La sarcopenia es una enfermedad caracterizada por la pérdida progresiva de masa y función muscular, asociada al envejecimiento y a múltiples patologías crónicas. Su detección precoz constituye uno de los grandes retos actuales de la medicina personalizada.
Mediante la integración de datos multiómicos, biomarcadores clínicos y herramientas de inteligencia artificial, SARCORISK pretende generar un sistema predictivo capaz de identificar individuos en riesgo de desarrollar sarcopenia y facilitar intervenciones clínicas tempranas.
El proyecto se enmarca en el ámbito de la medicina personalizada de precisión, contribuyendo al desarrollo de nuevas herramientas para mejorar la prevención, el diagnóstico y la gestión de enfermedades asociadas al envejecimiento.
El objetivo general del proyecto es desarrollar un algoritmo predictivo multiescala que permita mejorar la detección, diagnóstico y monitorización de la sarcopenia.
Para ello se plantean los siguientes objetivos específicos:
Identificar biomarcadores moleculares asociados a la sarcopenia mediante tecnologías ómicas humanas y microbianas.
Analizar la interacción entre microbiota, metabolismo y función muscular en el desarrollo de la enfermedad.
Integrar datos clínicos, moleculares y microbiológicos para construir modelos predictivos avanzados.
Desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial que permita detectar individuos con riesgo elevado de sarcopenia.
Validar el modelo predictivo en cohortes clínicas para su posible implementación en la práctica médica.
El proyecto SARCORISK se desarrolla en el marco de la actuación conjunta ISCIII-CDTI para el impulso de proyectos de I+D en medicina personalizada y terapias avanzadas.
Proyecto financiado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) y el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea – NextGenerationEU.
Expediente del proyecto: ACTUACIÓN CONJUNTA ISCIII-CDTI (EXP – 00162668 / IDI-20230947)
Participantes: Sabartech, Dawako Medtech, CoMMLab (Computational Multiscale Simulation Lab) de la Universitat de València y el Ci2B (Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería) de la Universitat Politènica de València.
Expediente: INNEST/2021/292
Una tecnología disruptiva que tiene como objetivo ofrecer soluciones de prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento de enfermedades, personalizadas en función de la variabilidad genética de los pacientes.
Búsqueda automatizada de datos entre el amplio espectro de bases de datos genómicos y biológicos disponibles.
Puntuación de riesgo genético desarrollada a partir de la combinación de las directrices ACMG/AMP para enfermedades hereditarias y la tecnología de puntuación de riesgo poligénico para enfermedades complejas.
Bioscore multiescala que integra diferentes capas de datos, genéticos, antropométricos, demográficos, sanitarios y clínicos en un nivel único para asignar el riesgo o el impacto.
Aprendizaje Automático para el entrenamiento de los Modelos Matemáticos construidos para cada condición o enfermedad y datos propios para alimentar el Algoritmo AIG