Coordinado por el Prof. Javier Cubero, catedrático de Inmunología de nuestra Facultad

29 nov 2022 - 13:00 CET

La UCM actúa como coordinadora del Proyecto HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-02 financiado con 6,348,927.28 € en el que participan 15 instituciones europeas y 3 asociados de Reino Unido. Por parte de la UCM, figuran Javier Cubero (Inmunología/Medicina) que ejerce como coordinador general del proyecto y Yulia Nevzorova (Inmunología/Medicina) como investigadora.

Título del proyecto Discovering chronic inflammation biomarkers that define key stages in the Healthy-to-NASH (nonalcoholic steatohepatitis) transition to inform early prevention and treatment strategies

Biomarcadores de inflamación crónica para la definición de la progresión de la esteatohepatitis no alcohólica para la realización de las estrategias de prevención y tratamiento tempranos.

La enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD) es una enfermedad inflamatoria crónica multifactorial que prevalece en 1 de cada 4 individuos con una importante carga socioeconómica y sanitaria, especialmente en la fase inflamatoria más tardía y grave de la enfermedad, la esteatohepatitis no alcohólica (NASH). A pesar del grave impacto negativo de la enfermedad en la sociedad, la NAFLD sigue siendo difícil de diagnosticar y tratar. Además, los mecanismos moleculares que subyacen a la transición de un hígado sano a un hígado graso siguen siendo poco conocidos debido a debido a la falta de modelos que reflejen fielmente la complejidad de la enfermedad humana. Por ello, el objetivo de nuestro proyecto es descubrir los primeros desencadenantes de la de la enfermedad y los complejos mecanismos de su progresión mediante la aplicación de un enfoque de biología de sistemas, lo que permitirá mejorar los métodos de detección existentes, proporcionando un plan para informar sobre las estrategias de intervención personalizadas y el descubrimiento de fármacos para la NAFLD. Para lograr este objetivo, este estudio combinará datos experimentales in vitro e in vivo con datos multimodales de extensas cohortes y biobancos humanos de NAFLD y utilizará enfoques de aprendizaje automático in silico para descubrir nuevos biomarcadores y nuevos biomarcadores moleculares específicos para cada etapa de la transición de la salud a la enfermedad. En consecuencia, los profesionales sanitarios obtendrán las herramientas y conocimientos necesarios para diagnosticar y establecer directrices para la prevención y el tratamiento de la salud impulsada por la inflamación hasta la enfermedad.