Científicos del CIPF colaboran en el desarrollo de modelos de predictores clínicos diagnósticos y pronósticos
Investigadores del Departamento de Bioinformática y Genómica del Centro de Investigación Príncipe Felipe han colaborado en un estudio para el desarrollo y validación de modelos predictivos basados en la técnica de microarrays, que permite realizar un análisis individualizado de cado uno de los genes del genoma y localizar qué combinaciones de genes son marcadores de determinadas enfermedades u otros rasgos como la intolerancia a medicamentos.
Los predictores son la base de la medicina personalizada. Su objetivo final es pronosticar el curso de la enfermedad o la posible existencia de complicaciones, optimizar y personalizar los tratamientos y aumentar la eficacia de los fármacos. La posibilidad de predecir efectos adversos en los fármacos elimina virtualmente riesgos en su administración.
En esta iniciativa, cuyos resultados acaban de publicarse en la revista científica Nature Biotechnology, han participado 36 equipos de investigación independientes que han analizado datos de expresión de genes obtenidos mediante microarrays, con el objetivo de generar modelos predictivos indicativos de toxicidad en pulmón o hígado en roedores, de cáncer de mama, de mieloma múltiple o de neuroblastoma en humanos. Entre los grupos de investigación, el CIPF ha sido el único equipo español entre otros centros de investigación, laboratorios farmacéuticos y universidades internacionales.
El proyecto, denominado The MicroArray Quality Control (MAQC)-II, es una iniciativa de la FDA americana (Food and Drug Administration) para ver qué métodos funcionaban mejor como modelos predictivos en aquellos casos en que se conocía la existencia de heterogeneidad caracterizada.
Investigadores del Departamento de Bioinformática y Genómica del Centro de Investigación Príncipe Felipe han colaborado en un estudio para el desarrollo y validación de modelos predictivos basados en la técnica de microarrays, que permite realizar un análisis individualizado de cado uno de los genes del genoma y localizar qué combinaciones de genes son marcadores de determinadas enfermedades u otros rasgos como la intolerancia a medicamentos.
Los predictores son la base de la medicina personalizada. Su objetivo final es pronosticar el curso de la enfermedad o la posible existencia de complicaciones, optimizar y personalizar los tratamientos y aumentar la eficacia de los fármacos. La posibilidad de predecir efectos adversos en los fármacos elimina virtualmente riesgos en su administración.
En esta iniciativa, cuyos resultados acaban de publicarse en la revista científica Nature Biotechnology, han participado 36 equipos de investigación independientes que han analizado datos de expresión de genes obtenidos mediante microarrays, con el objetivo de generar modelos predictivos indicativos de toxicidad en pulmón o hígado en roedores, de cáncer de mama, de mieloma múltiple o de neuroblastoma en humanos. Entre los grupos de investigación, el CIPF ha sido el único equipo español entre otros centros de investigación, laboratorios farmacéuticos y universidades internacionales.
El proyecto, denominado The MicroArray Quality Control (MAQC)-II, es una iniciativa de la FDA americana (Food and Drug Administration) para ver qué métodos funcionaban mejor como modelos predictivos en aquellos casos en que se conocía la existencia de heterogeneidad caracterizada.
Investigadores del Departamento de Bioinformática y Genómica del Centro de Investigación Príncipe Felipe han colaborado en un estudio para el desarrollo y validación de modelos predictivos basados en la técnica de microarrays, que permite realizar un análisis individualizado de cado uno de los genes del genoma y localizar qué combinaciones de genes son marcadores de determinadas enfermedades u otros rasgos como la intolerancia a medicamentos.
Los predictores son la base de la medicina personalizada. Su objetivo final es pronosticar el curso de la enfermedad o la posible existencia de complicaciones, optimizar y personalizar los tratamientos y aumentar la eficacia de los fármacos. La posibilidad de predecir efectos adversos en los fármacos elimina virtualmente riesgos en su administración.
En esta iniciativa, cuyos resultados acaban de publicarse en la revista científica Nature Biotechnology, han participado 36 equipos de investigación independientes que han analizado datos de expresión de genes obtenidos mediante microarrays, con el objetivo de generar modelos predictivos indicativos de toxicidad en pulmón o hígado en roedores, de cáncer de mama, de mieloma múltiple o de neuroblastoma en humanos. Entre los grupos de investigación, el CIPF ha sido el único equipo español entre otros centros de investigación, laboratorios farmacéuticos y universidades internacionales.
El proyecto, denominado The MicroArray Quality Control (MAQC)-II, es una iniciativa de la FDA americana (Food and Drug Administration) para ver qué métodos funcionaban mejor como modelos predictivos en aquellos casos en que se conocía la existencia de heterogeneidad caracterizada.