Donación voluntaria de sangre de cordón umbilical en el Hospital Universitario Virgen de la Arrixaca (2010-2011). Situación actual e influencia de las variables obstétrico-fetales

Objetivos: A principios de 2010 el Hospital Universitario Virgen de la Arrixaca puso en marcha, en el servicio de partos, el protocolo de donación voluntaria de sangre de cordón umbilical (SCU). Desde la reflexión y la autoevaluación, planteamos un análisis de nuestra situación actual a través del estudio de la influencia de las variables obstétrico-fetales en la calidad de las muestras. Métodos: Con este fin hemos planteado un trabajo de tipo observacional, descriptivo, retrospectivo y de corte transversal desde mayo de 2010 a noviembre de 2011, con el objetivo de aumentar la calidad de las unidades de SCU y optar por una gestión eficiente que haga sostenible el proyecto. Resultados: Se obtuvieron 123 donaciones potenciales de sangre de cordón y del análisis multivariable de las mismas obtuvimos una correlación positiva significativa entre el número de leucocitos, las semanas de gestación y el parto vaginal. El peso inicial de la unidad se incrementó significativamente a mayor peso del recién nacido y paridad de la donante. Conclusiones: Como conclusiones del estudio nos planteamos esbozar posibles factores predictivos que permitan seleccionar las muestras de mayor calidad y sean complemento de los actuales estándares elaborados por el Banco Público de Málaga. En este sentido nuestros resultados sugieren que en los partos con más semanas de gestación, paridad de la gestante y peso del recién nacido, así como en los partos vaginales, encontramos mayores posibilidades de obtener muestras de alta calidad.

Descubrimiento de fármacos basado en cribado virtual refinado con enfoques neuronales paralelos

En el campo de la medicina clínica es crucial poder determinar la seguridad y la eficacia de los fármacos actuales y además acelerar el descubrimiento de nuevos compuestos activos. Para ello se llevan a cabo ensayos de laboratorio, que son métodos muy costosos y que requieren mucho tiempo. Sin embargo, la bioinformática puede facilitar enormemente la investigación clínica para los fines mencionados, ya que proporciona la predicción de la toxicidad de los fármacos y su actividad en enfermedades nuevas, así como la evolución de los compuestos activos descubiertos en ensayos clínicos. Esto se puede lograr gracias a la disponibilidad de herramientas de bioinformática y métodos de cribado virtual por ordenador (CV) que permitan probar todas las hipótesis necesarias antes de realizar los ensayos clínicos, tales como el docking estructural, mediante el programa BINDSURF. Sin embargo, la precisión de la mayoría de los métodos de CV se ve muy restringida a causa de las limitaciones presentes en las funciones de afinidad o scoring que describen las interacciones biomoleculares, e incluso hoy en día estas incertidumbres no se conocen completamente. En este trabajo abordamos este problema, proponiendo un nuevo enfoque en el que las redes neuronales se entrenan con información relativa a bases de datos de compuestos conocidos (proteínas diana y fármacos), y se aprovecha después el método para incrementar la precisión de las predicciones de afinidad del método de CV BINDSURF.