Proyecto que busca desarrollar y aplicar tecnologías y herramientas de análisis bioinformático a datos genómicos y proteómicos de muestras de pacientes con hemopatías malignas (síndromes mielodisplásicos y mieloma múltiple) y de células implicadas en inmunomodulación. El proyecto encaja en las líneas prioritarias de AES 2018 [Resolución 28.dic.2017, art.4.2.a .b] y propone 6 objetivos: [1] Selección y categorización clínica de muestras de cohortes de pacientes con datos clínicos y proteo-genómicos asociados a las enfermedades objetivo. [2] Desarrollo y aplicación de métodos bioinformáticos al análisis de datos de dichas muestras obtenidos por técnicas ómicas complementarias: expresión de mRNAs y miRNAs; metilación y expresión; splicing alternativo y expresión; expresión génica y variantes genotípicas (eQTL); proteo-genómica con medida de genes y proteínas. [3] Construcción de redes de coexpresión y regulación génica con algoritmos de información mutua y búsqueda de “master regulators” sobre datos transcriptómicos de series de las enfermedades objetivo; integración con redes de interacción de proteínas. [4] Construcción y comparación de los perfiles ómicos integrados (derivados de 2 y 3) de células malignas y de células inmunomoduladoras del nicho hematopoyético (células madre mesenquimales) por metodología ""single-cell"". [5] Desarrollo y aplicación de métodos de ""deep learning"" para la construcción de predictores e identificación robusta de marcadores de linaje celular, de clase y de progresión tumoral. [6] Validación de biomarcadores y reguladores con estudios de supervivencia en pacientes y asignación de riesgos. El proyecto se apoya en 2 colaboraciones internacionales: N. Luscombe (Francis Crick Institute, UK) para transcriptómica; M. Vidal (Dana-Farber Institute, USA) para proteómica e interactomica. El trabajo se plantea en estrecha colaboración con 2 grupos clínicos expertos en las patologías abordadas: Dra. MV Mateos y Dr. F Sánchez-Guijo (HUS, Salamanca).

hemopatía maligna
genómica
proteogenómica
bioinformática
cáncer hematológico
inmunomodulación
célula madre mesenquimal
célula madre mesenquimatosa