Consejería De Hacienda Y Administración Pública. Convenios. (2022063143)
Resolución de 17 de octubre de 2022, de la Secretaría General, por la que se da publicidad al Convenio para la formalización de una transferencia específica plurianual a la Fundación Centro de Cirugía de Mínima Invasión Jesús Usón para la realización del programa de I+D+I en el área Biotecnología aplicada a la Salud contemplada en la Ley 3/2021, de 30 de diciembre, de Presupuestos Generales de la Comunidad Autónoma de Extremadura para el año 2022, para la realización de las líneas de actuación LA2, LA3, LA4, LA5, financiada con los fondos Next Generation EU, incluida en la medida de inversión I1 Planes complementarios con las Comunidades Autónomas, que forman parte del Componente 17 del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
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NÚMERO 217
Viernes 11 de noviembre de 2022
54802
para la biología estructural aplicada a la medicina personalizada permitirá la visualización y
determinación en un entorno casi fisiológico de las estructuras de proteínas, células y tejidos
que subyacen a la patología de las enfermedades
En concreto,
Línea de Actuación 2: Implementación y análisis de bases de datos en medicina de precisión.
Breve resumen de los objetivos de esta línea de actuación: La Medicina de precisión está
supeditada a la obtención y estudio de amplias bases de datos experimentales que permitan
la caracterización fisiopatológica de la población. En esta línea de actuación 2 (LA2), se construirán bases de datos a partir de muestras de biofluidos y tejidos de cohortes no orientadas
y/o de cohortes orientadas a determinadas patologías: COVID-19, enfermedades metabólicas, cáncer (p.ej. glioblastoma y cáncer de próstata), enfermedades del sistema nervioso
central, patologías cardiacas y reproductivas. Las cohortes no orientadas permitirán una caracterización de la población general a la par que complementarán los estudios enfocados en
enfermedades concretas, que se abordarán mediante el análisis de los datos obtenidos de las
cohortes específicas.
A tal fin, es preciso el desarrollo de soluciones innovadoras para la adaptación y pre-procesado de datos que permitan posteriormente aplicar técnicas de inteligencia artificial como el
Machine Learning (ML).
En este contexto, se aprovecharán las infraestructuras en computación ya existentes (p. ej.
centro de computación e IA del I3A de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), el centro
extremeño de Investigación, Innovación Tecnológica y Supercomputación (CénitS), el Centro
de Supercomputación de Galicia (CESGA), el DIH DATALife y el Barcelona Super Computing
Center), así como las capacidades en aproximaciones computacionales integrativas para el
estudio de las alteraciones genómicas, epigenéticas, metabolómicas, proteómicas y transcriptómicas del Centre de Regulació Genòmica (CRG) y los centros espejo en Galicia (Fundación
Pública Galega de Medicina Xenómica), para generar modelos predictivos que ayudaran en los
diagnósticos o pronósticos de los pacientes.
Objetivos específicos de la LA2.
— Implementación de un sistema de recogida de muestras efectivo y coordinado entre los
diferentes grupos del estudio, incluyendo la recolección física de muestras, los datos
asociados y la posibilidad de realizar estudios de seguimiento en el tiempo con los mismos donantes.
Viernes 11 de noviembre de 2022
54802
para la biología estructural aplicada a la medicina personalizada permitirá la visualización y
determinación en un entorno casi fisiológico de las estructuras de proteínas, células y tejidos
que subyacen a la patología de las enfermedades
En concreto,
Línea de Actuación 2: Implementación y análisis de bases de datos en medicina de precisión.
Breve resumen de los objetivos de esta línea de actuación: La Medicina de precisión está
supeditada a la obtención y estudio de amplias bases de datos experimentales que permitan
la caracterización fisiopatológica de la población. En esta línea de actuación 2 (LA2), se construirán bases de datos a partir de muestras de biofluidos y tejidos de cohortes no orientadas
y/o de cohortes orientadas a determinadas patologías: COVID-19, enfermedades metabólicas, cáncer (p.ej. glioblastoma y cáncer de próstata), enfermedades del sistema nervioso
central, patologías cardiacas y reproductivas. Las cohortes no orientadas permitirán una caracterización de la población general a la par que complementarán los estudios enfocados en
enfermedades concretas, que se abordarán mediante el análisis de los datos obtenidos de las
cohortes específicas.
A tal fin, es preciso el desarrollo de soluciones innovadoras para la adaptación y pre-procesado de datos que permitan posteriormente aplicar técnicas de inteligencia artificial como el
Machine Learning (ML).
En este contexto, se aprovecharán las infraestructuras en computación ya existentes (p. ej.
centro de computación e IA del I3A de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), el centro
extremeño de Investigación, Innovación Tecnológica y Supercomputación (CénitS), el Centro
de Supercomputación de Galicia (CESGA), el DIH DATALife y el Barcelona Super Computing
Center), así como las capacidades en aproximaciones computacionales integrativas para el
estudio de las alteraciones genómicas, epigenéticas, metabolómicas, proteómicas y transcriptómicas del Centre de Regulació Genòmica (CRG) y los centros espejo en Galicia (Fundación
Pública Galega de Medicina Xenómica), para generar modelos predictivos que ayudaran en los
diagnósticos o pronósticos de los pacientes.
Objetivos específicos de la LA2.
— Implementación de un sistema de recogida de muestras efectivo y coordinado entre los
diferentes grupos del estudio, incluyendo la recolección física de muestras, los datos
asociados y la posibilidad de realizar estudios de seguimiento en el tiempo con los mismos donantes.
