El Chuac, premiado por un sistema pionero de tecnología de diagnóstico

Los profesionales pertenecen al grupo de investigación de bioinformática de la salud que creó un método revolucionario

De izquierda a derecha: Carlos Tilve, Jesús Barros, Miguel Ramos y Guillermo Vázquez.
De izquierda a derecha: Carlos Tilve, Jesús Barros, Miguel Ramos y Guillermo Vázquez.

a coruña / la voz

Una nueva medicina es posible gracias a proyectos como el de Integración de la información médica y de investigación: una aproximación a través de Big Data, del un equipo de bioinformáticos del Instituto de Investigación Biomédica (Inibic), perteneciente al Chuac. Esta iniciativa fue premiada en el congreso Medical Informatics Europe (MIE), que celebró su edición 2015 en Madrid el pasado mayo.

La propuesta, pionera en el mundo, consiste en «cruzar datos clínicos y de investigación con tecnología Big Data», explicaba el subdirector de sistemas del Chuac, Guillermo Vázquez. Esto significa que «al clínico le va a permitir, cuando hay una sospecha diagnóstica, descartar o no la existencia de una patología aunque no sea sintomática; y al ciudadano, tomar medidas terapéuticas y sobre su estilo de vida mucho antes de desarrollar la enfermedad». Por ejemplo, «si mi familia es propensa a la artritis reumatoide, sabría desde los 14 años si la voy a tener y podría empezar a tratarme».

Caminamos hacia una medicina a la carta, donde los tratamientos son personalizados y la atención va más allá de la observación de un profesional sanitario. Este lavado de cara, propiciado por el progreso, convertirá paulatinamente el tratamiento en una herramienta también preventiva, no solo paliativa, contribuyendo a nuestra longevidad y facilitando la actuación sobre enfermedades comunes.

Los galardonados desarrollaron un sistema que permite cotejar los datos clínicos de pacientes con aquellos que provienen de la investigación científica. «Trabajamos con la proteómica desde la bioinformática, capturamos los datos a través de un algoritmo», apuntó Vázquez. Pero «la matemática vale para cualquier patología, pues permite identificar perfiles», lo que abre la puerta a una nueva concepción del diagnóstico clínico.

El estudio buscaba llegar a los mismos datos con los que un equipo de investigadores había concluido previamente por métodos tradicionales. Una vez desarrollado el algoritmo, el grupo del Inibic alcanzó el objetivo en un tiempo considerablemente más reducido. Esto quiere decir que, gracias a ellos, investigaciones de años pueden reducirse a meses de trabajo. Lo que supone un paso importante para la comunidad médica y científica.

La iniciativa, pionera, buscaba «evaluar la potencia que tiene el uso de Big Data para integrar la información clínica y de investigación». El concepto Big Data implica el procesamiento de grandes volúmenes de datos, cuya densidad es tal que no permite evaluarlos de forma convencional. Guillermo Vázquez considera «que es una opción ágil, económica, eficiente y muy escalable que ha llegado para quedarse».

El I+D no escapa a ningún área del conocimiento contemporáneo, y la medicina quiere casar la clínica con la investigación de una vez por todas. Ahora, es posible que inmensas masas de datos apoyen el trabajo de los profesionales de la medicina, tal y como pretendía demostrar este estudio. El responsable de sistemas del Chuac considera que «juntar datos clínicos y de investigación con tecnología Big Data da un resultado muy bueno». Esta es la razón por la que «se va a seguir trabajando en esta línea, ya hay nuevos proyectos, para introducir más parte genética e identificar mejor los fenotipos», lo que permitirá «poner tratamientos especializados al fenotipo, personalizar más los tratamientos». Pero no es tarea fácil, «los datos genéticos tienen una especial protección, y es muy difícil acceder, suelen estar disociados. Aunque estamos empezando a usarlos para investigación».

El proyecto, que se encuentra en una fase muy primitiva, terminará por afincarse en la práctica médica diaria y facilitará e implementará la atención que reciben los pacientes. En los próximos diez años podremos ver como bastas sumas de datos velarán por nuestra salud.

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