Consejería De Hacienda Y Administración Pública. Convenios. (2023060478)
Resolución de 10 de febrero de 2023, de la Secretaría General, por la que se da publicidad al Convenio para la formalización de una transferencia específica plurianual a la Fundación para la Formación e Investigación de los Profesionales de la Salud de Extremadura (FUNDESALUD) para la realización de la línea de actuación LA2 del Programa de I+D+I en el Área Biotecnología Aplicada a la Salud 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 38
Viernes 24 de febrero de 2023
11726
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 RegulacióGenòmica (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.
• Obtención de muestras de cohortes no orientadas. Obtención y almacenamiento de un
banco de muestras (suero, orina y heces) de una cohorte de donantes (10.000 individuos/año - 40.000 muestras/año), mediante la infraestructura del chequeo médico anual
realizado por una mutua médica (Osarten). El biobanco vasco establecerá la trazabilidad de las muestras en los diferentes años para permitir el estudio longitudinal de los
individuos.
• Obtención de muestras de cohortes orientadas. Obtención y procesado de un número indeterminado de muestras de tejidos y biofluidos de cohortes de pacientes de COVID-19,
cáncer (próstata y/o glioblastoma), enfermedades metabólicas, enfermedades del sis-
Viernes 24 de febrero de 2023
11726
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 RegulacióGenòmica (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.
• Obtención de muestras de cohortes no orientadas. Obtención y almacenamiento de un
banco de muestras (suero, orina y heces) de una cohorte de donantes (10.000 individuos/año - 40.000 muestras/año), mediante la infraestructura del chequeo médico anual
realizado por una mutua médica (Osarten). El biobanco vasco establecerá la trazabilidad de las muestras en los diferentes años para permitir el estudio longitudinal de los
individuos.
• Obtención de muestras de cohortes orientadas. Obtención y procesado de un número indeterminado de muestras de tejidos y biofluidos de cohortes de pacientes de COVID-19,
cáncer (próstata y/o glioblastoma), enfermedades metabólicas, enfermedades del sis-
