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La Fundación Merck Salud celebra el 30 aniversario de sus ayudas a las investigación

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..J.P.R.
La Fundación Merck Salud celebró el 30 aniversario de sus ayudas a la investigación con un reconocimiento especial a las trayectorias de diferentes científicos españoles. En un acto celebrado en el Teatro Real, la institución premió la carrera de la Dra. Rosa Menéndez, primera mujer en la historia que desde el año 2017 preside el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) creado en 1939.

El evento sirvió también para premiar a la Dra. María Blasco, directora del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) desde el 2011; al Dr. Xavier Montalbán, jefe del Servicio de Neurología-Neuroinmunología del Hospital Vall d’ Hebrón y director del Centro de Esclerosis Múltiple de Cataluña (Cemcat), inaugurado en 2012; al Dr. Josep Tabernero, director del Instituto de Oncología Vall d’Hebron (VHIO), y a la Asociación Española de Esclerosis Múltiple, española que desde 1981 trabaja para mejorar la calidad de vida de las personas afectadas por esta y otras patologías similares.

La Fundación Merck Salud celebró el 30 aniversario de sus ayudas a la investigación con un reconocimiento especial a las trayectorias de diferentes científicos españoles

Las ayudas Merck premiaron ayer a seis proyectos de investigación en diferentes campos con 30.000 euros. “Con este acto queremos rendir un homenaje a la ciencia y a todos los investigadores que trabajan en nuestro país. Ellos son nuestra mayor apuesta y esperanza para avanzar en el conocimiento y hallazgo del mejor tratamiento para cada paciente, ellos nos han demostrado durante estos meses de pandemia la importancia de apostar por la ciencia y para ellos todo nuestro agradecimiento” , señaló la presidenta ejecutiva de la Fundación Merck Salud, Carmen González Madrid.

Los proyectos premiados comprednen diferntes áreas médicas: 

  • Endocrinología y/o Riesgo Cardiometabólico. Laura Herrero Rodríguez, de la Facultad de Farmacia y Ciencias de la Alimentación, por su proyecto “Terapia génica con células madre derivadas de tejido adiposo para la obesidad y enfermedades metabólicas asociadas”.
  • Enfermedades Raras. Judit García Villoria, del IDIBAPS, por el proyecto: “Desarrollo de una aproximación de medicina personalizada para la aciduria glutárica tipo I basada en el tratamiento con chaperonas farmacológicas”.
  • Esclerosis Múltiple. Carmen Tur Gómez, del Centro de esclerosis múltiple de Catalunya (Cemcat), por el proyecto: “Caracterización de patrones espaciotemporales de daño tisular cerebral en esclerosis múltiple mediante técnicas de aprendizaje profundo no supervisado”.
  • Dr. José Antonio Domínguez Arroyo, del Instituto Extremeño de Reproducción Asistida-Quirón Salud, por el proyecto: “Efectos de la adición de exosomas procedentes de endometrio, líquido folicular y cultivo embrionario en las tasas de implantación y embarazo evolutivo”.
  • Inmuno-oncología. Robert Montal Roura, del Hospital Universitario Arnau de Vilanova, por el proyecto: “Inmuno-oncología de precisión para el Adenocarcinoma Gástrico”
  • Medicina Individualizada de Precisión. Roberto Piñeiro Cid, del Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), por el proyecto “Heterogeneidad genética de los clusters de células tumorales circulantes en la enfermedad metastásica”.

Dr. Medrano: «La mayoría de estudios actuales en machine learning abordan el diagnóstico y no el tratamiento. El verdadero cambio se producirá cuando hablemos de predicción»

En un acto marcado por la ciencia, la fundación quiso poner en valor la inteligencia artificial y el machine learning. El Dr. Ignacio Medrano, neurólogo y Fundador de Savana y de Mendelian, destacó que España se encuentra lejos de países asiáticos como China o Corea del Sur, pero se acerca a otros estados europeos. «La mayoría de estudios actuales abordan el diagnóstico y no el tratamiento. El verdadero cambio se producirá cuando hablemos de predicción», advirtió.

El Dr. Medrano destacó el momento de transformación, aunque aún queda camino por recorrer. Por una lado, «Tenemos que decidir de que vamos a alimentar al machine learning: ¿De genómoca? ¿De historias clínicas? ¿De imágenes?», advirtió. Por otro, puso de manifiesto que nos encontramos en un momento de «validación de algoritmos. Tenemos que poder mover los algoritmos geográficamente». En esta línea, concluyó «Se va a producir la llegada de máquinas capaces de ayudarnos a pensar en términos predictivos en relación a los tratamientos de los pacientes».

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