Corría el mes de octubre de 2018 cuando Antonio López Farré, profesor titular de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), anunciaba en exclusiva en ConSalud.es el comienzo del proyecto GenObIA, una nueva y ambiciosa investigación que busca la creación, mediante inteligencia artificial, de un algoritmo predictivo para la identificación de individuos en riesgo de desarrollar sobrepeso u obesidad y sus comorbilidades asociadas.
Un año después, Antonio López Farré hace balance de los hitos conseguidos a lo largo de estos últimos 12 meses y las expectativas de futuro de un estudio que está financiado tanto por la Unión Europea (UE) como por la Comunidad de Madrid. En declaraciones a este diario, López Farré señala que, durante todo este tiempo, se ha diseñado y puesto en marcha el sistema de recogida de información sobre hábitos de vida para dispositivos móviles. "Los participantes rellenan las encuestas y todos los datos se dirigen a un ordenador central", explica.
"Pronosticamos que, en los primeros meses de 2020, se hará ya un primer análisis estadístico con las muestras que tengamos disponibles para empezar a elaborar resultados parciales y poder presentarlos en distintos foros"
De hecho, prosigue el especialista en Bioquímica y Biología, "las previsiones indican que de aquí a final de año vamos a llegar a cerca de 1.500-2.000 inclusiones de pacientes, que es un número muy importante porque, en realidad, el reclutamiento lo llevamos haciendo desde hace solo seis meses". "Pronosticamos que, en los primeros meses de 2020, se hará ya un primer análisis estadístico con las muestras que tengamos disponibles para empezar a elaborar resultados parciales y poder presentarlos en distintos foros", subraya López Farré.
POSIBLE EXPORTACIÓN A NIVEL EUROPEO
Cuestionado por el futuro a medio y largo plazo de la investigación, Antonio López Farré revela que, gracias a la "gran aplicabilidad" del estudio, el consorcio GenObIA está planteándose la exportación a un proyecto europeo a través de la iniciativa Horizonte 2020. "Ya hemos hablado con un grupo sueco, un grupo portugués y un grupo francés para explorar esta posibilidad", detalla.
Si finalmente cuentan con el visto bueno de las comisiones evaluadoras, la intención de los investigadores será trabajar en base a tres algoritmos: el que se está creando en el proyecto GenObIA para el sur de Europa, uno para el norte del continente y otro para Centroeuropa. "La experiencia que estamos adquiriendo en la autonomía madrileña la podemos utilizar de forma muy beneficiosa en otros lugares", sostiene.
AGRADECIMIENTOS AL EQUIPO
A juicio de Antonio López Farré, este primer año ha sido "muy positivo" y, a lo largo de estos 12 meses, ha tenido la oportunidad de aprender "tanto nuevos aspectos científicos como de gestión, de muchos investigadores de grupos muy diversos, para lograr un objetivo común". "Quiero dar las gracias a todas las personas que han colaborado en el proyecto, porque me lo han hecho muy fácil y he aprendido mucho de todos ellos. Solo espero haber podido aportar también mi granito de arena y que ellos hayan podido aprender alguna cosa que yo les haya podido aportar", incide.
"Quiero dar las gracias a todas las personas que han colaborado en el proyecto, porque me lo han hecho muy fácil y he aprendido mucho de todos ellos"
"Los científicos y, particularmente, los que yo conozco más del área de la biomedicina, a veces, vivimos en un mundo un poco cerrado, pero existen otras áreas que enriquecen muchísimo el proyecto. En GenObIA participan personas del mundo del ejercicio físico y del deporte, físicos o matemáticos, entre otros profesionales, que nos hacen ver desde otros puntos de vista los resultados que se van generando en GenObIA", asevera.
Por último Antonio López Farré, profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid, ha querido poner sobre la mesa la cobertura especial que, a lo largo de este año, ha llevado a cabo ConSalud.es. "Hacéis una labor increíble y os agradecemos muchísimo la alta difusión que tiene GenObIA", finaliza.