El CIBER ha conseguido recientemente una financiación de más de 6 millones y medio de euros (6.595.042,9€) para cuatro proyectos de investigación sobre medicina de precisión y práctica clínica liderados por las áreas de Cardiovasculares (CIBERCV), salud mental (CIBERSAM) y cáncer (CIBERONC).
El proyecto "INGENIO", cuyo coordinador es Luis Paz-Arés investigador principal del CIBERONC en el Hospital 12 de Octubre de Madrid, ha recibido una subvención de la convocatoria de Proyectos de Investigación de Medicina Personalizada de Precisión de la Acción Estratégica en Salud 2017-2020 de 3.196.600€.
INGENIO (INtegrative GENomic, digital Imaging and clinical information towars Precision Oncology Optimization), que tendrá cuatro años de duración, impulsará la oncología de precisión a través de la implementación de biomarcadores predictivos, imagenología digital y patología, así como inteligencia artificial de cohortes (clínica y genómica) con un enfoque interdisciplinario. [+ info]
Por su parte, el estudio CIBER-SPANISH, que cuenta con una financiación de 1.561.411€ de esta misma convocatoria y está coordinado por Javier Díez Martínez, jefe de grupo del CIBERCV en CIMA-Universidad de Navarra y coordinador del Programa de Biomarcadores moleculares y de imagen, y medicina CV de precisión, desarrollará una estrategia personalizada de precisión para la prevención de la muerte súbita en pacientes con miocardiopatía dilatada no isquémica. El proyecto cuenta con una financiación de 1.561.411€.
"Este proyecto propone comparar frente la práctica clínica habitual con una estrategia basada en criterios personalizados de precisión (secuenciación genética y resonancia magnética) para seleccionar a los pacientes con MCDNI candidatos para implante de un desfibrilador automático" explican los investigadores. [+ info]
El CIBER a través del área de Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV) ha obtenido una ayuda de 644.600€ de la convocatoria de Proyectos de Investigación Clínica Independiente (ICI) para desarrollar el proyecto Metoprolol in Acute Respiratory Distress Syndrome (MAIDEN trial). Este proyecto tendrá una duración de cuatro años y estará dirigido por Borja Ibáñez, jefe de grupo del CIBERCV en la Fundación Jiménez Díaz e investigador también del CNIC.
El proyecto MAIDEN va a testar los beneficios del “metoprolol” (un fármaco antiguo ampliamente utilizado para otras indicaciones como hipertensión arterial, arritmias o infarto aguo de miocardio) en pacientes críticos ingresados en una unidad de cuidados intensivos (UCI) por un Síndrome de Distrés Respiratorio Agudo (ARDS).
Los investigadores del consorcio MAIDEN, pertenecientes al área del CIBERCV y también al CIBERES (enfermedades respiratorias) han liderado anteriormente múltiples ensayos clínicos testando el metoprolol en pacientes críticos con ingarto agudo de miocardio (IAM), mostrando su seguridad y grandes beneficios. [+ info]
Asimismo, el CIBER a través del área de Salud Mental (CIBERSAM) ha obtenido una ayuda de 1.192.431,90 € de la convocatoria ICI para desarrollar el proyecto “SchizOMICS: Estudio multidisciplinar CIBER para optimizar el tratamiento de la esquizofrenia utilizando datos multi-omics y biología de sistemas”. El proyecto tendrá una duración de cuatro años y estará dirigido por Javier Labad investigador del CIBERSAM -perteneciente al grupo de Diego Jose Palao, en la Corporación Sanitaria Parc Taulí de Barcelona- y contará con el apoyo de 18 grupos de investigación, pertenecientes a 5 áreas del CIBER.
La investigación se fundamentará en un ensayo clínico multicéntrico open-label aleatorizado de dos fármacos antipsicóticos (aripiprazol vs paliperidona) que son ampliamente usados en la practica clínica rutinaria, como tratamiento de primera línea de los primeros episodios psicóticos. Se realizará un estudio de diferentes marcadores biológicos al inicio del tratamiento que permitirá identificar predictores de evolución a nivel de respuesta y consecuencias negativas en salud física. Además se aplicarán técnicas bioinformáticas de análisis de datos masivos (‘big data’) mediante inteligencia artificial para identificar una serie de biomarcadores ‘ómicos’ que puedan predecir efectos pronósticos a corto y largo plazo [+ info]
