Saltar al contenido

Presentación de los primeros resultados del proyecto VISIONING en la Reunión Científica anual del CIBERDEM

Reunión científica anual del CIBERDEM

El Consorcio Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) que depende del Instituto de Salud Carlos III (Ministerio de Ciencia e Innovación) y su área temática de Diabetes y Enfermedades Metabólicas Asociadas (CIBERDEM) tienen como principal objetivo liderar el esfuerzo investigador de excelencia en diabetes y enfermedades metabólicas asociadas, así como acelerar la traslación de los resultados científicos a la práctica clínica, favoreciendo el flujo del conocimiento obtenido en diabetes hacia otras disciplinas y viceversa para mejorar la salud de las personas con diabetes y enfermedades metabólicas asociadas.

Ciberdem

Para ello, anualmente CIBERDEM organiza anualmente una reunión Científica, donde se presentan los últimos avances en investigación en diabetes y enfermedades metabólicas del año en curso.

Este año ha tenido lugar su XIII edición en el Hotel Atenea Port de Mataró, donde científicos de renombre en el campo de la diabetes y las enfermedades metabólicas han compartido y discutido los datos más relevantes de investigaciones llevadas a cabo este 2022 combinando conferencias, presentaciones y posters.

CIBERDEM

El Dr. Correig, director de la Plataforma Metabolómica, (infraestructura científica compartida y creada por la Universitat Rovira i Virgili de Tarragona, el CIBERDEM y el Instituto de Investigación Sanitaria Pere Virgili) ha presentado los primeros resultados obtenidos del proyecto concedido por la AGAUR (convocatoria: Pandèmies 2020), del que Nuria Amigó, CEO de Biosfer Teslab es CO-IP: VISIONING: covid-19 prognosis tool, an affordable metabolomic artificial Intelligence-assisted blood testing analysis. En el proyecto, se desarrolla e implementa el primer test de pronóstico in vitro para pacientes con COVID-19, con el objetivo de estratificar el riesgo de los pacientes infectados. Este test está basado en la combinación de la metabolómica por Resonancia Magnética Nuclear (RMN) y algoritmos de inteligencia artificial y ha conseguido el análisis de un conjunto de 1800 muestras de sangre procedentes de 5 hospitales del territorio español; se ha podido comprobar que más del 40% de los pacientes padecen diabetes y/o dislipidemia.

Después de analizar por espectroscopia de 1H-NMR los perfiles metabolómicos de los pacientes, mediante la determinación de lipoproteínas, glicoproteínas, compuestos químicos de bajo peso y familias de lípidos (> 80 parámetros en total) y de procesar los resultados mediante algoritmos de inteligencia artificial, se observó que los resultados revelan hasta qué punto la condición de diabético favorece la aparición de complicaciones en el pronóstico de los pacientes infectados con COVID19.