A model to develop a platform for personalised health applications

Antecedentes Europa vive una situación insostenible. Desde el 2008 se han reducido los recursos de los gobiernos a raíz de la crisis económica. El continente Europeo envejece con ritmo constante al punto que se prevé que en 2050 habrá sólo dos trabajadores por jubilado [54]. A esta situación se le añade el aumento de la incidencia de las enfermedades crónicas, relacionadas con el envejecimiento, cuyo coste puede alcanzar el 7% del PIB de un país [51]. Es necesario un cambio de paradigma. Una nueva manera de cuidar de la salud de las personas: sustentable, eficaz y preventiva más que curativa. Algunos estudios abogan por el cuidado personalizado de la salud (pHealth). En este modelo las prácticas médicas son adaptadas e individualizadas al paciente, desde la detección de los factores de riesgo hasta la personalización de los tratamientos basada en la respuesta del individuo [81]. El cuidado personalizado de la salud está asociado a menudo al uso de las tecnologías de la información y comunicación (TICs) que, con su desarrollo exponencial, ofrecen oportunidades interesantes para la mejora de la salud. El cambio de paradigma hacia el pHealth está lentamente ocurriendo, tanto en el ámbito de la investigación como en la industria, pero todavía no de manera significativa. Existen todavía muchas barreras relacionadas a la economía, a la política y la cultura. También existen barreras puramente tecnológicas, como la falta de sistemas de información interoperables [199]. A pesar de que los aspectos de interoperabilidad están evolucionando, todavía hace falta un diseño de referencia especialmente direccionado a la implementación y el despliegue en gran escala de sistemas basados en pHealth. La presente Tesis representa un intento de organizar la disciplina de la aplicación de las TICs al cuidado personalizado de la salud en un modelo de referencia, que permita la creación de plataformas de desarrollo de software para simplificar tareas comunes de desarrollo en este dominio. Preguntas de investigación RQ1 >Es posible definir un modelo, basado en técnicas de ingeniería del software, que represente el dominio del cuidado personalizado de la salud de una forma abstracta y representativa? RQ2 >Es posible construir una plataforma de desarrollo basada en este modelo? RQ3 >Esta plataforma ayuda a los desarrolladores a crear sistemas pHealth complejos e integrados? Métodos Para la descripción del modelo se adoptó el estándar ISO/IEC/IEEE 42010por ser lo suficientemente general y abstracto para el amplio enfoque de esta tesis [25]. El modelo está definido en varias partes: un modelo conceptual, expresado a través de mapas conceptuales que representan las partes interesadas (stakeholders), los artefactos y la información compartida; y escenarios y casos de uso para la descripción de sus funcionalidades. El modelo fue desarrollado de acuerdo a la información obtenida del análisis de la literatura, incluyendo 7 informes industriales y científicos, 9 estándares, 10 artículos en conferencias, 37 artículos en revistas, 25 páginas web y 5 libros. Basándose en el modelo se definieron los requisitos para la creación de la plataforma de desarrollo, enriquecidos por otros requisitos recolectados a través de una encuesta realizada a 11 ingenieros con experiencia en la rama. Para el desarrollo de la plataforma, se adoptó la metodología de integración continua [74] que permitió ejecutar tests automáticos en un servidor y también desplegar aplicaciones en una página web. En cuanto a la metodología utilizada para la validación se adoptó un marco para la formulación de teorías en la ingeniería del software [181]. Esto requiere el desarrollo de modelos y proposiciones que han de ser validados dentro de un ámbito de investigación definido, y que sirvan para guiar al investigador en la búsqueda de la evidencia necesaria para justificarla. La validación del modelo fue desarrollada mediante una encuesta online en tres rondas con un número creciente de invitados. El cuestionario fue enviado a 134 contactos y distribuido en algunos canales públicos como listas de correo y redes sociales. El objetivo era evaluar la legibilidad del modelo, su nivel de cobertura del dominio y su potencial utilidad en el diseño de sistemas derivados. El cuestionario incluía preguntas cuantitativas de tipo Likert y campos para recolección de comentarios. La plataforma de desarrollo fue validada en dos etapas. En la primera etapa se utilizó la plataforma en un experimento a pequeña escala, que consistió en una sesión de entrenamiento de 12 horas en la que 4 desarrolladores tuvieron que desarrollar algunos casos de uso y reunirse en un grupo focal para discutir su uso. La segunda etapa se realizó durante los tests de un proyecto en gran escala llamado HeartCycle [160]. En este proyecto un equipo de diseñadores y programadores desarrollaron tres aplicaciones en el campo de las enfermedades cardio-vasculares. Una de estas aplicaciones fue testeada en un ensayo clínico con pacientes reales. Al analizar el proyecto, el equipo de desarrollo se reunió en un grupo focal para identificar las ventajas y desventajas de la plataforma y su utilidad. Resultados Por lo que concierne el modelo que describe el dominio del pHealth, la parte conceptual incluye una descripción de los roles principales y las preocupaciones de los participantes, un modelo de los artefactos TIC que se usan comúnmente y un modelo para representar los datos típicos que son necesarios formalizar e intercambiar entre sistemas basados en pHealth. El modelo funcional incluye un conjunto de 18 escenarios, repartidos en: punto de vista de la persona asistida, punto de vista del cuidador, punto de vista del desarrollador, punto de vista de los proveedores de tecnologías y punto de vista de las autoridades; y un conjunto de 52 casos de uso repartidos en 6 categorías: actividades de la persona asistida, reacciones del sistema, actividades del cuidador, \engagement" del usuario, actividades del desarrollador y actividades de despliegue. Como resultado del cuestionario de validación del modelo, un total de 65 personas revisó el modelo proporcionando su nivel de acuerdo con las dimensiones evaluadas y un total de 248 comentarios sobre cómo mejorar el modelo. Los conocimientos de los participantes variaban desde la ingeniería del software (70%) hasta las especialidades médicas (15%), con declarado interés en eHealth (24%), mHealth (16%), Ambient Assisted Living (21%), medicina personalizada (5%), sistemas basados en pHealth (15%), informática médica (10%) e ingeniería biomédica (8%) con una media de 7.25_4.99 años de experiencia en estas áreas. Los resultados de la encuesta muestran que los expertos contactados consideran el modelo fácil de leer (media de 1.89_0.79 siendo 1 el valor más favorable y 5 el peor), suficientemente abstracto (1.99_0.88) y formal (2.13_0.77), con una cobertura suficiente del dominio (2.26_0.95), útil para describir el dominio (2.02_0.7) y para generar sistemas más específicos (2_0.75). Los expertos también reportan un interés parcial en utilizar el modelo en su trabajo (2.48_0.91). Gracias a sus comentarios, el modelo fue mejorado y enriquecido con conceptos que faltaban, aunque no se pudo demonstrar su mejora en las dimensiones evaluadas, dada la composición diferente de personas en las tres rondas de evaluación. Desde el modelo, se generó una plataforma de desarrollo llamada \pHealth Patient Platform (pHPP)". La plataforma desarrollada incluye librerías, herramientas de programación y desarrollo, un tutorial y una aplicación de ejemplo. Se definieron cuatro módulos principales de la arquitectura: el Data Collection Engine, que permite abstraer las fuentes de datos como sensores o servicios externos, mapeando los datos a bases de datos u ontologías, y permitiendo interacción basada en eventos; el GUI Engine, que abstrae la interfaz de usuario en un modelo de interacción basado en mensajes; y el Rule Engine, que proporciona a los desarrolladores un medio simple para programar la lógica de la aplicación en forma de reglas \if-then". Después de que la plataforma pHPP fue utilizada durante 5 años en el proyecto HeartCycle, 5 desarrolladores fueron reunidos en un grupo de discusión para analizar y evaluar la plataforma. De estas evaluaciones se concluye que la plataforma fue diseñada para encajar las necesidades de los ingenieros que trabajan en la rama, permitiendo la separación de problemas entre las distintas especialidades, y simplificando algunas tareas de desarrollo como el manejo de datos y la interacción asíncrona. A pesar de ello, se encontraron algunos defectos a causa de la inmadurez de algunas tecnologías empleadas, y la ausencia de algunas herramientas específicas para el dominio como el procesado de datos o algunos protocolos de comunicación relacionados con la salud. Dentro del proyecto HeartCycle la plataforma fue utilizada para el desarrollo de la aplicación \Guided Exercise", un sistema TIC para la rehabilitación de pacientes que han sufrido un infarto del miocardio. El sistema fue testeado en un ensayo clínico randomizado en el cual a 55 pacientes se les dio el sistema para su uso por 21 semanas. De los resultados técnicos del ensayo se puede concluir que, a pesar de algunos errores menores prontamente corregidos durante el estudio, la plataforma es estable y fiable. Conclusiones La investigación llevada a cabo en esta Tesis y los resultados obtenidos proporcionan las respuestas a las tres preguntas de investigación que motivaron este trabajo: RQ1 Se ha desarrollado un modelo para representar el dominio de los sistemas personalizados de salud. La evaluación hecha por los expertos de la rama concluye que el modelo representa el dominio con precisión y con un balance apropiado entre abstracción y detalle. RQ2 Se ha desarrollado, con éxito, una plataforma de desarrollo basada en el modelo. RQ3 Se ha demostrado que la plataforma es capaz de ayudar a los desarrolladores en la creación de software pHealth complejos. Las ventajas de la plataforma han sido demostradas en el ámbito de un proyecto de gran escala, aunque el enfoque genérico adoptado indica que la plataforma podría ofrecer beneficios también en otros contextos. Los resultados de estas evaluaciones ofrecen indicios de que, ambos, el modelo y la plataforma serán buenos candidatos para poderse convertir en una referencia para futuros desarrollos de sistemas pHealth. ABSTRACT Background Europe is living in an unsustainable situation. The economic crisis has been reducing governments' economic resources since 2008 and threatening social and health systems, while the proportion of older people in the European population continues to increase so that it is foreseen that in 2050 there will be only two workers per retiree [54]. To this situation it should be added the rise, strongly related to age, of chronic diseases the burden of which has been estimated to be up to the 7% of a country's gross domestic product [51]. There is a need for a paradigm shift, the need for a new way of caring for people's health, shifting the focus from curing conditions that have arisen to a sustainable and effective approach with the emphasis on prevention. Some advocate the adoption of personalised health care (pHealth), a model where medical practices are tailored to the patient's unique life, from the detection of risk factors to the customization of treatments based on each individual's response [81]. Personalised health is often associated to the use of Information and Communications Technology (ICT), that, with its exponential development, offers interesting opportunities for improving healthcare. The shift towards pHealth is slowly taking place, both in research and in industry, but the change is not significant yet. Many barriers still exist related to economy, politics and culture, while others are purely technological, like the lack of interoperable information systems [199]. Though interoperability aspects are evolving, there is still the need of a reference design, especially tackling implementation and large scale deployment of pHealth systems. This thesis contributes to organizing the subject of ICT systems for personalised health into a reference model that allows for the creation of software development platforms to ease common development issues in the domain. Research questions RQ1 Is it possible to define a model, based on software engineering techniques, for representing the personalised health domain in an abstract and representative way? RQ2 Is it possible to build a development platform based on this model? RQ3 Does the development platform help developers create complex integrated pHealth systems? Methods As method for describing the model, the ISO/IEC/IEEE 42010 framework [25] is adopted for its generality and high level of abstraction. The model is specified in different parts: a conceptual model, which makes use of concept maps, for representing stakeholders, artefacts and shared information, and in scenarios and use cases for the representation of the functionalities of pHealth systems. The model was derived from literature analysis, including 7 industrial and scientific reports, 9 electronic standards, 10 conference proceedings papers, 37 journal papers, 25 websites and 5 books. Based on the reference model, requirements were drawn for building the development platform enriched with a set of requirements gathered in a survey run among 11 experienced engineers. For developing the platform, the continuous integration methodology [74] was adopted which allowed to perform automatic tests on a server and also to deploy packaged releases on a web site. As a validation methodology, a theory building framework for SW engineering was adopted from [181]. The framework, chosen as a guide to find evidence for justifying the research questions, imposed the creation of theories based on models and propositions to be validated within a scope. The validation of the model was conducted as an on-line survey in three validation rounds, encompassing a growing number of participants. The survey was submitted to 134 experts of the field and on some public channels like relevant mailing lists and social networks. Its objective was to assess the model's readability, its level of coverage of the domain and its potential usefulness in the design of actual, derived systems. The questionnaires included quantitative Likert scale questions and free text inputs for comments. The development platform was validated in two scopes. As a small-scale experiment, the platform was used in a 12 hours training session where 4 developers had to perform an exercise consisting in developing a set of typical pHealth use cases At the end of the session, a focus group was held to identify benefits and drawbacks of the platform. The second validation was held as a test-case study in a large scale research project called HeartCycle the aim of which was to develop a closed-loop disease management system for heart failure and coronary heart disease patients [160]. During this project three applications were developed by a team of programmers and designers. One of these applications was tested in a clinical trial with actual patients. At the end of the project, the team was interviewed in a focus group to assess the role the platform had within the project. Results For what regards the model that describes the pHealth domain, its conceptual part includes a description of the main roles and concerns of pHealth stakeholders, a model of the ICT artefacts that are commonly adopted and a model representing the typical data that need to be formalized among pHealth systems. The functional model includes a set of 18 scenarios, divided into assisted person's view, caregiver's view, developer's view, technology and services providers' view and authority's view, and a set of 52 Use Cases grouped in 6 categories: assisted person's activities, system reactions, caregiver's activities, user engagement, developer's activities and deployer's activities. For what concerns the validation of the model, a total of 65 people participated in the online survey providing their level of agreement in all the assessed dimensions and a total of 248 comments on how to improve and complete the model. Participants' background spanned from engineering and software development (70%) to medical specialities (15%), with declared interest in the fields of eHealth (24%), mHealth (16%), Ambient Assisted Living (21%), Personalized Medicine (5%), Personal Health Systems (15%), Medical Informatics (10%) and Biomedical Engineering (8%) with an average of 7.25_4.99 years of experience in these fields. From the analysis of the answers it is possible to observe that the contacted experts considered the model easily readable (average of 1.89_0.79 being 1 the most favourable scoring and 5 the worst), sufficiently abstract (1.99_0.88) and formal (2.13_0.77) for its purpose, with a sufficient coverage of the domain (2.26_0.95), useful for describing the domain (2.02_0.7) and for generating more specific systems (2_0.75) and they reported a partial interest in using the model in their job (2.48_0.91). Thanks to their comments, the model was improved and enriched with concepts that were missing at the beginning, nonetheless it was not possible to prove an improvement among the iterations, due to the diversity of the participants in the three rounds. From the model, a development platform for the pHealth domain was generated called pHealth Patient Platform (pHPP). The platform includes a set of libraries, programming and deployment tools, a tutorial and a sample application. The main four modules of the architecture are: the Data Collection Engine, which allows abstracting sources of information like sensors or external services, mapping data to databases and ontologies, and allowing event-based interaction and filtering, the GUI Engine, which abstracts the user interface in a message-like interaction model, the Workow Engine, which allows programming the application's user interaction ows with graphical workows, and the Rule Engine, which gives developers a simple means for programming the application's logic in the form of \if-then" rules. After the 5 years experience of HeartCycle, partially programmed with pHPP, 5 developers were joined in a focus group to discuss the advantages and drawbacks of the platform. The view that emerged from the training course and the focus group was that the platform is well-suited to the needs of the engineers working in the field, it allowed the separation of concerns among the different specialities and it simplified some common development tasks like data management and asynchronous interaction. Nevertheless, some deficiencies were pointed out in terms of a lack of maturity of some technological choices, and for the absence of some domain-specific tools, e.g. for data processing or for health-related communication protocols. Within HeartCycle, the platform was used to develop part of the Guided Exercise system, a composition of ICT tools for the physical rehabilitation of patients who suffered from myocardial infarction. The system developed using the platform was tested in a randomized controlled clinical trial, in which 55 patients used the system for 21 weeks. The technical results of this trial showed that the system was stable and reliable. Some minor bugs were detected, but these were promptly corrected using the platform. This shows that the platform, as well as facilitating the development task, can be successfully used to produce reliable software. Conclusions The research work carried out in developing this thesis provides responses to the three three research questions that were the motivation for the work. RQ1 A model was developed representing the domain of personalised health systems, and the assessment of experts in the field was that it represents the domain accurately, with an appropriate balance between abstraction and detail. RQ2 A development platform based on the model was successfully developed. RQ3 The platform has been shown to assist developers create complex pHealth software. This was demonstrated within the scope of one large-scale project, but the generic approach adopted provides indications that it would offer benefits more widely. The results of these evaluations provide indications that both the model and the platform are good candidates for being a reference for future pHealth developments.

Recuperación cruzada de información pública clínico-genómica a partir de consultas sobre repositorios clínicos privados

Parte de la investigación biomédica actual se encuentra centrada en el análisis de datos heterogéneos. Estos datos pueden tener distinto origen, estructura, y semántica. Gran cantidad de datos de interés para los investigadores se encuentran en bases de datos públicas, que recogen información de distintas fuentes y la ponen a disposición de la comunidad de forma gratuita. Para homogeneizar estas fuentes de datos públicas con otras de origen privado, existen diversas herramientas y técnicas que permiten automatizar los procesos de homogeneización de datos heterogéneos. El Grupo de Informática Biomédica (GIB) [1] de la Universidad Politécnica de Madrid colabora en el proyecto europeo P-medicine [2], cuya finalidad reside en el desarrollo de una infraestructura que facilite la evolución de los procedimientos médicos actuales hacia la medicina personalizada. Una de las tareas enmarcadas en el proyecto P-medicine que tiene asignado el grupo consiste en elaborar herramientas que ayuden a usuarios en el proceso de integración de datos contenidos en fuentes de información heterogéneas. Algunas de estas fuentes de información son bases de datos públicas de ámbito biomédico contenidas en la plataforma NCBI [3] (National Center for Biotechnology Information). Una de las herramientas que el grupo desarrolla para integrar fuentes de datos es Ontology Annotator. En una de sus fases, la labor del usuario consiste en recuperar información de una base de datos pública y seleccionar de forma manual los resultados relevantes. Para automatizar el proceso de búsqueda y selección de resultados relevantes, por un lado existe un gran interés en conseguir generar consultas que guíen hacia resultados lo más precisos y exactos como sea posible, por otro lado, existe un gran interés en extraer información relevante de elevadas cantidades de documentos, lo cual requiere de sistemas que analicen y ponderen los datos que caracterizan a los mismos. En el campo informático de la inteligencia artificial, dentro de la rama de la recuperación de la información, existen diversos estudios acerca de la expansión de consultas a partir de retroalimentación relevante que podrían ser de gran utilidad para dar solución a la cuestión. Estos estudios se centran en técnicas para reformular o expandir la consulta inicial utilizando como realimentación los resultados que en una primera instancia fueron relevantes para el usuario, de forma que el nuevo conjunto de resultados tenga mayor proximidad con los que el usuario realmente desea. El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en el estudio, implementación y experimentación de métodos que automaticen el proceso de extracción de información trascendente de documentos, utilizándola para expandir o reformular consultas. De esta forma se pretende mejorar la precisión y el ranking de los resultados asociados. Dichos métodos serán integrados en la herramienta Ontology Annotator y enfocados a la fuente de datos de PubMed [4].---ABSTRACT---Part of the current biomedical research is focused on the analysis of heterogeneous data. These data may have different origin, structure and semantics. A big quantity of interesting data is contained in public databases which gather information from different sources and make it open and free to be used by the community. In order to homogenize thise sources of public data with others which origin is private, there are some tools and techniques that allow automating the processes of integration heterogeneous data. The biomedical informatics group of the Universidad Politécnica de Madrid cooperates with the European project P-medicine which main purpose is to create an infrastructure and models to facilitate the transition from current medical practice to personalized medicine. One of the tasks of the project that the group is in charge of consists on the development of tools that will help users in the process of integrating data from diverse sources. Some of the sources are biomedical public data bases from the NCBI platform (National Center for Biotechnology Information). One of the tools in which the group is currently working on for the integration of data sources is called the Ontology Annotator. In this tool there is a phase in which the user has to retrieve information from a public data base and select the relevant data contained in it manually. For automating the process of searching and selecting data on the one hand, there is an interest in automatically generating queries that guide towards the more precise results as possible. On the other hand, there is an interest on retrieve relevant information from large quantities of documents. The solution requires systems that analyze and weigh the data allowing the localization of the relevant items. In the computer science field of the artificial intelligence, in the branch of information retrieval there are diverse studies about the query expansion from relevance feedback that could be used to solve the problem. The main purpose of this studies is to obtain a set of results that is the closer as possible to the information that the user really wants to retrieve. In order to reach this purpose different techniques are used to reformulate or expand the initial query using a feedback the results that where relevant for the user, with this method, the new set of results will have more proximity with the ones that the user really desires. The goal of this final dissertation project consists on the study, implementation and experimentation of methods that automate the process of extraction of relevant information from documents using this information to expand queries. This way, the precision and the ranking of the results associated will be improved. These methods will be integrated in the Ontology Annotator tool and will focus on the PubMed data source.

Avaliação do efeito de polimorfismos genéticos com a dependência à nicotina

Introdução: A identificação de variantes genéticas que predispõem a maior susceptibilidade à dependência à nicotina pode ser importante para a prevenção e o tratamento do tabagismo. No contexto de medicina personalizada, os principais objetivos do presente estudo foram avaliar se polimorfismos nos genes CHRNA2, CHRNA3, CHRNA5 e CHRNB3 estão associados com o nível de dependência em indivíduos fumantes e com o resultado do tratamento antitabágico. Métodos: Estudo de coorte com 1049 pacientes fumantes que receberam tratamento farmacológico (vareniclina, vareniclina e bupropiona, bupropiona e/ou terapia de reposição nicotínica). O sucesso na cessação tabágica foi considerado para os pacientes que completaram 6 meses de abstinência contínua. O teste de Fagerström para a dependência à nicotina (FTND) e o escore de consumo situacional Issa foram utilizados para avaliar a dependência à nicotina. A escala de conforto PAF foi utilizada para avaliar o conforto do paciente durante o tratamento. Os polimorfismos CHRNA2 rs2472553, CHRNA3 rs1051730, CHRNA5 rs16969968, CHRNA5 rs2036527 e CHRNB3 rs6474413 foram genotipados pela análise da curva de melting. Resultados: As mulheres portadoras dos genótipos GA e AA para os polimorfismos CHRNA5 rs16969968 e rs2036527 obtiveram maior taxa de sucesso no tratamento antitabagismo: 44,0% e 56,3% (rs16969968), 41,5% e 56,5% (rs2036527), respectivamente; em comparação com as mulheres portadoras do genótipo GG: 35,7% (rs16969968) e 34,8% (rs2036527), (P=0,03; n=389; P=0,01; n=391). Os genótipos GA ou AA para os rs16969968 e rs2036527 foram associados com maior OR para o sucesso em mulheres (OR=1,63; IC 95%=1,04-2,54; P=0,03 e OR=1,59; IC 95%=1,02-2,48; P=0,04; respectivamente), em um modelo multivariado. Não foi encontrada associação dos polimorfismos no gene CHRNA5 com o escore de FTND. Para os polimorfismos CHRNA2 rs2472553, CHRNA3 rs1051730 e CHRNB3 rs6474413 não foram encontradas associações significativas com os fenótipos estudados. Conclusão: Os polimorfismos rs16969968 e rs2036527 no gene CHRNA5 foram associados com maior taxa de sucesso no tratamento antitabagismo em mulheres. Estes resultados podem contribuir com avanços na terapêutica baseada em medicina personalizada

Na-no-body : De l’oubli du corps sensible en nanomédecine

Essai / Essay

Na-no-body : De l’oubli du corps sensible en nanomédecine

Essai / Essay

Therapeutic Potential of RNAi Through Endocytotic Methods

The ability to manipulate gene expression promises to be an important tool for the management of infectious diseases and genetic disorders. However, a major limitation to effective delivery of therapeutic RNA to living cells is the cellular toxicity of conventional techniques. Team PANACEA’s research objective was to create new reagents based on a novel small-molecule delivery system that uses a modular recombinant protein vehicle consisting of a specific ligand coupled to a Hepatitis B Virus-derived RNA binding domain (HBV-RBD). Two such recombinant delivery proteins were developed: one composed of Interleukin-8, the other consisting of the Machupo Virus GP1 protein. The ability of these proteins to deliver RNA to cells were then tested. The non-toxic nature of this technology has the potential to overcome limitations of current methods and could provide a platform for the expansion of personalized medicine.

Aplicação de células estaminais dentárias na Medicina e na Medicina Dentária

A temática relativa às células estaminais inicia-se na década de 60 com a descoberta da primeira fonte viável destas células: a medula óssea. Diversos estudos permitiram definir a sua função de renovação tecidular e regeneração pós-dano, assim como a sua caraterização num grupo heterogéneo de células indiferenciadas, clonogénicas, definidas pela capacidade de auto-renovação e diferenciação em células maduras. Nos últimos anos, estas células ganharam popularidade face à alternativa terapêutica que representam para muitas doenças, tais como: diabetes, anomalias congénitas, danos do tecido nervoso, Parkinson, Alzheimer e outras alterações degenerativas, exposições pulpares, defeitos periodontais e perda do órgão dentário. Apesar do seu potencial terapêutico, apresentam vários efeitos adversos, especialmente em relação ao seu envolvimento direto (via transformação maligna das MSCs) e indireto (via efeito modulatório das MSCs) no desenvolvimento do cancro. Preconiza-se o seu uso no âmbito da Engenharia Tecidular, introduzindo o processo de regeneração tecidular através da utilização combinada de biomateriais e mediadores biológicos, a fim de proporcionar novas ferramentas para a medicina regenerativa. Mais tarde, tornou-se possível identificar cinco populações de células estaminais de origem dentária (DPSCs, SHEDs, DFPCs, SCAPs e PDLCs) que, para além da sua multipotência e capacidade de diferenciação, constituem fontes acessíveis para recolha. O isolamento destas células constitui ainda uma prática relativamente recente, na qual se torna preponderante isolar células com fenótipo pré-determinado e cultivá-las em meios de cultura adequados. Estudos comprovam que o método de isolamento e as condições de cultura utilizados podem dar origem a diferentes linhas celulares. A conservação é uma prática baseada na convicção de que a medicina regenerativa é o caminho mais promissor para o desenvolvimento da medicina personalizada. Informação adicional relativa à terapia com células estaminais é ainda necessária. Esta utiliza princípios de biomimética altamente desejáveis, pelo que os resultados obtidos têm vindo a despoletar grandes expetativas e a sua implementação na Engenharia Tecidular apresenta-se promissora.

Proteomics in the assessment of the therapeutic response of antineoplastic drugs: strategies and practical applications

Uncovering mechanisms of unknown pathological mechanisms and body response to applied medication are the drive forces toward personalized medicine. In this post-genomic era, all eyes are tuned to proteomic field, searching for the answers and explanations by investigating the final physiological functional units – proteins and their proteoforms. Development of cutting-edge mass spectrometric technologies and powerful bioinformatics tools, allowed life-science community mining of disease-specific proteins as biomarkers, which are often hidden by high complexity of the samples and/or small abundance. Nowadays, there are several proteomics-based approaches to study the proteome. This chapter focuses on gold standard proteomics strategies and related issues towards candidate biomarker discovery, which may have diagnostic/prognostic as well as mechanistic utility.

NGS y Metagenómica

The Next Generation Sequencing (NGS) allows to sequence the whole genome of an organism, compared to Maxam and Gilbert and Sanger sequencing that only allow to sequence, hardly, a single gene. Removing the separation of DNA fragments by electrophoresis, and the development of techniques that let the parallelization (analysing simultaneously several DNA fragments) have been crucial for the improvements of this process. The new companies in this ambit, Roche and Illumina, bet for different protocols to achieve these goals. Illumina bets for the sequencing by synthesis (SBS), requiring the library preparation and the use of adapters. Likewise, Illumina has replaced Roche because its lower rate of misincorporation, making it ideal for studies of genetic variability, transcriptomic, epigenomic, and metagenomic, in which this study will focus. However, it is noteworthy that the last progress in sequencing is carried out by the third generation sequencing, using nanotechnology to design small sequencers that sequence the whole genome of an organism quickly and inexpensively. Moreover, they provide more reliable data than current systems because they sequence a single molecule, solving the problem of synchronisation. In this way, PacBio and Nanopore allow a great progress in diagnostic and personalized medicine. Metagenomics provide to make a qualitative and quantitative analysis of the various species present in a sample. The main advantage of this technique is the no necessary isolation and growth of the species, allowing the analysis of nonculturable species. The Illumina protocol studies the variable regions of the 16S rRNA gene, which contains variable and not variables regions providing a phylogenetic classification. Therefore, metagenomics is a topic of interest to know the biodiversity of complex ecosystems and to study the microbiome of patients given the high involvement with certain microbial profiles on the condition of certain metabolic diseases.

Eficacia de terapias biológicas de tipo anti-angiogénico en el cáncer colorrectal metastásico revisión sistemática de la literatura

Introducción: El cáncer colorrectal (CCR) se encuentra entre los 5 tipos de cáncer con mayor incidencia a nivel mundial. Alrededor del 20% de los casos son diagnosticados en estadios metastásico, donde el tratamiento inicialmente era quimioterapia con una supervivencia global a 5 años de 12 a 14 meses. Es así que se investiga el papel de la angiogénesis tumoral, orientado al desarrollo de terapias, implementando su uso en estadios avanzados. Metodología: Se realizó una búsqueda sistemática en las bases de datos Embase, PubMed, SciELO y LILIACS con términos estandarizados a través de la herramienta MeSH y DECS bajo los lineamientos establecidos en las guías de revisiones sistemáticas y meta-análisis (Manual Cochrane). Se tomaron estudios clínicos aleatorizados controlados con pacientes con CCR metastásico, que hayan recibido quimioterapia sola o combinada con terapias antiangiogénicas, publicados en inglés y español entre el 2003 y 2013. Resultados: 6 artículos cumplieron con criterios de inclusión. Estos reportaron 15.8 meses en promedio de supervivencia global en el tratamiento de quimioterapia asociada a terapias biológicas frente a 14.4 meses con solo quimioterapia. Los eventos adversos de tipo vascular aumentaron más en el grupo de antiangiogénicos, reportando muertes debidas a perforaciones intestinales. Conclusiones: Los regímenes de quimioterapia asociadas a terapias antiangiogénicas brindan una mayor supervivencia global y libre de progresión, al igual que mayor número de tasas de respuesta. Son terapias con eventos adversos importantes pero que deberá seleccionarse bien al paciente para disminuir su riesgo de eventos. Palabras claves: Cáncer colorrectal metastásico, terapia anti-angiogénica, quimioterapia en segunda línea, receptor del factor de crecimiento de endotelio vascular, supervivencia global.

Revisión sistemática utilidad de asa y calcio con o sin vitamina d en la prevención de cáncer colorrectal y la recurrencia de pólipos adenomatosos en paciente con riesgo de padecer esta patología

Introducción: El cáncer colorrectal es una patología con alto impacto en la salud pública, debido a su prevalencia, incidencia, severidad, costo e impacto en la salud mental y física del individuo y la familia. Ensayos clínicos realizados en pacientes con antecedente de infarto al miocardio que consumían ácido acetil salicílico (asa), calcio con y sin vitamina D, mostraron asociación entre el consumo de estos medicamentos y disminución en la incidencia en cáncer colorrectal y pólipos adenomatosos. Objetivo: Evaluar la literatura sobre el uso de asa, calcio con y sin vitamina D con relación a su impacto en la prevención del cáncer colorrectal y pólipos adenomatosos. Métodos: Se realizó revisión sistemática buscando ensayos clínicos realizados en pacientes con factores de riesgo para cáncer colorrectal y pólipos adenomatosos que usaron asa, calcio con y sin vitamina D fueron incluidos. Resultados: se escogieron 105 para la revisión sistemática. Conclusiones: Es necesario desarrollar más estudios que lleven a evaluar el efecto protector de la aspirina, calcio y vitamina D. En los artículos revisados la aspirina a dosis de 81 a 325 mg día se correlaciona con reducción de riesgo de aparición de CRC aunque la dosis ideal, el tiempo de inicio y la duración de la ingesta continua no son claros. Hacen falta estudios que comparen poblaciones con ingesta de asa a diferentes dosis.

Factores asociados a respuesta de abatacept subcutaneo en artritis reumatoide

INTRODUCCION Dado que la artritis reumatoide es la artropatía inflamatoria más frecuente en el mundo, siendo altamente discapacitante y causando gran impacto de alto costo, se busca ofrecer al paciente opciones terapéuticas y calidad de vida a través del establecimiento de un tratamiento oportuno y eficaz, teniendo presentes aquellos predictores de respuesta previo a instaurar determinada terapia. Existen pocos estudios que permitan establecer aquellos factores de adecuada respuesta para inicio de terapia biológica con abatacept, por lo cual en este estudio se busca determinar cuáles son esos posibles factores. METODOLOGIA Estudio analítico de tipo corte transversal de 94 pacientes con diagnóstico de AR, evaluados para determinar las posibles variables que influyen en la respuesta a terapia biológica con abatacept. Se incluyeron 67 de los 94 pacientes al modelo de regresión logística, que son aquellos pacientes en que fue posible medir la respuesta al tratamiento (respuesta EULAR) a través de la determinación del DAS 28 y así discriminar en dos grupos de comparación (respuesta y no respuesta). DISCUSION DE RESULTADOS La presencia de alta actividad de la enfermedad al inicio de la terapia biológica, aumenta la probabilidad de respuesta al tratamiento respecto al grupo con baja/moderada actividad de la enfermedad; OR 4,19 - IC 95%(1,18 – 14.9), (p 0,027). La ausencia de erosiones óseas aumenta la probabilidad de presentar adecuada respuesta a la terapia biológica respecto aquellos con erosiones, con un OR 3,1 (1,01-9,55), (p 0,048). Niveles de VSG y presencia de manifestaciones extra-articulares son otros datos de interés encontrados en el análisis bivariado. Respecto a las variables o características como predictores de respuesta al tratamiento con abatacept, se encuentran estudios que corroboran los hallazgos de este estudio, respecto al alto puntaje del DAS 28 al inicio de la terapia (9, 12). CONCLUSIONES Existen distintas variables que determinan la respuesta a los diferentes biológicos para manejo de AR. Es imprescindible evaluar dichos factores de manera individual con el fin de lograr de manera efectiva el control de la enfermedad y así mejorar la calidad de vida del individuo (medicina personalizada). Existen variables tales como la alta actividad de la enfermedad y la ausencia de erosiones como predictores de respuesta en la terapia con abatacept.

Development of machine learning methods for multi-modal biomarkers detection and integration

In medicine, innovation depends on a better knowledge of the human body mechanism, which represents a complex system of multi-scale constituents. Unraveling the complexity underneath diseases proves to be challenging. A deep understanding of the inner workings comes with dealing with many heterogeneous information. Exploring the molecular status and the organization of genes, proteins, metabolites provides insights on what is driving a disease, from aggressiveness to curability. Molecular constituents, however, are only the building blocks of the human body and cannot currently tell the whole story of diseases. This is why nowadays attention is growing towards the contemporary exploitation of multi-scale information. Holistic methods are then drawing interest to address the problem of integrating heterogeneous data. The heterogeneity may derive from the diversity across data types and from the diversity within diseases. Here, four studies conducted data integration using customly designed workflows that implement novel methods and views to tackle the heterogeneous characterization of diseases. The first study devoted to determine shared gene regulatory signatures for onco-hematology and it showed partial co-regulation across blood-related diseases. The second study focused on Acute Myeloid Leukemia and refined the unsupervised integration of genomic alterations, which turned out to better resemble clinical practice. In the third study, network integration for artherosclerosis demonstrated, as a proof of concept, the impact of network intelligibility when it comes to model heterogeneous data, which showed to accelerate the identification of new potential pharmaceutical targets. Lastly, the fourth study introduced a new method to integrate multiple data types in a unique latent heterogeneous-representation that facilitated the selection of important data types to predict the tumour stage of invasive ductal carcinoma. The results of these four studies laid the groundwork to ease the detection of new biomarkers ultimately beneficial to medical practice and to the ever-growing field of Personalized Medicine.

Quantitative susceptibility mapping as biomarker of neurodegeneration: methodological models and clinical applications

Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) is an advanced magnetic resonance technique that can quantify in vivo biomarkers of pathology, such as alteration in iron and myelin concentration. It allows for the comparison of magnetic susceptibility properties within and between different subject groups. In this thesis, QSM acquisition and processing pipeline are discussed, together with clinical and methodological applications of QSM to neurodegeneration. In designing the studies, significant emphasis was placed on results reproducibility and interpretability. The first project focuses on the investigation of cortical regions in amyotrophic lateral sclerosis. By examining various histogram susceptibility properties, a pattern of increased iron content was revealed in patients with amyotrophic lateral sclerosis compared to controls and other neurodegenerative disorders. Moreover, there was a correlation between susceptibility and upper motor neuron impairment, particularly in patients experiencing rapid disease progression. Similarly, in the second application, QSM was used to examine cortical and sub-cortical areas in individuals with myotonic dystrophy type 1. The thalamus and brainstem were identified as structures of interest, with relevant correlations with clinical and laboratory data such as neurological evaluation and sleep records. In the third project, a robust pipeline for assessing radiomic susceptibility-based features reliability was implemented within a cohort of patients with multiple sclerosis and healthy controls. Lastly, a deep learning super-resolution model was applied to QSM images of healthy controls. The employed model demonstrated excellent generalization abilities and outperformed traditional up-sampling methods, without requiring a customized re-training. Across the three disorders investigated, it was evident that QSM is capable of distinguishing between patient groups and healthy controls while establishing correlations between imaging measurements and clinical data. These studies lay the foundation for future research, with the ultimate goal of achieving earlier and less invasive diagnoses of neurodegenerative disorders within the context of personalized medicine.