El ISCIII participa en el CERN en un encuentro internacional sobre salud global y manejo de datos biomédicos
30/10/2024
El Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) ha participado, con la presencia de su directora, Marina Pollán, en una reunión internacional de trabajo sobre retos en salud global organizada en Ginebra (Suiza). El encuentro se ha celebrado en la sede de la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN), la principal organización científica en torno al estudio de la física de partículas.
Marina Pollán ha participado en el grupo de trabajo sobre uso e integración de datos biomédicos, no biomédicos y sanitarios, para lograr uno de los objetivos centrales de la Medicina de Precisión: prevenir los principales problemas de salud. La sesión ha contado con el apoyo de la Infraestructura Europea de Medicina Traslacional (EATRIS), cuyo nodo español coordina el ISCIII. La red española que participa en EATRIS está formada por 21 Institutos de Investigación Sanitaria (IIAS) acreditados por el Instituto.
El encuentro en el que ha participado el ISCIII ha puesto de manifiesto la necesidad de integrar información de distintos ámbitos, teniendo en cuenta la compleja red de elementos, a menudo interrelacionados, que condicionan la aparición de la enfermedad. La información sobre estos determinantes de la salud no suele estar disponible en la historia clínica, pero sí son trazables a través de diferentes fuentes de datos. La integración de toda esta información es un reto al que ya se están enfrentando diferentes iniciativas nacionales e internacionales.
El grupo de trabajo generado concluye que esta integración es fundamental para avanzar en los objetivos de salud y transformar la planificación de una sanidad global, facilitando el análisis y comprensión de los factores que determinan la salud individual y de la población, y permitiendo la mejora de intervenciones sanitarias tanto personalizadas como orientadas a la comunidad.
Marina Pollán ha explicado en la reunión la alineación de la infraestructura IMPaCT con este objetivo compartido por el grupo de trabajo reunido en el CERN. La Infraestructura de Medicina de Precisión asociada a la Ciencia y a la Tecnología, impulsada y financiada desde el Instituto, basa su trabajo en tres áreas coordinadas: Medicina Predictiva, Medicina Genómica y Ciencia de Datos.
El objetivo del pilar de Medicina Predictiva es disponer de una cohorte de 200.000 participantes para investigar los principales determinantes de salud. Para ello, la Cohorte IMPaCT, además de reclutar y obtener información detallada de los participantes a través de cuestionarios, junto una exhaustiva exploración física y la recogida de diferentes muestras biológicas, enriquecerá la cohorte con información procedente de otras fuentes de datos que permitan caracterizar mejor los determinantes ambientales y sociales. Todos estos datos estarán a disposición de los investigadores podrán utilizar para profundizar en el conocimiento sobre cómo enfermamos y cómo evitar o retrasar los principales problemas de salud. En este momento, la cohorte ya cuenta con más de 6.000 hombres y mujeres reclutados en los centros de atención primaria participantes en esta gran iniciativa.
Salud y enfermedad dependen de muchos factores
Tanto la directora del ISCIII como las demás personas que han participado en la sesión han recordado la importancia de garantizar un mayor conocimiento sobre la relación entre la salud de las personas, sus circunstancias individuales y las condiciones biológicas y sociales del entorno y el ecosistema. Factores como el lugar de residencia, la contaminación ambiental, las características genéticas, el nivel económico y educativo, las relaciones sociales y el estilo de vida son determinantes en el riesgo de enfermedad, la calidad de vida y la percepción de nuestra salud.
Por ello, seguir reuniendo datos sobre todos estos factores, y mejorar el análisis integrador de todos ellos y de las fuentes de donde surgen, permitirá mejorar la precisión en el abordaje de la salud individual y comunitaria. Gestionar de la manera más eficaz posible la diferente procedencia y formato de estos datos, y cumplir con los Principios FAIR en su manejo (información encontrable, accesible, interoperable y reutilizable) es clave para optimizar el conocimiento científico de los datos en salud y su traslación a las políticas de salud pública