LEVELING UP IN GB THERAPY MONITORING: TOWARDS A UNIVERSAL BIOMARKER OF IMMUNE SYSTEM ATTACK

  • Candiota Silveira, Ana Paula (Principal Investigator)
  • Cabañas Egaña, Miquel (Collaborator)
  • Calero Perez, Maria del Pilar (Collaborator)
  • Javed , Zoona (Collaborator)
  • Lisboa, Paulo (Collaborator)
  • OLIER CAPARROSO, IVAN (Collaborator)
  • Ortega Martorell, Sandra (Collaborator)
  • Arus Caralto, Carles (Investigator)
  • GABARROS CANALS, ANDREU (Investigator)
  • Lope Piedrafita, Silvia (Investigator)
  • Pumarola i Batlle, Martí (Investigator)

Project Details

Description

LOS TUMORES CEREBRALES PUEDEN SER MUY AGRESIVOS Y CONLLEVAR UN GRAN IMPACTO EN LA VIDA DE LOS PACIENTES. ELLO ES DEBIDO PRINCIPALMENTE A SUS EFECTOS INCAPACITANTES LO QUE REMARCA EL IMPORTANTE COMPONENTE SOCIAL DE ESTA ENFERMEDAD. LA CARGA QUE LOS TUMORES CEREBRALES REPRESENTAN PARA EL SISTEMA SANITARIO ES DEBIDO A QUE SU TRATAMIENTO ES MULTIFACETICO Y REQUIERE ACCESO A NEUROCIRUGIA, RADIO Y QUIMIOTERAPIA. EL GLIOBLASTOMA (GB) ES UN TUMOR CEREBRAL QUE SE ORIGINA EN PRECURSORES DE ASTROCITOS Y REPRESENTA LA MITAD DE LOS TUMORES CEREBRALES PRIMARIOS MALIGNOS. LA RESONANCIA MAGNETICA (RM), PRINCIPALMENTE DE IMAGEN (IRM), ES EL PRINCIPAL METODO NO INVASIVO PARA DETECCION Y SEGUIMIENTO DEL TRATAMIENTO EN GB. NO OBSTANTE, LOS PROTOCOLOS ACTUALES DE IRM SE ENCUENTRAN AUN LEJOS DE PRODUCIR UN BIOMARCADOR DE IMAGEN (BI) TEMPRANO Y DE CONFIANZA PARA LA PREDICCION DE LA RESPUESTA A TERAPIA. DICHO BI PERMITIRIA A LOS CLINICOS TOMAR DECISIONES BASADAS EN EVIDENCIA EN RELACION A SI UN TUMOR ESTA RESPONDIENDO A LA TERAPIA O RECIDIVANDO. DE ESTA MANERA, PODRIA AJUSTARSE DICHA TERAPIA DE MANERA ACORDE, AHORRANDO RECURSOS Y TIEMPO PARA LOS SISTEMAS SANITARIOS Y MEJORANDO LA SUPERVIVENCIA DE LOS PACIENTES. NUESTROS RESULTADOS PREVIOS SUGIEREN QUE LA INTEGRACION DE LA INFORMACION DEL PATRON METABOLOMICO (IERM, IMAGEN ESPECTROSCOPICA DE RESONANCIA MAGNETICA) EN EL PROTOCOLO DE SEGUIMIENTO EN GB PUEDE PROPORCIONAR INFORMACION MAS TEMPRANA SOBRE LOS CAMBIOS LOCALES OCASIONADOS POR LA TERAPIA EN COMPARACION CON LA IRM SOLA. LA INTEGRACION DE DATOS MULTIPARAMETRICOS DE IRM E IERM SERA POSIBLE MEDIANTE METODOS PUNTEROS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, UTILIZANDO APROXIMACIONES COMO STRUCTURED DATA FUSION Y NON-NEGATIVE MATRIX FACTORISATION BASADA EN TENSORES. ELLO PERMITIRA LA COMBINACION COMPLETA EN LUGAR DE LA SIMPLE CONCATENACION DE DIFERENTES TIPOS DE DATOS. PARA ELLO, SE NECESITARAN PRIMERO MODELOS PRECLINICOS, DADO QUE SE LLEVARAN A CABO EXPLORACIONES SECUENCIALES Y EUTANASIA EN CIERTOS PUNTOS TEMPORALES PARA LA VALIDACION IN VITRO DEL BI. DATOS RETROSPECTIVOS DE GB MURINO GL261 HAN MOSTRADO QUE EL MARCADOR VICARIO DE RESPUESTA A LA TERAPIA BASADO EN MRSI HA MOSTRADO OSCILACIONES CICLICAS DURANTE EL PERIODO DE RESPUESTA A TERAPIA, NO DETECTADAS POR IRM VOLUMETRICA. EL USO DE METODOS AVANZADOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN UNA APROXIMACION DEL TIPO RADIOMICS INTEGRARA LA INFORMACION DE IERM PARA MEJORAR EL DESEMPEÑO DEL BI. EL COMPORTAMIENTO CICLICO DEL BI SERA MODELADO Y CONFIRMADO POR VALIDACIONES DEL MICROAMBIENTE TUMORAL, QUE AYUDARAN A ENTENDER EL TRASFONDO BIOLOGICO QUE EXPLICA LOS CAMBIOS EN DICHO BI. ADEMAS, LA VALIDACION SE REALIZARA TENIENDO EN CUENTA LOS CRITERIOS DE BRADFORD HILL, Y EL BI SERA CUALIFICADO EN OTROS ESCENARIOS: NUEVOS MODELOS DE GB MAS ACORDES PARA COMPARACION CON GB HUMANO (CT2A, Y MODELOS INMUNOCOMPETENTES HUMANIZADOS, PDX) Y EXTENDIDO A ESTRATEGIAS TERAPEUTICAS ESTANDAR (RADIOTERAPIA) Y EXPERIMENTALES (INMUNOTERAPIA DIRECTA CON ANTI-PD1 /ANTI-CTL4). EN CASO DE RESULTAR REPRODUCIBLE, EL BI SERA PRIMERO APLICADO A BASES DE DATOS DE MRI DE HUMANOS ACCESIBLES, PARA LUEGO EXTENDERSE TRASLACIONALMENTE A HOSPITALES INTERESADOS. EN ESTE CASO, SE LOGRARIAN EFECTOS BENEFICIOSOS TANTO EN EL MANEJO DEL PACIENTE COMO DE CARA AL POTENCIAL DE OPTIMIZACION DEL USO DE LOS RECURSOS DEL SISTEMA SANITARIO.
StatusFinished
Effective start/end date1/01/2130/06/24

UN Sustainable Development Goals

In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):

  • SDG 3 - Good Health and Well-being

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.