Investigan sobre modelos de predicción y medicina personalizada para mejorar la respuesta al Covid-19

HBN. La Consejería de Salud y Familias, a través de su Secretaría General de Investigación, Desarrollo e Innovación en Salud, ha constituido dos grupos de trabajo: uno que permitirán profundizar en estudios prospectivos sobre la posible evolución de la pandemia de Covid-19 y otro que facilitará el avance en el ámbito de la medicina personalizada para esta patología, con el fin de ofrecer la respuesta más adecuada a la situación sanitaria y a los problemas de salud que está ocasionando la enfermedad.

Así, uno de los grupos de trabajo que se han constituido realizará actuaciones de Prospectiva del Covid-19, aplicando modelos predictivos que permitan anticipar distintos escenarios de evolución de la pandemia y así planificar y fundamentar las actuaciones y las tomas de decisiones más adecuadas y oportunas. El otro grupo de trabajo se dedicará a la investigación en Medicina Personalizada en Covid-19 con el fin de avanzar en tratamientos terapéuticos más eficaces y ajustados a cada paciente.


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Ambos grupos de trabajo tienen un horizonte temporal limitado, vinculado a la pandemia, y están conformados por el titular de la Secretaría General de Investigación, Desarrollo e Innovación en Salud, Isaac Túnez, así como por personas expertas de perfil científico y técnico en cada uno de los dos ámbitos de actuación.

Modelo de predicción para una mejor planificación y respuesta


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El grupo de trabajo de Prospectiva de la Covid-19 tiene como función la obtención y consolidación de herramientas de análisis temprano, que permitan adelantarse a la evolución de la pandemia, y así poder plantear y disponer con antelación suficiente de los recursos de investigación y organizativos para hacer frente a la misma, con una respuesta actualizada, proporcionada y adecuada, y ajustada a su conducta temporal y distribución geográfica.

Este grupo trabajará fundamentándose en el desarrollo de modelos matemáticos que se adaptan a la curva epidémica de la pandemia, con el doble objetivo de aportar información que facilite la planificación de los recursos sociales y sanitarios necesarios para dar respuesta ante un posible incremento de casos, y de evaluar el grado de efectividad de las actuaciones implementadas (medidas de protección individual, distanciamiento social, mascarilla, aislamientos…) para valorar la más idónea en cada situación.

Los miembros que conforman el grupo son Francisco Javier Padillo Ruiz (Coordinador), Javier Guillén Enríquez, Pedro Antonio Gutiérrez Peña, César Hervás Martínez, Luis Ortigosa Moreno, Armando Romanos Rodríguez y María Inmaculada Vázquez Cruz. Contará además con el apoyo del grupo de investigación Aprendizaje y Redes Neuronales TIC- 148 de la Junta de Andalucía/ Grupo GA11 del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba.

Medicina personalizada en Covid-19

La medicina personalizada, línea de investigación prioritaria en el Sistema Sanitario Público de Andalucía y de la estrategia europea en salud, permite generar una ingente cantidad de datos tanto de estudios genéticos (ADN humano), epigenéticos (miRNAs y lncRNAs), virales (SARS-CoV-2) y metagenómicos (microbiota). Estos datos tienen el doble valor de poder ser incluidos en la historia de salud de cada paciente en beneficio de su atención sanitaria y tratamiento, así como de generar modelos de predicción eficaces en práctica clínica, cuando son analizados de forma conjunta mediante big-data e inteligencia artificial.

La enfermedad por Covid-19 es variable y heterogénea en sus manifestaciones clínicas, lo que hace necesario conocer y definir la susceptibilidad a la infección, el perfil de pacientes con formas graves de enfermedad y la respuesta a agentes terapéuticos o vacunas. Para ello, el grupo de trabajo configurado desarrollará diferentes actuaciones u objetivos en este sentido, como definir el perfil genético de la población andaluza susceptible de infectarse por SARS-Cov-2, el perfil de pacientes con infección SARS-CoV-2 que desarrollan formas graves de Covid-19, el conjunto de señales genéticas que predicen la respuesta al tratamiento en formas graves de enfermedad, así como el perfil genético de respondedores a la vacuna. Asimismo, se dedicará a estratificar el riesgo de enfermedad grave de forma que permita priorizar grupos de pacientes para actuaciones en salud pública; junto a ello, se definirá mediante big-data e inteligencia artificial la interacción de la genómica, la epigenética, la metagenómica y la secuenciación viral en el desarrollo de eventos como la infección, la enfermedad grave, la respuesta al tratamiento y la respuesta a la vacunación.

Junto al secretario general de I+D+i en Salud, Isaac Túnez, y al coordinador de la Estrategia de I+i en Salud, Javier Padillo, el grupo lo completan Manuel Romero Gómez (Coordinador), Miguel Ángel Calleja Hernández, Joaquín Dopazo Blázquez, Federico García García, Nicola Lorusso y María Jesús Pareja Megía.

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