El IIS Puerta de Hierro consigue más de 600.000 euros para un proyecto de investigación en cáncer de pulmón

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19 nov 2014 - 15:00 h
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El Instituto de Investigación Sanitaria Puerta de Hierro, dependiente del Hospital U. Puerta de Hierro Majadahonda, ha conseguido un Proyecto Integrado de Excelencia (PIE), otorgado por el Instituto de Salud Carlos III para un proyecto sobre medicina personalizada en Cáncer de Pulmón liderado por Mariano Provencio.

Los PIE forman parte del subprograma estatal de generación de conocimiento dentro de la Acción Estratégica de Salud del Instituto de Salud Carlos III. Están destinados a financiar proyectos de investigación de Institutos de Investigación Sanitaria acreditados por el ISCIII con enfoques novedosos y de calidad contrastada y que representen un avance significativo en el campo de la investigación en ciencias y tecnologías de la salud. En la convocatoria de 2014 se han concedido provisionalmente un total de 8 proyectos, frente a los 42 solicitados. El importe provisional concedido por el ISCIII al Instituto de Investigación Sanitaria Puerta de Hierro ha sido de 605.000 € distribuidos en tres anualidades.

‘Personalized Medicine in Oncology: researching a model capable of improving and predicting the result treatment based in molecular mechanisms, tumor biology, images, IT, and murine model’, liderado por Mariano Provencio, es un ambicioso proyecto de investigación multidisciplinar que cuenta con la participación de hasta seis grupos de

investigación diferentes del Instituto de Investigación Sanitaria Puerta de Hierro (Cáncer de Pulmón, Linfomas, Patología Molecular del Cáncer, Dianas Terapéuticas y Epidemiología del Cáncer) así como de las unidades de Tecnologías de la Información y Comunicaciones y de Citometría de Flujo y Separación Celular.

El proyecto plantea desarrollar un nuevo modelo que permita diferenciar entre pacientes que están en el mismo estadio, pero que tienen muy diferentes pronósticos. El

nuevo modelo que se desarrolle dentro del marco del proyecto de investigación permitirá establecer una correlación más precisa entre la propagación tumoral y el pronóstico utilizando para ello técnicas diagnósticas no invasivas y haciendo un uso intensivo de las nuevas tecnologías. Para la confección de dicho modelo se integrarán datos clínicos, radiológicos, moleculares y epidemiológicos utilizando para ello técnicas de data mining (minería de datos) y herramientas de ‘Big Data’ con el objetivo de identificar variables y patrones existentes dentro de esos datos heterogéneos que permitan ‘predecir’ la progresión de la enfermedad y la respuesta al tratamiento.

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