MODELOS INFORMÁTICOS PARA EL PRONÓSTICO DEL ALZHEIMER
Fuente: Andalucía Innova
Esta investigación de aplicación de «minería de datos» -una técnica que consiste en preparar, sondear y explorar datos para sacar información oculta en ellos- a la enfermedad de Alzheimer, se encuentra en una fase preliminar de recogida de información. «Mediante un software específico, estamos agrupando datos relativos a niveles de expresión génica tomados de pacientes diagnosticados con Alzheimer y pacientes sanos, con edades comprendidas entre los 75 y 82 años. Estos datos serán los que proporcionen el modelo posterior que nos permita conocer qué personas van a desarrollar la enfermedad», señala el investigador.
«En esta primera etapa, nos interesa validar el modelo desde el punto de vista biológico, así que contaremos con un biólogo que verifique el modelo en cuanto a las relaciones de genes y su relevancia. Más adelante, y una vez comprobado que la primera etapa ha tenido éxito, empezaremos las gestiones para validar el modelo desde el punto de vista clínico», explica Jesús Aguilar.
El objetivo es que «a partir de los modelos que nosotros obtengamos, el médico pueda desarrollar una investigación clínica posterior con pacientes, como ha sucedido ya con el caso del modelo realizado para el infarto de miocardio», señala el investigador.
«Hemos demostrado que la técnica es útil en otros campos. Ahora nos planteamos determinar qué parámetros indican que se va a producir esta enfermedad relacionada con el envejecimiento para que se puedan desarrollar estrategias de prevención».
La investigación espera sus primeros resultados a lo largo de este año 2011. Está enmarcada dentro del proyecto Modelos Avanzados en Minería de Datos: Escalabilidad y Aplicación Biológica, en el que también participa la Universidad de Sevilla, iniciado en 2007 y financiado con 287.980 por el Ministerio de Ciencia e Innovación.
Últimas publicaciones
Según un estudio de la Universidad de Córdoba, las personas sin hogar que crean y cuidan un espacio verde obtienen beneficios emocionales a corto plazo como la mejora de su bienestar o la reducción de malestar psicológico.
Un equipo internacional con participación del Instituto de Parasitología y Biomedicina ‘López-Neyra’ del CSIC (IPBLN-CSIC) de Granada ha diseñado un método que reconoce una marca genética común en los siete virus de esta familia que infectan a personas. El sistema mostró en el laboratorio una doble utilidad: identificar cantidades mínimas del patógeno y bloquear su multiplicación en células infectadas. Esta estrategia abre la puerta a futuras pruebas portátiles muy sensibles y nuevas estrategias antivirales adaptables a posibles brotes.
Investigadores de la Universidad de Málaga han planteado una alternativa mediante realidad virtual: X-HRC, una plataforma de realidad virtual orientada a la formación inicial en colaboración entre personas y robots colaborativos. La herramienta se ha desarrollado en el marco del proyecto europeo MASTER-XR y se integra en VIROO, un ecosistema de realidad virtual colaborativa usado en entornos educativos y de entrenamiento.
Sigue leyendo

