Biomarcadores y nanoinformática en la enfermedad de parkinson: un modelo integrado de gestión del conocimiento para facilitar la medicina personalizada

Tesis doctoral de Fernando Martín Sánchez

Este trabajo describe un modelo para la gestión del conocimiento científico y la evidencia disponible sobre el uso clínico de biomarcadores para la enfermedad de parkinson. Aunque se exponen los objetivos y las necesidades básicas de información de un área de investigación específica, el sistema ha sido desarrollado pensando en su generalización a otras enfermedades. Esta investigación se enmarca dentro de la medicina personalizada y translacional puesto que persigue acelerar el ritmo de incorporación de hallazgos (gestión del conocimiento) obtenidos en el laboratorio (biomarcadores) en soluciones diagnósticas y terapéuticas (práctica clínica en enfermedad de parkinson) que faciliten la medicina individualizada. El objetivo principal es dar solución a los problemas que aparecen a la hora de gestionar el conocimiento complejo, creciente y cambiante que se genera y se debe manejar en la investigación biomédica y la práctica clínica. La gestión del conocimiento representa un aspecto clave en la nueva sociedad de la información y en el área médica también se está viendo afectado por los desarrollos conocidos como web 2.0 y las nuevas redes sociales. el trabajo va más allá del análisis y desarrollo de una aplicación de informática médica, ya que aborda una solución completa e integrada al problema de la anotación clínica de biomarcadores en el contexto de una enfermedad. Para ello se ha analizado exhaustivamente el problema y se ha diseñado un modelo general que incorpora tres métodos, cada uno de ellos materializado en un sistema de información. El primero de ellos, bikmas 2.0, permite gestionar todo el conocimiento que se genera en internet y especialmente en la web 2.0 sobre biomarcadores para la enfermedad de parkinson y técnicas de laboratorio para evaluarlos en un paciente concreto. El segundo, diseasecard, permite poner en contexto la información sobre la relevancia de un biomarcador mediante la recuperación en un interfaz unificado de las bases moleculares conocidas de esa enfermedad a partir de 19 bases de datos de referencia. El último, biomarkercard, constituye un sistema de representación del conocimiento sobre la validez clínica de un biomarcador, se nutre de la evidencia disponible en la literatura científica y permite al clínico formular cuestiones avanzadas sobre biomarcadores disponibles para una enfermedad, tipo de molécula, estado de validación, muestra en que se aísla, y técnica de laboratorio para medirlo, incluyendo los nuevos métodos provenientes de la biotecnología y nanotecnología. En este sentido, también se ha analizado en esta tesis el posible impacto de la nanotecnología en medicina, especialmente en los aspectos de diagnóstico de enfermedades complejas y se propone la inclusión de una nueva subdisciplina, -la nanoinformática- dentro del alcance de la informática biomédica, para dar respuesta a los nuevos retos que surgen en el procesamiento de información en la nanoescala con fines médicos. el uso integrado de estos tres sistemas permite al clínico disponer de un entorno completo para el seguimiento de la validez clínica de los biomarcadores a medida que se van identificando y se progresa en su aprobación como sistemas válidos para dar soporte a los procesos de decisión clínica en escenarios de medicina personalizada.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Biomarcadores y nanoinformática en la enfermedad de parkinson: un modelo integrado de gestión del conocimiento para facilitar la medicina personalizada«

  • Título de la tesis:  Biomarcadores y nanoinformática en la enfermedad de parkinson: un modelo integrado de gestión del conocimiento para facilitar la medicina personalizada
  • Autor:  Fernando Martín Sánchez
  • Universidad:  A coruña
  • Fecha de lectura de la tesis:  22/06/2010

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Jorge Teijeiro Vidal
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Juan Pazos sierra
    • José Carlos Millán calenti (vocal)
    • norberto felix Ezquerra (vocal)
    • julio Moreno gonzález (vocal)

 

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