Proyecto de investigación


Solución sanitaria movil basada en el perfil genético, análisis de imagen y monitorización continua de síntomas para el manejo personalizado de pacientes con enfermedad de Parkinson (GiMO-PD)

Responsable: Julián Alberto García García / Luis Miguel Soria Morillo
Tipo de Proyecto/Ayuda: Plan Estatal 2017-2020 Retos - Colaboración Empresa
Referencia: RTC2019-007150-1
Fecha de Inicio: 01-01-2020
Fecha de Finalización: 30-09-2023

Empresa/Organismo financiador/es:

  • Ministerio de Ciencia e Innovación

Socios:

  • Fundación Pública Andaluza para la Gestión de la Investigación en Salud
  • Soltel It Solutions, S.L.U.
  • Madrija Consultoría, S.L.
  • Qubiotech Health Intelligence, S.L.

Equipo:

Contratados:

  • Técnicos/Personal Administrativo:
    • Manuel Carrero Cámara
    • José Luis Salazar González

Resumen del proyecto:

La enfermedad de Parkinson (EP) es la segunda enfermedad neurodegenerativa más frecuente. Una de las limitaciones de su tratamiento es la aparición de efectos no deseados, tales como las fluctuaciones motoras, discinesias y otras alteraciones motoras. Añadido a esto, la manera de responder los pacientes al tratamiento no es siempre la misma, añadiendo una gran disparidad de respuestas lo que presenta una gran variabilidad en la progresión clínica.

Una limitación de la práctica clínica actual es la escasa monitorización de los pacientes con EP. Las exploraciones clínicas y seguimientos se limitan a visitas de corta duración y excesivamente espaciadas en el tiempo. El uso de nuevas metodologías de monitorización de actividad y movimiento, así como el uso de nuevas técnicas de computación, almacenamiento, y análisis de datos permitiría una monitorización continua dirigida a la detección de síntomas de gran valor para la optimización de tratamientos en esta enfermedad. A pesar de la sólida base preclínica de GiMo-PD, existe todavía escasa experiencia en el uso de los sistemas de apoyo a la decisión clínica integrando múltiples biomarcadores en la EP en comparación con otros campos como el cáncer.

GiMo-PD es un proyecto que reposa sobre un punto de unión entre la neurología, las neurociencias y neurotecnologías (entre ellas, la neuroimagen), la farmacología con base genética, las técnicas de digitalización de guías de práctica clínicas y las ciencias computacionales (machine learning y la ciencia de analítica avanzada de datos para soporte a la toma de decisiones), y que se propone desarrollar una solución innovadora y disruptiva de cara a superar las limitaciones descritas en el tratamiento de la EP y así mejorar la calidad de vida de estos pacientes. La optimización propuesta por GiMo-PD se basa en la integración de información proveniente de múltiples fuentes, como el fondo genético, marcadores moleculares, neuroimagen e información clínica obtenida mediante una monitorización continua, eficiente y eficaz que garantice la integridad de los datos. Esta propuesta también pretende mejorar el conocimiento existente sobre la etiología de la EP e introducir ciertos estándares en el proceso del diagnóstico y tratamiento desde la perspectiva de medicina personalizada.

El objetivo general de GiMo-PD  es crear una nueva plataforma innovadora y disruptiva para ayudar al médico a prescribir de manera personalizada la mejor terapia para cada paciente con enfermedad de Parkinson. Con este fin, se plantea una solución tecnológica que permite: 

  • Adquirir, integrar y analizar los datos genéticos, de neuroimagen y clínicos.
  • Ofrecer mecanismos de monitorización ubicua y continua en la EP de los desórdenes motores del paciente buscando una solución personalizada. 
  • Ofrecer mecanismos para la monitorización periódica de los aspectos psicocognitivos.
  • Realizar un análisis avanzado de todos los datos de forma que su procesamiento conjunto y con criterio clínico permita a los especialistas disponer de un soporte de ayuda a la toma de decisiones sobre el tratamiento más adecuado para cada paciente. Todo ello, conjuntamente, a través de la digitalización de guías de práctica clínica.

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