorar la comprensión de procesos metabólicos complejos.

Como caso de prueba, los investigadores de Biobridge seleccionaron el desequilibrio nitroso-redox en el sistema cardiovascular. Los científicos creen que tres enfermedades crónicas, la insuficiencia cardíaca crónica, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y la diabetes, tienen su origen en el desequilibrio nitroso-redox. Dichos trastornos no sólo comparten los mismos mecanismos metabólicos sino que, como además controlan la utilización del oxígeno, tienen actualmente muy mal pronóstico y consumen una gran proporción de los recursos sanitarios.

La investigación traslacional integrativa resulta un enfoque muy adecuado para estas enfermedades. La genética que subyace a la susceptibilidad de padecerlas junto con componentes ambientales como la dieta y el tabaquismo crean una red de interacciones muy compleja difícil de desentrañar.

Los investigadores de Biobridge se centraron en los efectos del entrenamiento de resistencia músculo-esquelética en sujetos sanos en comparación con los pacientes con EPOC. Para ello, además de realizar mediciones fisiológicas, analizaron diferentes niveles del sistema, tales como sangre y el músculo esquelético, con objeto de determinar los factores multidimensionales, factores «ómicos» incluidos. Los socios del proyecto compararon dos grupos de pacientes con EPOC en dos regímenes de ejercicio, con y sin pérdida de masa muscular, con los sujetos control sanos.

Otras líneas de investigación del proyecto se centraron en cubrir los vacíos observados en los análisis. Por ejemplo, con ayuda de experimentos con animales y protocolos de cultivos celulares se pudieron resolver cuestiones específicas planteadas a través del enfoque de la bioinformática. En el curso del proyecto, los miembros del consorcio también realizaron un estudio sobre la diabetes de tipo II basado en técnicas de minería de datos y otro sobre los vínculos entre la composición de la masa corporal y la capacidad de ejercicio de pacientes con EPOC.

Los miembros del consorcio consiguieron generar los resultados deseados realizando simulaciones con varios niveles integrados de fuentes de datos. Otros logros importantes de Biobridge incluyen la preparación de herramientas para el modelado probabilístico, el desarrollo de modelos deterministas del transporte de oxígeno y la producción de especies reactivas del oxígeno o la integración del entorno de simulación en el portal web del proyecto.% L% LLas herramientas de simulación desarrolladas por los miembros del consorcio pueden ayudar a identificar biomarcadores apropiados para el seguimiento no invasivo del desequilibrio nitroso-redox y ofrecen a los profesionales clínicos medios novedosos para mejorar la eficiencia de los recursos sanitarios. Los sistemas pueden aplicarse a otras enfermedades crónicas y originar estrategias de salud personalizadas para las etapas iniciales de las enfermedades.

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