CONVOCATORIA:   2018

ENTIDAD FINANCIADORA:   INSTITUTO DE SALUD CARLOS III

INVESTIGADOR PRINCIPAL:    JAVIER DE LAS RIVAS SANZ

DOTACIÓN:  82.000,00 euros

REFERENCIA:   PI18/00591

TÍTULO:   ONCO-PROTEOGENÓMICA PERSONALIZADA APLICADA A HEMOPATÍAS MALIGNAS E INMUNOMODULACIÓN: DESARROLLO Y USO DE MÉTODOS BIOINFORMÁTICOS PARA BÚSQUEDA DE MARCADORES, PREDICTORES DE RIESGO Y DIANAS EN PACIENTES Y DONANTES.

RESUMEN: 

Proyecto de investigación en biología integrativa y de sistemas que busca desarrollar y aplicar tecnologías y herramientas de análisis bioinformático a datos genómicos y proteómicos de muestras de pacientes con hemopatías malignas (principalmente de síndromes mielodisplásicos, MDS, y también de mieloma múltiple, MM) y de células implicadas en inmunomodulación. El proyecto encaja en las líneas de investigación prioritarias de la convocatoria AES 2018 [Resolución 28.dic.2017, artículo 4.2.a y b; y Orden de Bases 3.2.a, .b y .e] y continua con el trabajo científico del grupo en los últimos años, proponiendo los siguientes objetivos concretos: [1] Selección y categorización clínica de muestras de cohortes amplias de pacientes con datos clínicos (incluyendo si es posible tiempos de respuesta y supervivencia) y datos proteo-genómicos asociados para las enfermedades objetivo. [2] Desarrollo y aplicación de métodos bioinformáticos para análisis integrativo de datos de muestras de pacientes obtenidos por técnicas complementarias de escala ómica para búsqueda combinada de biomarcadores: expresión de diferencial de mRNAs y miRNAs; metilación y expresión; splicing alternativo y expresión; expresión génica y variantes genotípicas (eQTL) (ya sean por mutaciones germinales o somáticas); proteo-genómica con medida en paralelo de genes y proteínas. [3] Construcción de redes de coexpresión y coregulación génica (gene regulatory networks) con algoritmos de información mutua y de busqueda de "master regulators" (i.e. ARACNe, VIPER, etc) sobre datos transcriptómicos de series amplias de las enfermades objetivo con subtipos patológicos de interés; e integración de estas redes con redes de interacción molecular de proteínas (protein interaction networks). [4] Construcción y comparación de los perfiles genómicos integrados (derivados de los métodos descritos en 2 y 3) de las células malignas propias de MDS y de MM, y también de las células inmunomoduladoras presentes en el nicho hematopoyético: principalmente células madre mesenquimales (MSCs), produciendo para estas datos a nivel de "single-cell"). [5] Desarrollo y aplicación de métodos de inteligencia artificial ("deep learning") para la identificación robusta de genes marcadores de linaje celular, de estado o clase y de progresión tumoral; y para la construcción de predictores de pronóstico y respuesta terapeutica a tratamiento. [6] Análisis y validación de genes marcadores y genes reguladores encontrados, mediante estudios de supervivencia basados en seguimientos temporales de pacientes que permitan derivar asignaciones de riesgo. El proyecto se apoya en 2 colaboraciones internacionales clave: Dr. Nicholas Luscombe (Francis Crick Institute and Cancer Research UK, London) para análisis de datos NGS y regulación transcriptómica; Dr. Marc Vidal (Dana-Farber Cancer Institute and Harvard Medical School, Boston) para proteómica e interactómica. El trabajo se plantea además en estrecha colaboración con grupos clínicos expertos en las patologías abordadas: Dra. María-Victoria Mateos y Dr. Fermín Sánchez-Guijo (HUS, Salamanca).

ESTE PROYECTO ESTÁ COFINANCIADO POR EL FONDO EUROPEO DE DESARROLLO REGIONAL (FEDER). “Una manera de hacer Europa”