Sara Palomino Echeverría biologo konputazionalak gaixotasun konplexuen diagnostikoa eta haiei heltzeko modua bioinformatikaren bidez nola hobetu aztertu du doktoretza-tesian. Zirrosi desorekatu akutua da, hain zuzen ere, ikertzailearen ikergai nagusia. Patologia konplexua da, aldakortasun handikoa pertsona batetik bestera, eta heriotza-tasa handia eragiten du. Tesia Navarrabiomedeko Bioinformatika Traslazionaleko Unitatean egin da, eta honako hauek izan dira zuzendariak: David Gómez Cabrero, aipatu unitatearen ikertzaile nagusia, eta Núria Planell Picola, Nafarroako Unibertsitateko CIMAko ikertzailea.

Tesiaren egileak berak azaldu duenez, gaixotasun konplexuak ulertzeko, beharrezkoa da haien heterogeneotasun propioari heltzeko metodo aurreratuak izatea. Ildo horretatik, tesiak bi ikuspegi nagusi ditu: pazienteen estratifikazioa eta datu omikoen azterketa. Datu omikoak izaera globaleko zenbait alderdi biologiko eskala handian aztertzean lortzen dira, hala nola geneak (genomika), proteinak (proteomika), metabolitoak (metabolomika) eta molekulen arteko interakzioak (interaktomika), eta baliagarriak dira sistema bakar gisa ulertzeko biologia eta gaixotasunak. Honako hau adierazi du tesiaren egileak: “Bi metodo horiek konbinatzeari esker, ezaugarri kliniko esanguratsuak dituzten pazienteen azpitaldeak identifika daitezke, eta gaixotasunen heterogeneotasuna azaltzeko balio duten oinarri molekularrak aurkitu. Ikuspegi hori funtsezkoa da doitasunezko medikuntza lortzeko”.

Ikerketa DECISION proiektuaren parte izan zen, zeina Europar Batasuneko Horizon 2020 programak finantzatutako ekimena baita. Ikerketaren aurkikuntzak Journal of Translational Medicine aldizkarian zabaldu dira, hain zuzen ere honako artikulu honetan: “A robust clustering strategy for stratification unveils unique patient subgroups in acutely decompensated cirrhosis”. Gaur egun, beste artikulu batzuk berrikusten ari dira bi aldizkari hauetan: PLOS Computational Biology eta Journal of Hepatology.  Halaber, lan horren ondorioz, “ClustAll: Data-driven strategy to find groups of patients within complex diseases” izeneko tresna bioinformatikoa garatu zen. R deritzon lengoaia informatikoan egin zen, eta Bioconductor plataforman dago eskuragarri.

Irakurri albiste osoa