Desarrollan una aplicación para mejorar la gestión sanitaria ante un rebrote de COVID-19 o futuras pandemias

Una nueva plataforma tecnológica pretende integrar todos los datos disponibles para mejorar la toma de decisiones en el contexto de una emergencia sanitaria, como una segunda ola de COVID-19 o una futura pandemia. A través de tecnologías de inteligencia artificial y blockchain, los investigadores, que pertenecen al grupo BISITE de la Universidad de Salamanca y al grupo Bioinformática y Sistemas Inteligentes del Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca (IBSAL) (España), tratan de desarrollar una aplicación que ayude a tomar decisiones clínicas y políticas a la vez que garantizan la privacidad de los usuarios. Los ciudadanos podrían ser parte de la solución a través de esta app móvil que serviría tanto para ser informados como para recopilar datos.

Una de las claves está en conocer por anticipado la evolución de un brote epidémico. “Uno de los problemas al inicio de esta pandemia ha sido la escasez de datos, pero la comunidad científica rápidamente los comenzó a compartir a nivel global y creemos que esta información tiene un gran potencial para ayudar a gestionar estas situaciones”, explica a DiCYT Javier Prieto, investigador del proyecto.

Para ello, el sistema informático que está diseñando BISITE –en colaboración con el AIR Institute– puede recopilar datos sanitarios oficiales, como los casos positivos que registra una región tras la realización de los test pertinentes, junto con los que proporciona el triaje en remoto (en el caso del COVID-19 se ha realizado, por ejemplo, a través de teléfono y aplicaciones móviles).

Así, la app que está en desarrollo podría servir para los ciudadanos informen de posibles síntomas, a lo que se añadirían datos que pueden ser relevantes para el pronóstico en caso de ser infectados, por ejemplo, problemas previos de enfermedades cardiovasculares o respiratorias, diabetes o hipertensión que se han demostrado fundamentales en COVID-19. “Si en una zona comienzan a registrarse muchas personas con síntomas, hay más probabilidades de que el contagio sea alto y podríamos saberlo incluso si no tenemos capacidad para realizar test garantizando que el triaje no descarte casos que puedan tener un mal pronóstico”, señala el experto. También se puede incluir la información disponible en bancos de ADN para tener en cuenta el perfil genético de cada población.

Javier Prieto. (Foto: BISITE)

Por otra parte, este sistema tecnológico puede monitorizar las medidas de distanciamiento social en varios sentidos. Por ejemplo, en un periodo con restricciones de movimiento como el que hemos vivido a causa del coronavirus, la app podría avisar al usuario de que se está alejando demasiado de su domicilio o de que lleva demasiado tiempo fuera de casa a través de los datos de geolocalización del móvil. Al mismo tiempo, esos datos sirven para realizar análisis sobre contactos y, a partir de esos datos, realizar predicciones de contagios. En este apartado podrían incluirse los trayectos en avión para calcular el riesgo de que un brote epidémico surgido en un determinado país o región acabe por propagarse a otros lugares.

No obstante, a la hora de manejar todas estas variables resulta esencial “tener el cuenta el derecho a la privacidad de los usuarios”, advierte Prieto. Por eso, toda la información relacionada con la movilidad es agregada y anonimizada. Es decir, no existe ningún tipo de vigilancia individual, sino que los datos se recopilan para que puedan ser estudiados de forma global.

En este aspecto cobra importancia la tecnología que utiliza el proyecto. “La aplicación está basada en blockchain, que nos permite crear una identidad digital de los usuarios y emitir certificados. Por ejemplo, alguien puede entrar con el rol de empresario y emitir certificados a sus trabajadores a través de la aplicación. El trabajador podría ir con el móvil y, si le para la policía, podría mostrarle el certificado garantizando que es auténtico”, señala el investigador de BISITE.

La tecnología blockchain –literalmente, cadena de bloques– se basa en un registro distribuido de la información en diferentes nodos o bloques y garantiza su inmutabilidad y veracidad. Cada bloque lleva información del anterior, de manera que si se cambia en uno de ellos, el proceso de cifrado permite detectar rápidamente lo que ha pasado. Esto “nos permite garantizar que las identidades digitales son reales y que se trata de un sistema seguro desde el punto de vista de la privacidad”.

El otro tipo de tecnología que se maneja en este proyecto explica por qué es tan ambicioso y tiene un potencial tan grande para ayudar en la gestión de una pandemia. Es un sistema de inteligencia artificial que permite generar modelos de predicción de la evolución de la pandemia. “Para que los modelos basados en redes neuronales sean precisos requieren muchos datos. Cuando no los tenemos, lo que hacemos es utilizar algoritmos híbridos, que tienen en cuenta tanto los modelos generados por redes neuronales como modelos que emplean aprendizaje simbólico. El resultado es una rama de la inteligencia artificial que llamamos deep simbolic learning”, comenta Prieto.

De esta manera, el sistema no sólo maneja datos, sino que logra interpretarlos. “No sólo queremos buenos modelos de predicción que digan cuántos contagios se van a registrar en una zona, sino intentar explicar por qué se están produciendo”, destaca. Así, el sistema podría identificar una región en la que se van a aumentar los casos, pero además explicará las razones: si ha habido mayor movilidad o grandes concentraciones de personas, por ejemplo. Otra posibilidad es que vaya incluyendo los resultados de los trabajos científicos que se van publicando para ayudar a los profesionales médicos a mejorar la toma de decisiones.

Sin duda, una plataforma tecnológica de estas características puede ser muy útil para gestores sanitarios. “Conocer la evolución epidemiológica nos permite dimensionar los recursos sanitarios, públicos y privados”, apunta el investigador. Cuando los recursos son escasos –mascarillas, respiradores, camas de UCI–, el sistema podría realizar una recomendación sobre los recursos sanitarios que es necesario movilizar para dar respuesta anticipada, no sólo de forma general, sino incluso en hospitales concretos, teniendo en cuenta también que los datos servirían para realizar pronósticos de pacientes.

Para que el sistema se pudiera desarrollar en toda su dimensión, el escenario ideal sería que la mayor parte de la población en el mayor número de países posible llegase a utilizar esta app. Sin embargo, como el proyecto tiene diferentes ramas, “podríamos implementar soluciones parciales, como un servicio para una región o para un hospital”, comenta el investigador.

El grupo BISITE está trabajando en este proyecto con recursos propios, pero confía en poder ampliar sus colaboraciones en otros países u obtener fuentes de financiación para lograr que esta plataforma tecnológica se desarrolle de forma más rápida. (Fuente: DICYT)

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Desarrollan un sistema que ayudaría a establecer el riesgo de contagio de COVID-19 a través del rastreo de los móviles

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) (España), pertenecientes al Instituto VRAIN, han desarrollado DeteCCovid, una herramienta informática basada en un algoritmo que, rastreando los móviles de forma totalmente anonimizada, ayudaría a detectar a las personas que han estado próximas a un usuario contagiado con COVID-19 y clasificaría el riesgo de contagio (muy alto, alto, etc.) en función de lo cerca que haya estado y del tiempo de contacto. Se trata de un desarrollo, a escala de laboratorio, que los investigadores ponen a disposición de las autoridades sanitarias para la gestión de la pandemia.

“Los expertos en salud pública afirman que ponerse en contacto con personas que pueden haber estado expuestas a un caso conocido de COVID-19 es uno de los pasos más importantes para contener futuros brotes. Pero el cómo es complicado. El  rastreo de contactos de los teléfonos móviles es una posible solución para poder realizar una detección precoz de posibles contagios. Y a ello pretende contribuir DeteCCovid”, explica Vicent Botti, director del Grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial (GTIIA) y del Instituto VRAIN de la Universitat Politècnica de València. DeteCCovid se ha incorporado a U-TOOL, una herramienta informática desarrollada por el mismo equipo de investigadores de la UPV.

El algoritmo de DeteCCovid utiliza series de datos proporcionados desde diversas fuentes: de forma colaborativa y anónima mediante el GPS en una app que los ciudadanos voluntarios pueden instalar en su móvil, y mediante datos, también anónimos, proporcionados por operadoras de telefonía móvil. “Estas series de datos, consistentes en parejas de coordenadas+instante de tiempo, son almacenados un máximo de 21 días, tiempo suficiente para evitar el riesgo de contagio”, apunta Javier Palanca, investigador también del GTIIA-Instituto VRAIN de la UPV.

(Foto: UPV)

Sobre su funcionamiento, los investigadores de la UPV explican que la app del usuario enviaría cada minuto, de forma segura, su posición a una nube de la Autoridad Sanitaria. Y, así, cuando la Autoridad Sanitaria diagnostique un positivo en COVID-19, lo notificaría en DeteCCovid y obtendrá, como resultado, los identificadores anónimos de las personas que hayan compartido espacio en un mismo intervalo temporal. Para ello, según explica Javier Palanca, DeteCCovid utiliza una proyección tridimensional (espacio, tiempo) y etiqueta a cada identificador anónimo con un riesgo de contagio a partir de la información del lugar donde se produjo y el intervalo de tiempo (día, hora, minutos) en que se dio.

“La clasificación de un ciudadano como contagiado dependerá única y exclusivamente de la autoridad sanitaria, que sería también la responsable de contactar, cuando resulte adecuado, con las personas en riesgo de contagio y adoptar las estrategias de confinamiento o tests apropiadas para ellas”, apunta Vicent  Botti.

El director del Instituto VRAIN-UPV señala que el sistema ha sido testeado, para otras aplicaciones, con más de 2.000 millones de tuits geolocalizados durante los últimos cinco años. “Al no tener acceso a datos reales –esto será posible cuando la aplicación estuviera distribuida a la población- hemos empleado esos tuits como alternativa para la validación. Los tuits representan datos reales de personas reales con localizaciones reales y, por tanto, permiten inferir el funcionamiento con datos más masivos como serían los de las apps o las teleoperadoras. Por ello,  una vez validada, ponemos DeteCCovid a disposición de las autoridades sanitarias, con el objetivo de contribuir al control y gestión de esta pandemia”, concluye Botti. (Fuente: UPV)

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Desarrollan nuevo sistema de propulsión para cohetes que parecía imposible

Un investigador de la Universidad de Florida Central y su equipo han desarrollado un nuevo y avanzado sistema de propulsión para cohetes que antes se creía inviable.

El sistema, conocido como motor cohete de detonación rotativa, permitirá que las etapas superiores de los cohetes para misiones espaciales sean más ligeras, viajen más lejos y quemen de forma más limpia.

Los resultados se publicaron en la revista Combustion and Flame.

“El estudio presenta, por primera vez, evidencia experimental de una detonación segura y funcional de propergoles de hidrógeno y oxígeno en un motor cohete de detonación rotativa”, dijo Kareem Ahmed, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la UCF que dirigió la investigación.

Las detonaciones rotativas son continuas, explosiones a velocidades de Mach 5 que giran alrededor del interior de un motor cohete; estas explosiones se mantienen alimentando el sistema con propergol de hidrógeno y oxígeno en cantidades justas.

Este sistema mejora la eficiencia del motor cohete de manera que se genera más potencia y se utiliza menos combustible que en las energías tradicionales de los cohetes, lo que aligera la carga del cohete y reduce sus costos y emisiones.

Las explosiones a Mach 5 crean ráfagas de energía que viajan de 7.200 a 8.960 km por hora, lo que es más de cinco veces la velocidad del sonido. Están contenidas dentro de un resistente cuerpo del motor, construido de cobre y latón.

(Foto: UCF)

Esta tecnología ha sido estudiada desde los años 60, pero no ha tenido éxito debido a los propergoles químicos utilizados o a las formas en que se mezclan.

El grupo de Ahmed lo hizo funcionar equilibrando cuidadosamente la tasa de entrada de los propergoles, hidrógeno y oxígeno, liberados en el interior del motor.

“Tenemos que ajustar el tamaño de los chorros que liberan los propergoles para mejorar la mezcla de hidrógeno-oxígeno”, dijo Ahmed. “Así, cuando la explosión rotativa se encuentra con esta mezcla fresca, todavía se mantiene. Si la mezcla estuviese ligeramente fuera de lo previsto, tendería a deflagrarse, o a quemarse lentamente en lugar de detonar”.

El equipo de Ahmed también tuvo que obtener pruebas del funcionamiento correcto de su ingenio. Lo hicieron inyectando un trazador en el flujo de combustible de hidrógeno y cuantificando las ondas de detonación usando una cámara de alta velocidad.

“Necesitas el trazador para ver realmente esa explosión que está ocurriendo dentro y rastrear su movimiento”, dijo. “El desarrollo de este método para caracterizar la dinámica de la onda de detonación es otra contribución de este artículo”.

William Hargus, líder del programa de motores cohetes de detonación rotativa del Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea, es co-autor del estudio y comenzó a trabajar con Ahmed en el proyecto el verano pasado.

“Como espectroscopista de propulsión avanzada, reconocí algunos de los desafíos únicos en la observación de las estructuras de detonación del hidrógeno”, dijo Hargus. “Tras consultar con el profesor Ahmed, pudimos formular un aparato experimental ligeramente modificado que aumentó significativamente la fuerza de la señal que interesaba”. (Fuente: NCYT Amazings)

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Desarrollan una nueva herramienta de edición epigenética para activar genes silenciados

Aunque todas las células de un individuo tienen la misma información genética no todas cumplen la misma función, ya que no todas tienen activos los mismos genes. Parte de esas diferencias en actividad génica se deben a la metilación del ADN, un proceso de silenciamiento que ‘etiqueta’ los genes para mantenerlos “apagados” cuando no son necesarios. Estas etiquetas son marcas epigenéticas fundamentales para el organismo y están relacionadas con enfermedades como el cáncer, ya que cuando se colocan de forma descontrolada pueden silenciar genes importantes para la actividad normal de la célula.

Un equipo de investigación de la Universidad de Córdoba ha establecido, precisamente, una nueva vía para reactivar genes silenciados y ha desarrollado una herramienta que permite avanzar en la edición del epigenoma, tal y como se denomina al conjunto de marcas epigenéticas que regulan la expresión génica y que actúan como interruptores de los genes.

La investigación, desarrollada por el grupo de Epigenética y Reparación del ADN, cuya responsable es la Catedrática de Genética Mª Teresa Roldán Arjona, se centra en la 5-metilcitosina, la forma metilada del ADN que causa silenciamiento génico. “Nuestro objetivo ha sido diseñar un sistema que elimine esta metilcitosina de sitios concretos del genoma y la sustituya por citosina no metilada, para volver a encender genes apagados”, destaca el catedrático de Genética Rafael Rodríguez Ariza, miembro del equipo investigador.

Concretamente, el estudio emplea la herramienta conocida como CRISPR, una técnica de edición genética que utiliza unas guías de ARN para dirigir una proteína (Cas9) a zonas elegidas del ADN y cortarlo. “Es este caso, se ha empleado una versión inactiva de la proteína Cas9, ya que nuestro propósito no es eliminar una secuencia del ADN, sino quitarle algunas de las etiquetas responsables del silenciamiento de los genes”, subraya el investigador.

(Foto: UCO)

Para ello, en el trabajo se ha empleado una enzima vegetal -ROS1- que borra estas etiquetas moleculares. Se trata de una proteína solo presente en plantas y que libera al ADN de estas marcas de forma directa, algo que la distingue de proteínas animales que sólo funcionan de forma indirecta y más compleja. La estrategia consiste en introducir ROS1 en células in vitro, junto con ARN y la proteína Cas9 inactiva, para guiarla hacia el gen que se desea reactivar.

La nueva herramienta, que se suma a otras ya existentes, permite dar un paso más en la edición epigenética y en la comprensión de la metilación del ADN, cuya acción se traduce en el apagado de genes y está ligada a importantes procesos patológicos. (Fuente: UCO)

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Desarrollan un sistema que ayudaría a establecer el riesgo de contagio de COVID-19 a través del rastreo de los móviles

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) (España), pertenecientes al Instituto VRAIN, han desarrollado DeteCCovid, una herramienta informática basada en un algoritmo que, rastreando los móviles de forma totalmente anonimizada, ayudaría a detectar a las personas que han estado próximas a un usuario contagiado con COVID-19 y clasificaría el riesgo de contagio (muy alto, alto, etc.) en función de lo cerca que haya estado y del tiempo de contacto. Se trata de un desarrollo, a escala de laboratorio, que los investigadores ponen a disposición de las autoridades sanitarias para la gestión de la pandemia.

“Los expertos en salud pública afirman que ponerse en contacto con personas que pueden haber estado expuestas a un caso conocido de COVID-19 es uno de los pasos más importantes para contener futuros brotes. Pero el cómo es complicado. El  rastreo de contactos de los teléfonos móviles es una posible solución para poder realizar una detección precoz de posibles contagios. Y a ello pretende contribuir DeteCCovid”, explica Vicent Botti, director del Grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial (GTIIA) y del Instituto VRAIN de la Universitat Politècnica de València. DeteCCovid se ha incorporado a U-TOOL, una herramienta informática desarrollada por el mismo equipo de investigadores de la UPV.

El algoritmo de DeteCCovid utiliza series de datos proporcionados desde diversas fuentes: de forma colaborativa y anónima mediante el GPS en una app que los ciudadanos voluntarios pueden instalar en su móvil, y mediante datos, también anónimos, proporcionados por operadoras de telefonía móvil. “Estas series de datos, consistentes en parejas de coordenadas+instante de tiempo, son almacenados un máximo de 21 días, tiempo suficiente para evitar el riesgo de contagio”, apunta Javier Palanca, investigador también del GTIIA-Instituto VRAIN de la UPV.

(Foto: UPV)

Sobre su funcionamiento, los investigadores de la UPV explican que la app del usuario enviaría cada minuto, de forma segura, su posición a una nube de la Autoridad Sanitaria. Y, así, cuando la Autoridad Sanitaria diagnostique un positivo en COVID-19, lo notificaría en DeteCCovid y obtendrá, como resultado, los identificadores anónimos de las personas que hayan compartido espacio en un mismo intervalo temporal. Para ello, según explica Javier Palanca, DeteCCovid utiliza una proyección tridimensional (espacio, tiempo) y etiqueta a cada identificador anónimo con un riesgo de contagio a partir de la información del lugar donde se produjo y el intervalo de tiempo (día, hora, minutos) en que se dio.

“La clasificación de un ciudadano como contagiado dependerá única y exclusivamente de la autoridad sanitaria, que sería también la responsable de contactar, cuando resulte adecuado, con las personas en riesgo de contagio y adoptar las estrategias de confinamiento o tests apropiadas para ellas”, apunta Vicent  Botti.

El director del Instituto VRAIN-UPV señala que el sistema ha sido testeado, para otras aplicaciones, con más de 2.000 millones de tuits geolocalizados durante los últimos cinco años. “Al no tener acceso a datos reales –esto será posible cuando la aplicación estuviera distribuida a la población- hemos empleado esos tuits como alternativa para la validación. Los tuits representan datos reales de personas reales con localizaciones reales y, por tanto, permiten inferir el funcionamiento con datos más masivos como serían los de las apps o las teleoperadoras. Por ello,  una vez validada, ponemos DeteCCovid a disposición de las autoridades sanitarias, con el objetivo de contribuir al control y gestión de esta pandemia”, concluye Botti. (Fuente: UPV)

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Desarrollan un simulador urbano que estima el riesgo sísmico futuro

Un equipo de investigación de las universidades de Sevilla y Almería (España) ha desarrollado un simulador de los daños que ocasionarían los movimientos sísmicos en los edificios de las ciudades. De esta manera, se podrá evaluar qué modelo de expansión urbana es la más segura para la población. Además, los investigadores confirman que las consecuencias negativas se minimizan si se refuerza la reforma de las construcciones, frente a la creación de nuevos núcleos de edificios.

La novedad del estudio radica en abordar la ciudad combinando la evaluación del riesgo sísmico de la zona y los modelos de autómatas celulares. Estos sistemas matemáticos simulan el desarrollo urbano y la distribución de los usos del suelo, con lo que son capaces de prever escenarios. Además, permiten comprender la evolución y proporcionar el conocimiento necesario a quienes toman las decisiones para anticipar nuevas posibilidades en el futuro.

El objetivo del estudio es evaluar cuál de los escenarios tras un seísmo tendría un menor riesgo para la población. En el artículo ‘Future urban seismic risk scenarios using a cellular automata model’ publicado en la revista European Planning Studies los expertos aplican al riesgo sísmico el modelo de autómatas celulares y así analizan las circunstancias de crecimiento urbano y su influencia en los daños con el fin de elaborar políticas más acertadas en la gestión del suelo.

Para conocer las consecuencias de un terremoto, la organización del territorio es, según los expertos, una de las variables más importantes para evaluar con más acierto los daños que pueden producirse. El modelo de autómatas celulares consiste en una cuadrícula con celdas, donde cada una tiene un estado y un conjunto de reglas y características que determinan la siguiente fase. Su evolución depende del comportamiento de las demás. De esta manera, se puede simular, por ejemplo, la pauta de un edificio con una ubicación, estructura, materiales y habitantes concretos ante diferentes situaciones incluyendo la influencia que tendrían sobre él las demás construcciones vecinas, cada una también con sus peculiaridades.

Simulador de riesgo sísmico. (Foto: F. Descubre)

De esta manera, los expertos han configurado la ciudad como un sistema donde los procesos de expansión y renovación dependen de las interacciones de los componentes que afectan a la fragilidad de los edificios y la exposición de la población a lo largo del tiempo. “Con respecto a la gestión del riesgo sísmico, podríamos decir que los marcos que deben promoverse son aquellos en los que se renuevan las construcciones más vulnerables y se intensifica el desarrollo en áreas de baja peligrosidad”, afirma a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Sevilla Daniel Navarro, autor del artículo.

El caso de estudio seleccionado ha sido Adra (Almería), donde existen dos zonas en las que se han obtenido intensidades símicas de 7 y 7.5 para un periodo de retorno de 475 años. Por otro lado, han caracterizado los edificios considerando cuatro clases de vulnerabilidad. Desde estructuras de mampostería, las más débiles, hasta las de hormigón armado, más fuertes. Además, la edad de un edificio determina cómo se construyó según las técnicas, los materiales y los códigos de construcción, que junto a una legislación más restrictiva, hace que los edificios más nuevos sean más resistentes que otros antiguos. Así, los edificios más vulnerables se concentran en la parte histórica de la ciudad, mientras que los más resistentes se encuentran en la periferia donde se levantan nuevos edificios.

Después de calcular el riesgo sísmico actual, se obtuvieron dos escenarios futuros diferentes con el modelo de autómata celular. El primero corresponde a una situación de ‘negocio como siempre’, es decir, lo que sucedería si el desarrollo urbano continuara como en años anteriores, considerando tasas similares de renovación urbana frente a la expansión y la misma cantidad de inversión. El segundo entorno corresponde a una situación de ‘apoyo a la renovación’. Este modelo considera una mayor preferencia por la construcción de edificios nuevos frente a la renovación de los antiguos que en el escenario anterior.

Tras los estudios, confirmaron que el riesgo medio en el segundo escenario es más bajo que en el primero, aunque las diferencias no son grandes debido al tamaño de la ciudad y la extensión temporal considerada. De estos resultados, se deduce que se debe promover la renovación urbana para reducir el impacto de un terremoto. Al aumentar la reforma de construcciones, los edificios con mayor vulnerabilidad son reemplazados por otros más resistentes y, al mismo tiempo, se reduce el crecimiento de la ciudad en las áreas con condiciones de suelo blando, siendo estas las de mayor peligrosidad durante un sismo.

Los investigadores plantean a partir de esta investigación la aplicación de esta metodología a una ciudad más grande con un mayor riesgo debido a una exposición y a un peligro diferente, como inundaciones u olas de calor, por un lado, y la elaboración de un modelo más sofisticado que simule cambios en la ubicación de la población, por otro.

Los trabajos se han financiado con fondos propios del grupo de investigación en Geofísica Aplicada de la Universidad de Almería y del equipo de Ordenación del Litoral y Tecnologías de Información Territorial de la Universidad de Sevilla. (Fuente: F. Descubre)

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Desarrollan nuevos fármacos para el tratamiento de las enfermedades hepatorrenales poliquísticas

Las enfermedades hepatorrenales poliquísticas son trastornos genéticos hereditarios caracterizados por el desarrollo progresivo de múltiples quistes sintomáticos en los riñones y/o hígado, que pueden producir alteraciones en la función de dichos órganos y/o complicaciones relacionadas por su crecimiento. En la actualidad no existen tratamientos farmacológicos eficaces y la única opción curativa es el trasplante de dichos órganos.

Investigadores de la UPV/EHU (España) dirigidos por el Dr. Fernando Cossío (UPV/EHU), director científico de Ikerbasque, y del grupo de Enfermedades Hepáticas del IIS Biodonostia, dirigido por el investigador Ikerbasque Dr. Jesús M. Bañales, han colaborado en el desarrollo de nuevos fármacos que han demostrado ser eficaces en la  disminución del crecimiento de los quistes hepáticos y renales de modelos experimentales de dicha enfermedad, lo que puede tener gran transcendencia clínica. Este proyecto multidisciplinar liderado entre ambas instituciones vascas ha contado con la colaboración de investigadores de la Universidad de Salamanca, dirigido por el Dr. José J. G. Marín, del Instituto Idibell de Cataluña, dirigido por el Dr. Manel Esteller, y del Instituto Hormel de Minnesota (EEUU), encabezados por el Dr. Sergio Gradilone.

Los fármacos desarrollados se basan en la estructura del ácido ursodeoxicólico (UDCA), un ácido biliar presente en nuestro cuerpo en concentración baja y que tiene propiedades protectoras para el hígado. De hecho, su administración está indicada  para el tratamiento de algunas enfermedades del hígado. Los investigadores se han basado en la estructura y propiedades de esta molécula para diseñar y sintetizar una familia de derivados químicos dirigidos a inhibir una proteína clave en la promoción del crecimiento de los quistes hepatorrenales. Los resultados publicados han demostrado que estos nuevos fármacos son capaces de bloquear el crecimiento de los quistes hepáticos y renales en un modelo animal de esta enfermedad.

(Foto: UPV/EHU)

Los prometedores efectos terapéuticos de estos nuevos fármacos han conseguido atraer gran interés por parte de la comunidad científica internacional. Tanto es así que, dicho trabajo fue seleccionado para su presentación oral en el Congreso Internacional de la Asociación Europea para el Estudio del Hígado (EASL) celebrado en Viena. Asimismo, recientemente ha sido publicado en la prestigiosa revista internacional Hepatology (revista oficial de la Asociación Americana para el Estudio del Hígado), y ha dado lugar a la Tesis Doctoral del Dr. Francisco J. Caballero (UPV/EHU, Biodonostia), primer autor de dicho trabajo dirigido por los Drs. Fernando Cossío (UPV/EHU) y Jesús M. Bañales (Biodonostia, Ikerbasque).

Este proyecto recibió recientemente el premio nacional FIPSE de innovación (Ministerio de Ciencia e Innovación) que permitió llevar a cabo la patente de estos fármacos, los cuales han sido licenciados a la compañía ATLAS Molecular Pharma, del País Vasco, para promover su estudio clínico. Además, este proyecto ha contado con la financiación competitiva del Programa RIS3 Euskadi, Ministerio de Ciencia e Innovación, Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) e Ikerbasque. (Fuente: UPV/EHU)

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