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ANÁLISIS EFECTIVO DE BIG DATA BIOMÉDICO
PARA LA OPTIMIZACIÓN DE FÁRMACOS
EN ENFERMEDADES RARAS, NEURODEGENERATIVAS
Y CÁNCER
FINISTERRAE
FINISTERRAE
BigData para la optimización de
fármacos en enfermedades raras,
neurodegenerativas y cáncer.
“Esta generación ...
Etimológicamente,
FINISTERRAE
es el fin de la tierra; en nuestro
caso, se refiere al principio de la
genómica y del BIG DA...
... acelerando la
búsqueda de nuevas
dianas terapéuticas y
de medicamentos
huérfanos en
ENFERMEDADES RARAS.
...y también en
enfermedades
neurodegenerativas
(Parkinson,
Alzheimer, ELA,...) y
Cáncer…
Así mismo, se trata de mejorar
el diagnóstico precoz de
diferentes tipos de cáncer, y
posibilitar la OPTIMIZACIÓN
DEL TRAT...
Además, la plataforma
FINISTERRAE contribuirá
a la OPTIMIZACIÓN DE
DECISIONES MÉDICAS y
a la valorización del
dato hospita...
Dentro de la OPTIMIZACIÓN DE FÁRMACOS, cobra especial
interés la minimización de efectos secundarios (toxicidades)
con obj...
ALGUNAS
CIFRAS
7000
ENFERMEDADES RARAS que
afectan a 30 millones de
ciudadanos en USA y otros tantos
en Europa. Los últimos años han
sali...
Las ENFERMEDADES
NEURODEGENERATIVAS son uno de
los mayores problemas de nuestra
sociedad, sumamente envejecida. Solo
el Al...
Pese a la cantidad de billones
de dólares invertidos en la
investigación contra EL
CÁNCER, los resultados para
prevenir di...
De cada 10.000 MEDICAMENTOS
en fase de investigación solo 500
pasan a la fase preclínica, y de
ahí solo un 1 pasa a la fas...
CÁNCER
DE MAMA
MAMMAPRINT
ONCOTYPE
MAMMOSTRAT
Son tests muy caros y
relativamente fiables.
Predicción de posibles
metástasis a la hora de...
El objetivo es proporcionar
métodos sencillos, robustos,
fiables y económicos para
mejorar el diagnóstico y el
tratamiento...
y esta metodología
es extrapolable a
otros tipos de
cáncer: colon,
pulmón, próstata,
páncreas, etc.
• Predicción de la fatiga crónica en enfermos de cáncer de próstata sometidos a
radioterapia
• Análisis de biomarcadores e...
Valorizamos los datos biomédicos
a través de pruebas de concepto
y extraemos toda la información
que por métodos tradicion...
ALGUNAS
REFERENCIAS
ALGUNOS
RESULTADOS
RED DE CORRELACIÓN PARA LA LLC (Leucemia)
Principales
mutaciones en LLC y
su impacto en la
expresión génica
RED DE CORRELACIÓN PARA LA MIOSITIS
RED DE CORRELACIÓN PARA EL ELA
Hemos obtenido resultados muy
innovadores sobre los mecanismos
genéticos en Alzheimer, Parkinson, ELA y
Esclerosis Múltipl...
Ignacio Fdez.-Alberti
IIRR and Corporate
Communications
Juan Luis Fdez.-Martínez
Professor in Applied
Mathematics.
CTO.
Zu...
Juan Luis Fernández Martínez
Grupo de Problemas Inversos
jlfm@uniovi.es
985103199 / 682202198
Ignacio Fdez. Alberti
Salud ...
FINISTERRAE BigData para la optimización de fármacos en enfermedades raras, neurodegenerativas y cáncer.
FINISTERRAE BigData para la optimización de fármacos en enfermedades raras, neurodegenerativas y cáncer.
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FINISTERRAE BigData para la optimización de fármacos en enfermedades raras, neurodegenerativas y cáncer.

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Etimológicamente, FINISTERRAE es el fin de la tierra; en nuestro caso, se refiere al principio de la genómica y del BIG DATA biomédico con fines traslacionales.

El objetivo es hacer el big data pequeño, reduciendo al máximo la complejidad.
... acelerando la búsqueda de nuevas dianas terapéuticas y de medicamentos huérfanos en ENFERMEDADES RARAS.
...y también en enfermedades neurodegenerativas (Parkinson, Alzheimer, ELA,...) y Cáncer…

Así mismo, se trata de mejorar el diagnóstico precoz de diferentes tipos de cáncer, y posibilitar la OPTIMIZACIÓN DEL TRATAMIENTO PERSONALIZADO (medicina de precisión).

Publicado en: Salud y medicina
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FINISTERRAE BigData para la optimización de fármacos en enfermedades raras, neurodegenerativas y cáncer.

  1. 1. ANÁLISIS EFECTIVO DE BIG DATA BIOMÉDICO PARA LA OPTIMIZACIÓN DE FÁRMACOS EN ENFERMEDADES RARAS, NEURODEGENERATIVAS Y CÁNCER
  2. 2. FINISTERRAE
  3. 3. FINISTERRAE BigData para la optimización de fármacos en enfermedades raras, neurodegenerativas y cáncer. “Esta generación tiene la oportunidad histórica y la responsabilidad de transformar la Medicina utilizando enfoques sistemáticos en Ciencias Biológicas para acelerar drásticamente la comprensión y el tratamiento de enfermedades” The Eli and Edythe L. Broad Institute Of MIT and Harvard
  4. 4. Etimológicamente, FINISTERRAE es el fin de la tierra; en nuestro caso, se refiere al principio de la genómica y del BIG DATA biomédico con fines traslacionales. El objetivo es hacer el big data pequeño, reduciendo al máximo la complejidad.
  5. 5. ... acelerando la búsqueda de nuevas dianas terapéuticas y de medicamentos huérfanos en ENFERMEDADES RARAS.
  6. 6. ...y también en enfermedades neurodegenerativas (Parkinson, Alzheimer, ELA,...) y Cáncer…
  7. 7. Así mismo, se trata de mejorar el diagnóstico precoz de diferentes tipos de cáncer, y posibilitar la OPTIMIZACIÓN DEL TRATAMIENTO PERSONALIZADO (medicina de precisión).
  8. 8. Además, la plataforma FINISTERRAE contribuirá a la OPTIMIZACIÓN DE DECISIONES MÉDICAS y a la valorización del dato hospitalario
  9. 9. Dentro de la OPTIMIZACIÓN DE FÁRMACOS, cobra especial interés la minimización de efectos secundarios (toxicidades) con objeto de evitar sufrimientos innecesarios en los pacientes
  10. 10. ALGUNAS CIFRAS
  11. 11. 7000 ENFERMEDADES RARAS que afectan a 30 millones de ciudadanos en USA y otros tantos en Europa. Los últimos años han salido al mercado varias decenas de medicamentos impulsados por pequeñas compañías farmacéuticas.
  12. 12. Las ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS son uno de los mayores problemas de nuestra sociedad, sumamente envejecida. Solo el Alzheimer afecta ya a más de 7 millones de personas en Europa y se calcula que esta cifra se duplicará en menos de 20 años.
  13. 13. Pese a la cantidad de billones de dólares invertidos en la investigación contra EL CÁNCER, los resultados para prevenir dicha enfermedad y realizar tratamientos avanzados son altamente DECEPCIONANTES.
  14. 14. De cada 10.000 MEDICAMENTOS en fase de investigación solo 500 pasan a la fase preclínica, y de ahí solo un 1 pasa a la fase en ensayos clínicos www.acrohealth.org
  15. 15. CÁNCER DE MAMA
  16. 16. MAMMAPRINT ONCOTYPE MAMMOSTRAT Son tests muy caros y relativamente fiables. Predicción de posibles metástasis a la hora del diagnóstico
  17. 17. El objetivo es proporcionar métodos sencillos, robustos, fiables y económicos para mejorar el diagnóstico y el tratamiento en CÁNCER DE MAMA, reduciendo drásticamente la mortalidad.
  18. 18. y esta metodología es extrapolable a otros tipos de cáncer: colon, pulmón, próstata, páncreas, etc.
  19. 19. • Predicción de la fatiga crónica en enfermos de cáncer de próstata sometidos a radioterapia • Análisis de biomarcadores en Leucemia linfocítica crónica (arrays de expresión, mutaciones, regiones CNV). • Modelos clínicos para predicción de la necesidad de tratamiento y desarrollo de enfermedades autoinmunes en LLC • Modelos clínicos para predicción de la respuesta al tratamiento en Linfoma de Hodgkin. • Análisis diferencial de expresión en cáncer de páncreas/pancreatitis. • Síndrome nefrótico y virus respiratorios en niños. • Firmas genéticas para predicción de respuestas a fármacos. • Análisis de vías genéticas afectadas por la administración de fármacos. • Estimación del grado histológico de cánceres de mama triplemente negativos. • Caracterización fármaco genética de la gastroquina1en cáncer de cabeza y cuello. ALGUNOS CASOS DE ÉXITO
  20. 20. Valorizamos los datos biomédicos a través de pruebas de concepto y extraemos toda la información que por métodos tradicionales es inasequible. Nuestra manera de proceder es a través de acuerdos tipo win-win
  21. 21. ALGUNAS REFERENCIAS
  22. 22. ALGUNOS RESULTADOS
  23. 23. RED DE CORRELACIÓN PARA LA LLC (Leucemia)
  24. 24. Principales mutaciones en LLC y su impacto en la expresión génica
  25. 25. RED DE CORRELACIÓN PARA LA MIOSITIS
  26. 26. RED DE CORRELACIÓN PARA EL ELA
  27. 27. Hemos obtenido resultados muy innovadores sobre los mecanismos genéticos en Alzheimer, Parkinson, ELA y Esclerosis Múltiple, por ejemplo. Estamos modelizando diferentes enfermedades raras que poseen datos genéticos en bases de datos públicas. Somos capaces de fusionar diferentes tipos de datos para la optimización del tratamiento personalizado.
  28. 28. Ignacio Fdez.-Alberti IIRR and Corporate Communications Juan Luis Fdez.-Martínez Professor in Applied Mathematics. CTO. Zulima Fernández-Muñiz PhD in Applied Mathematics. Ana Cernea-Cobernau PhD in Applied Mathematics. Enrique J. De Andrés Galiana PhD in Applied Mathematics. EQUIPO
  29. 29. Juan Luis Fernández Martínez Grupo de Problemas Inversos jlfm@uniovi.es 985103199 / 682202198 Ignacio Fdez. Alberti Salud Social Media ignacioalberti@saludsocialmedia.com 684607977 CONTÁCTENOS Y ANALIZAREMOS JUNTOS POSIBLES OPORTUNIDADES

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