El objetivo es desarrollar y validar clínicamente un biomarcador no invasivo, que ayude a predecir el estadio de la MAFLD y el riesgo de desarrollar cáncer o enfermedad cardiovascular (ECV)
El investigador del IACS José Miguel Arbonés, junto con Vanesa Bernal, hepatóloga del Hospital Universitario Miguel Servet, liderarán un equipo multidisciplinar sobre identificación de proteínas secretadas por el hígado (hepatoquinas)
Zaragoza, 30 de noviembre de 2021.- El Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud – IACS formará parte del proyecto de investigación Therapeutic targets and biomarkers from precision medicine in MAFLD (PreMed-MAFLD), seleccionado por el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) en la convocatoria de Proyectos de Investigación de Medicina Personalizada de Precisión de la Acción Estratégica en Salud.
El proyecto, coordinado por el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), tiene como objetivo la identificación de biomarcadores de la enfermedad del hígado graso asociado a alteraciones del metabolismo (MAFLD), y aspira a abrir vías innovadoras para la investigación metabólica a través de la integración de técnicas multi-ómicas e inteligencia artificial. En concreto, se busca desarrollar un algoritmo basado en metabolitos, que ayude a predecir el estadio de la MAFLD y el riesgo de desarrollar cáncer de higado o enfermedad cardiovascular (ECV). Para ello, en coordinación con la Infraestructura de Medicina de Precisión asociada a la Ciencia y Tecnología (IMPaCT) promovida desde el ISCIII, se generará una puntuación de riesgo mediante la combinación de biomarcadores no invasivos junto con historias clínicas existentes.
José Miguel Arbonés, investigador principal del grupo Biología del tejido adiposo y complicaciones metabólicas de la obesidad (ADIPOFAT) en el IACS, junto con Vanesa Bernal, hepatóloga del Hospital Universitario Miguel Servet, liderarán un equipo multidisciplinar que llevará a cabo el paquete de trabajo 3, sobre identificación de proteínas secretadas por el hígado (hepatoquinas). Con el objetivo de obtener un listado de las posibles hepatoquinas que son secretadas en la sangre de los pacientes de forma diferenciada durante los distintos estadios de la enfermedad, se analizará el ARN de biopsias hepáticas, combinando la información transcriptómica y proteómica, para ayudar a identificar las que provienen del hígado.
SOBRE EL PROYECTO
El proyecto Therapeutic targets and biomarkers from precision medicine in MAFLD (PreMed-MAFLD), dotado con 1,6 millones de euros para los próximos 4 años y coordinado por el CNIC, es una iniciativa conjunta en la que participan 10 grupos de perfiles básicos y clínicos, procedentes del CNIC, el IACS, el Instituto de Biomedicina de Sevilla (IBIS), el Instituto de Investigación Sanitaria Valdecilla (IDIVAL), el Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (ISABIAL), la Universidad del País Vasco (UPV), la Universidad de Santiago de Compostela (USC), el Instituto de Investigación Biomédica de Girona (IDIBGI), el Complejo Asistencial de Zamora y la Clínica Universitaria de Navarra.
SOBRE LA MAFLD
La enfermedad del hígado graso asociado a alteraciones del metabolismo (MAFLD) está considerada actualmente como la causa más común de enfermedad hepática crónica en los países occidentales, con una prevalencia estimada del 30% en la población general, y una de las principales causas de cáncer de hígado, insuficiencia hepática y trasplante de hígado.
Se trata de un trastorno complejo y heterogéneo que no se limita al hígado, y que se considerada actualmente una condición multisistémica cuya progresión puede incluir complicaciones cardiovasculares, metabólicas, neoplásicas o relacionadas con el hígado.
En los últimos años, se han identificado varios mediadores secretados que pueden ayudar a explicar los vínculos entre los factores de riesgo individuales y el desarrollo de trastornos cardiometabólicos; sin embargo, el conocimiento sobre las microproteínas y otros metabolitos en estas comunicaciones entre órganos y su implicación metabólica es aún muy limitado.
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