El Grupo de Patología Molecular y Computacional integra la genómica, la proteómica y la inteligencia artificial (IA) para identificar dianas terapéuticas en pacientes con tumores sólidos. Nuestro objetivo es que todos estos pacientes oncológicos dispongan de la máxima información predictiva en el menor tiempo posible. Para lograrlo, impulsamos una investigación traslacional con una clara orientación clínica, utilizando las más novedosas herramientas moleculares, digitales y computacionales.
Nuestras principales líneas de investigación son:
- Identificación y validación de biomarcadores predictivos (dianas terapéuticas) en pacientes con tumores sólidos candidatos a terapias dirigidas, inmunoterapia o anticuerpos conjugados.
Hemos estado involucrados o trabajamos actualmente en la identificación y/o validación de biomarcadores predictivos aprobados hasta la fecha en pacientes con tumores sólidos. La llegada de los anticuerpos conjugados y el avance de la patología computacional han reforzado esta línea de trabajo. Este enfoque nos ha permitido contribuir a consensos y guías clínicas nacionales e internacionales.
- Desarrollar una perspectiva independiente de la histología en la búsqueda de dianas terapéuticas.
El desarrollo de terapias agnósticas ha transformado el abordaje del cáncer y abierto nuevas oportunidades para la oncología de precisión. En este contexto, combinamos innovación tecnológica, IA y biopsia líquida.
- Instaurar estrategias de gestión eficientes para mejorar los resultados de la oncología de precisión.
Desarrollamos estrategias de gestión para mejorar los resultados en oncología de precisión. Apostamos por un enfoque multiparamétrico, práctico y orientado a la rápida aplicación clínica. En esta línea, hemos impulsado estudios de costes y gestión de referencia, como el Proyecto UTOPIA. También contribuimos a la validación e implementación de algoritmos de IA para apoyar la selección de pacientes candidatos a terapias dirigidas, inmunoterapia o anticuerpos conjugados.