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15 mayo 2024

Reunión del proyecto LUCIA Factores de riesgo relacionados con el cáncer de pulmón y evaluación de su impacto


Este mes de de Mayo hemos tenido la reunión presencial del consorcio del Proyecto LUCIA ( Factores de riesgo relacionados con el cáncer de pulmón y evaluación de su impacto) en Alemania, Medical Faculty Mannheim  of the  University of Heidelberg  &  DKFZ. ( Deutsches Krebsforschungszentrumcon).  Con el objetivo de presentar los avances de cada uno de los socios participantes. Bilbomática ha presentado los desarrollos realizados en el ámbito de los trabajos relacionados con "Software ecosystem, data analytics and application development" principalmente el nuevo sistema de información que hemos construido el eCRF (Case Report Form) y el VRE (Virtual Research Environment):






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El proyecto LUCIA recibe financiación del programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención  101096473.

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Se comparte en el marco de las actividades de difusión del proyecto / This post is shared within the scope of project dissemination activities.
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17 abril 2024

LUCIA - Join us in the fight against lung cancer!

Lung cancer is the leading cause of cancer deaths worldwide. 
the current 5 year survival rate following the diagnosis of all types of lung cancer is 21%.

Why the low survival rate? 

It can be connected to the late  diagnostic, and to the lack of efficient screening programmes. 
Besides smoking, there is poor knowledge of other risk factors as environmental, spatial, occupational or genetical. 

 

 

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El proyecto LUCIA recibe financiación del programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención  101096473.

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16 abril 2024

Bilbomática, continua ampliando el expertise en los eCRF (Electronic Case Report Form) y los factores de riesgo en el cáncer de pulmón

 Nos encontramos trabajando en el desarrollo del eCRF (Electronic Case Report Form) de LUCIA que es la herramienta que utilizaran en la investigación clínica para recopilar los datos de los pacientes participantes en el estudio médico. Los investigadores y profesionales médicos utilizan el eCRF para registrar los datos directamente y mejorar la precisión, la eficiencia y la velocidad de la recopilación de datos del estudio. El eCRF se está desarrollando según los requisitos y las necesidades específicas establecidas por los participantes clínicos e investigadores en el ámbito de los factores de riesgos en el cáncer de pulmón. Este planteamiento supone una serie de ventajas como pueden ser:

 

Reducción de errores humanos: eCRF reducirá significativamente los errores en los datos gracias a la lógica de Negocio que implementamos.

 

Según un estudio publicado en la revista BMC Medical Informatics and Decision Making, el uso de eCRF redujo las tasas de error en la entrada de datos entre un 60% y un 80% en comparación con la entrada manual de datos.

 

Precisión de datos mejorada: eCRF inbcluira la validación automática para garantizar que se ingresen datos válidos, consistentes y dentro de los rangos definidos.

 

Un informe publicado en la revista Clinical Trials encontró que el uso de eCRF mejoró la calidad de los datos al reducir los errores de discrepancia y los valores atípicos entre un 30% y un 50%.

 

Acceso remoto a los datos en tiempo real: eCRF permite a los investigadores y al personal clínico acceder a los datos de los pacientes desde cualquier lugar con conectividad. Esto facilita el seguimiento remoto de los ensayos clínicos y permite una toma de decisiones más flexible.

 

Un artículo del Journal of Clinical Pharmacology, el acceso en tiempo real a los datos mejora la capacidad incluso de detectar y abordar problemas de seguridad de manera oportuna.

 

Ahorrar tiempo y recursos: la automatización de la recopilación de datos con eCRF puede reducir significativamente el tiempo necesario para completar la entrada de datos y resolver discrepancias.

 

Un estudio publicado en Clinical Trials & Regulatory Science estima que el uso de eCRF puede reducir los costos operativos entre un 10% y un 20%.

 

Auditoría sencilla y cumplimiento normativo: eCRF registra automáticamente quién ingresó, modificó o accedió a los datos, lo que facilita la auditoría y el cumplimiento de los ensayos clínicos.

 

Según el artículo de Applied Clinical Trials, el eCRF mejora la trazabilidad de los datos y simplifica la preparación de las auditorías regulatorias.

 

Capacidad de personalización: El eCRF se personaliza para satisfacer las necesidades específicas del estudio medico de LUCIA y incluye la información personalizada y estructurada para su explotación posterior-

 

Un informe del Drug Information Journal destaca que la flexibilidad del eCRF permite una recopilación de datos más precisa y relevante para cada estudio.

 

Coordinación y mejoras en la comunicación: eCRF permite que los múltiples investigadores, centros de investigación y hospitales participantes colaboren de manera más efectiva al compartir datos de manera instantánea y centralizada.

 

Un estudio publicado en BMC Medical Research Methodology encontró que el uso de eCRF mejoró la comunicación entre investigadores y redujo las demoras en la resolución de problemas de datos.

 

Minimizar el riesgo por pérdida de datos: eCRF reduce el riesgo de pérdida o corrupción de datos en comparación con los formularios en papel al almacenar datos electrónicamente en un sistema seguro.

 

Según un informe del Journal of Medical Internet Research, eCRF mejora la integridad y la seguridad de los datos al garantizar copias de seguridad periódicas y controles de acceso.

 

El eCRF se integra con otras tecnologías de investigación clínica, con sistemas expertos y con sistemas de explotación de la información en el ámbito del Big Data y garantizando la seguridad al trabajar con Keycloak ya que es una solución de código abierto para la gestión de identidades y accesos.

 Bilbomática además aporta de forma significativa la experiencia de usuario UX Profesional, para garantizar la usabilidad y agilidad en todo el proceso del estudio médico de LUCIA.


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El proyecto LUCIA recibe financiación del programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención  101096473.

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31 enero 2024

LUCIA: Factores de riesgo relacionados con el cáncer de pulmón y su evaluación del impacto.


Nos encontramos trabajando en el marco del Proyecto LUCIA – LUng Cancer-related risk factors and their Impact Assessment en la Implementación de Keycloak y OMOP para seguridad y datos Estandarizados en Cáncer de Pulmón. 

Consideramos que en el mundo de la salud y la investigación médica, la seguridad de los datos y la estandarización son cruciales.

Keycloak es una herramienta de gestión de identidad y acceso (IAM) que nos proporciona:

- Autenticación centralizada: Permite a los usuarios autenticarse una sola vez y acceder a múltiples aplicaciones sin necesidad de volver a ingresar sus credenciales.

- Autorización basada en roles: Define roles y permisos para controlar el acceso a recursos y funcionalidades dentro de una aplicación.

- Integración con sistemas existentes: Keycloak se integra fácilmente con aplicaciones web, servicios REST, bases de datos y otros sistemas.

- Seguridad de red: Proporciona una capa adicional de seguridad al proteger las comunicaciones entre aplicaciones y usuarios.

- Administración de usuarios y grupos: Permite gestionar usuarios, grupos y sus atributos de manera centralizada.

El Modelo de Datos Común (OMOP CDM) es un estándar ampliamente utilizado en la investigación médica. Proporciona una estructura coherente para almacenar datos clínicos y de salud, lo que facilita el análisis y la comparación entre diferentes estudios. Sin embargo, como cualquier enfoque, también presenta ciertos riesgos y limitaciones en el contexto del cáncer de pulmón. A continuación, detallamos algunos de estos riesgos a los que nos enfrentamos:

- Limitaciones en la representación de datos específicos del cáncer de pulmón:

OMOP está diseñado para ser genérico y aplicable a una amplia variedad de condiciones médicas. Esto puede resultar en una falta de detalles específicos para el cáncer de pulmón, como marcadores moleculares, subtipos histológicos o características específicas de los pacientes con esta enfermedad.

- Complejidad en la adaptación de encuestas y cuestionarios:

No proporciona una estructura específica para encuestas o cuestionarios relacionados con el estilo de vida o factores de riesgo específicos del cáncer de pulmón. Adaptar estas herramientas a la estructura de OMOP puede ser complicado y requerir ajustes significativos.

- Falta de datos sobre exposiciones ambientales y hábitos de vida:

Se centra principalmente en datos clínicos y de atención médica. No incluye información detallada sobre exposiciones ambientales como la contaminación del aire o hábitos de vida en el tiempo como la actividad física o la dieta.

- Desafíos en la captura de datos longitudinales:

OMOP se basa en datos transaccionales, lo que significa que los eventos se registran en momentos específicos (por ejemplo, visitas al médico). Capturar datos longitudinales a lo largo del tiempo (por ejemplo, cambios en el estilo de vida , puede ser complicado dentro de la estructura de OMOP.

- Limitaciones en la representación de tratamientos específicos:

No siempre captura detalles específicos sobre tratamientos para el cáncer de pulmón, como terapias dirigidas o inmunoterapia. Esto puede dificultar el análisis de la efectividad de tratamientos específicos.

Aunque OMOP ofrece una estructura estandarizada para datos médicos, es importante considerar sus limitaciones y adaptarlo cuidadosamente al contexto del cáncer de pulmón


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El proyecto LUCIA recibe financiación del programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención  101096473.

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10 mayo 2023

LUCIA - Software para la comprensión de los factores de riesgo relacionados con el cáncer de pulmón - HORIZON

 

La cartografía de los factores de riesgo del cáncer de pulmón es un desafío complejo que requiere una gran cantidad de datos y una comprensión profunda de los factores biológicos, ambientales y sociales que influyen en la enfermedad.  

El uso del estándar OMOP ayudará a abordar estos desafíos al permitir que los investigadores compartan datos y conocimientos de manera más eficiente. Además, OMOP es compatible con una amplia variedad de fuentes de datos, lo que permite a los investigadores integrar datos de diferentes disciplinas para obtener una comprensión más completa de los factores de riesgo del cáncer de pulmón.

Bilbomática junto a sus socios, está trabajando en el desarrollo de una plataforma de software denominada Ecosistema de Software LUCIA  para permitir la integración, agregación y explotación de datos heterogéneos de cáncer de pulmón procedentes de cohortes y Historia clínica electrónica, fuentes de datos epidemiológicos y geoespaciales ambientales. El proyecto LUCIA se analiza y construye con un diseño basado en principios de seguridad, privacidad, ética y un plan de gestión de datos.

Es importante señalar que casi el 20% de los pacientes con cáncer de pulmón  son "no fumadores" o "nunca han fumado".  Aparte del tabaquismo, existen varios factores de riesgo y determinantes para el desarrollo, que pueden ayudar a comprender su evolución: Aumento de la edad, la mayoría de las personas tienen 65 años o más. Contaminantes interiores y exteriores, por ejemplo, radón, amianto, berilio, arsénico, sílice, compuestos de níquel, compuestos de cromo.  Las condiciones de salud, antecedentes familiares, enfermedades pulmonares, cánceres de cabeza y cuello y de esófago. La expresión Genética es responsable del 8% de los casos.  Diferencias en las vías biológicas, aunque los mecanismos a través de los cuales el tabaquismo contribuye a la formación y progresión están relativamente claros, las vías biológicas a través de las cuales contribuyen otros factores de riesgo están menos claras.

Por estas razones, existe una necesidad urgente de establecer herramientas de evaluación de los factores de riesgo para el cáncer de pulmón y sus subcategorías, incluidas las formas menos frecuentes , para comprender mejor la enfermedad. Esto permitiría orientar mejor políticas de salud pública hacia vías de diagnóstico más eficaces. 




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El proyecto LUCIA recibe financiación del programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención  101096473.

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03 abril 2023

Horizonte Europa -MISIONES CANCER

Hoy recogemos la iniciativa de Misiones de la Comisión Europea, en el marco de Horizonte Europa.

"Horizonte Europa incluye entre sus principales innovaciones el lanzamiento de Misiones como una nueva forma de implementar la I+D+I con un impacto social y económico en áreas de interés para la UE y sus ciudadanos. Estas misiones son definidas como una cartera de acciones interdisciplinares basada en la I+D+I, destinadas a alcanzar una meta audaz e inspiradora, a la vez que cuantificable, que tiene un gran impacto en la sociedad."


"El Plan Europeo de Lucha contra el Cáncer constituye un compromiso político para invertir la tendencia en la lucha contra el cáncer y es un paso más hacia una Unión Europea de la Salud fuerte y una Unión más segura, mejor preparada y más resiliente"

Bilbomática participa activamente, en este marco de la lucha contra el Cáncer. Nuestro proyecto LUCIA, forma parte de un grupo de 5 proyectos que recibieron financiación de la Comisión Europea a través del programa Horizonte Europa (HORIZON-MISS-2021-CANCER-02-03). Para trabajar en el objetivo del programa Misión Cáncer.

GENIAL: Understanding gene environment interaction in alcohol-related hepatocellular carcinoma 

"Alcohol-related hepatocellular carcinoma (ALD-HCC) is, in Europe, the leading cause of liver cancer (2nd most common cause of cancer-related death worldwide, affecting both men and women). ALD-HCC has a median 5-year survival rate of 15%. Yet, the prognosis is driven by the tumour stage, with curative options providing a 5-year survival exceeding 70% for early-stage HCC (<20% of cases). Therefore, interventions aiming to improve prevention and early detection are key. ALD-HCC results from the interplay between environmental determinants and genetic variations. A comprehensive characterisation of environmental factors (e.g. diet, lifestyle) linked to ALD-HCC is still lacking. We recently performed the 1st genome-wide association study of ALD-HCC and identified predisposing genetic variations. However, their role on alcohol-related liver carcinogenesis needs clarification and the genetic architecture of ALD-HCC remains mostly unknown. GENIAL brings together partners with unique expertise in clinical hepatology, single-cell and spatial multi-omics, artificial intelligence (AI) and communication and dissemination capacities. Our aim is to 1) portray genetic and environmental determinants promoting ALD-HCC; 2) evaluate how they interact at cellular level in human samples and preclinical models to get novel insights into liver carcinogenesis, and identify chemopreventive targets; and 3) assess how these determinants modulate the ALD-HCC risk in prospective cohorts of patients included in HCC surveillance programs. Environmental factors will be comprehensively characterised in an ongoing clinical trial designed to evaluate alternative methods for early-stage HCC detection. Finally, AI models, reaching the minimal viable product stage by the end of GENIAL, will be used to integrate genetic and non-genetic information (including digital imaging) to develop novel cost-effective strategies towards prevention and early-stage detection of ALD-HCC in at-risk individuals."

ELMUMY: Elucidation of risk factors and health determinants associated with progression of monoclonal gammopathies to multiple myeloma 

"Multiple Myeloma is a chronic malignancy characterized by slow progression and recurrences. Currently there is no effective cure since eventually the disease develops resistance to all the available therapeutic approaches. Although recent advances have expanded our understanding of the cellular functions associated with health to disease transition, recurrence and response to therapy, critical aspects of this complex pathology remain to be elucidated.

Application of omics technologies, and bioinformatics approaches on highly annotated samples obtained from all informative states (monoclonal gammopathy of undetermined significance [MGUS], smoldering MM [sMM], active MM [MM]) could identify biological pathways and molecules responsible for the onset, progression and resistance to therapy of Multiple Myeloma. In parallel, particular emphasis will be given to elucidating the health determinants and risk factors associated with progression to active MM from MGUS/sMM by using extensive demographic, lifestyle and exposure datasets.

MGUS is present in 3-5% of the ageing European population and every year, 1% progress to incurable MM that imposes a significant burden on EU societies and health systems. Thus, the best chances of curing MM may be in preventing its progression in the first place. Moreover, there is need of experimental models that recapitulate myeloma progression.

We propose an interdisciplinary approach bringing together clinicians and researchers aiming to integrate epidemiological, clinical and experimental datasets in order to create a molecular model of cellular processes associated with the onset of active MM and response to therapy. The proposed systems medicine approach could yield clinically actionable molecular features that could improve MM patient management. Moreover, the integration of lifestyle, clinical and omics information will provide specific profiles for each patient allowing personalized diagnosis, prevention, and therapeutic approaches."

DISCERN: Discovering the causes of three poorly understood cancers in Europe (renal, pancreatic and colorectal) 

"The overall goal of DISCERN is to understand the causes of three poorly understood cancers in Europe; renal, pancreatic and colorectal cancer, and help to explain their geographical distribution, including their high incidence in central and eastern Europe. This will be achieved by combining large-scale European biorepositories comprising population-based cohorts and tumour case-series with state-of-the-art molecular profiling techniques and machine learning approaches. In particular, DISCERN will identify potential new causal risk factors for the three cancers using novel exposomics and proteomics scans, as well detailed geospatial and environmental exposure information from 16 large-scale epidemiological cohorts including almost 900,000 individuals. It will also explore biological mechanisms on how these risk factors are potentially causing these cancer types with a focus on promoting factors in normal tissues using deep sequencing, single cell multi-omics and spatial proteomics. The causal effects of identified cancer risk factors and the cellular signalling responses they trigger will be further evaluated using a panel of stem cells and colon, renal and pancreatic 3D organoids. The results from DISCERN will be disseminated to citizens, patients and policy makers through collaborating patient and participant organizations. DISCERN will provide the critical evidence base required to develop new prevention strategies to tackle the growing burden of renal, pancreatic and colorectal cancer in Europe."

MELCAYA: Novel health care strategies for melanoma in children, adolescents and young adults 

"In childhood, adolescence and young adults (CAYA), melanoma is under-studied and non-existing tailored clinical guidelines and standardized approaches lead to a very low diagnostic accuracy. The MELCAYA project aims to understand risk factors and determinants of melanoma to improve the prevention, diagnosis and prognosis of melanomas in CAYAs through a strong international consortium with experts from 10 countries in different disciplines (e.g. oncology, paediatrics, ethics, policy making), and sectors (e.g. academic centers, SMEs, hospitals, patient associations). MELCAYA will work on different approaches. 1) By integrating existing reference European cohorts and registries, studies of genetic and environmental risk factors and progression of melanoma in CAYA will be performed through different omic methods, and a novel taxonomy of CAYA melanoma will be generated. 2) MELCAYA will also develop image-based robust and trustworthy machine learning tools and a pan-European second-opinion platform for better diagnosis specifically designed for CAYA. 3) Moreover, the validation of minimally and non-invasive disruptive tools based on artificial intelligence and volatilomics detection from exhaled breath and skin will lead to earlier detection and more accurate prognosis of melanoma in CAYA. 4) Finally, through the evidence gathered, MELCAYA will design and implement public health strategies and will actively involve patients and the general population. The results of MELCAYA will maximize its impact by making its data and results accessible and re-usable through integration into UNCAN.eu."

20 febrero 2023

LUCIA - Comprensión de los factores de riesgo relacionados con el cáncer de pulmón y su impacto - HORIZON



"Las oportunidades no pasan, las creas"
por ello fruto del trabajo constante, Bilbomática ha conseguido un nuevo proyecto en el ámbito del cáncer de Pulmón. LUCIA (Understanding Lung Cancer-Related Risk Factors and their Impact) correspondiente a la convocatoria Horizon Europe Framework Programme (HORIZON) que ha obtenido financiación en la convocatoria Research and Innovation actions supporting the implementation of the Mission on Cancer 2022. Esta convocatoria apoya colaboraciones internacionales que aporten soluciones tecnológicas prácticas a los retos actuales. LUCIA cuenta con 22 miembros.



El proyecto cuenta con la participación de nueve países europeos que tiene por finalidad la gestión del cáncer de pulmón desde el punto de vista diagnóstico precoz, la prevención y el tratamiento, sobre todo de los cánceres de pulmón relativamente raros. Los resultados del trabajo del consorcio se traducirán en recomendaciones, que se integraran en el programa de diagnóstico precoz y en métodos para abordar la enfermedad de forma eficaz.

El objetivo del consorcio es cartografiar los factores de riesgo del cáncer de pulmón centrándose en tres aspectos:

- Factores de riesgo individuales, incluidos el estilo de vida y la exposición a contaminantes,
- Factores externos, como las zonas urbanas o urbanizadas, el tráfico, el clima y los aspectos socioeconómicos
- Respuestas biológicas, como el envejecimiento y los cambios genéticos, epigenéticos y metabólicos

El Proyecto es liderado por TECHNION (Israel Institute of Technology) y entre los participantes contamos con las siguientes organizaciones sanitarias: el Servicio Vasco de Salud Osakidetza (BioCruces), Federation Europeenne des Hôpitaux et des Soins de Sante , Centre Hospitalier Universitaire de Liège y el Servicio Andaluz de Salud- SAS 

Queremos aprovechar a agradecer a Vicomtech y a Technion - Instituto Tecnológico de Israel, por haber contado con Bilbomática a la hora de la creación del consorcio del proyecto.







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El proyecto LUCIA recibe financiación del programa de investigación e innovación Horizon Europe de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención  101096473.

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