El objeto de este proyecto, que obtuvo 1,85 millones de euros fondos europeos en todo el Agencia Estatal de Investigacióndiseñar un modelo digital que integre la información del paciente (cuál fue el diagnóstico, cómo fue la respuesta al tratamiento o cuál es su fondo genético) y la de sus células malignas (mutaciones genéticas, subprogramas de expresión génica, arquitectura del genoma y biomecánica características).

Se trata de un modelo personalizado de predicción de la evolución del encierro en diferentes escenarios simulados, sin necesidad de la intervención directa del paciente, minimizando el nivel de riesgo terapéutico, explicado y oncólogo Manuel Ramírez Orellana, coordinador del proyecto. Incorpora así a la research de la leucemia infantil, por primera vez, models computacionales de enfermedad y recursos informáticos procedentes de la ciencia de datos.

El problema mayor en el tratamiento en el manejo clínico de la leucemia infantil, dijo François Monroy, líder del proyecto, “es la determinación de las características fenotípicas que tienen las células leucémicas particularmente susceptibles de sufrir el paciente una recaída o un problema de infiltración en el sistema nervioso central”. Esas características fenotípicas, agregó, “son determinables con las metodologías mecánicas disponibles en la Unidad de Biofísica Transnacional del hospital 12 de octubre asociada a la Universidad Complutense.

El proyecto va a secuenciar y almacenar los datos genéticos, bioquímicos y biofísicos de las células cancerígenas de 100 pacientes oncológicoss del Hospital Niño Jesús.

El proyecto va a secuenciar y almacenar los datos genéticos, bioquímicos y biofísicos de las células cancerígenas de 100 pacientes oncológicos

“Nuestro objetivo es crear un nuevo recurso que consiste en un gemelo virtual de cada paciente con leucemia aguda.

La unidad de bioinformática del CNIC tiene más de 10 años de experiencia trabajando con Grandes datos biomédicos. En concreto, señala Fátima Sánchez-Cabodentro del proyecto, «vamos a trabajar con datos genéticos a nivel de única célula con el propósito de mejorar tanto el diagnóstico como el tratamiento de los niños con leucemia».