Anna Pedrola
apedrola@vhio.net
Lloc actual
Formació acadèmica
- 2019 – Master’s in Bioinformatics and Biostatistics. Universitat Oberta de Catalunya, Espanya.
- 2017 – Bachelor’s Degree in Biomedical Engineering. Universitat Politècnica de Catalunya, Espanya.
Àrees de recerca
- Avançar en l’estandardització institucional de les dades clíniques mitjançant l’ampliació del model comú de dades OMOP i l’adopció de pràctiques de governança de dades alineades amb els principis FAIR.
- Consolidar i ampliar el VHIO Data Lake (VHIO-Lake) com un entorn segur i interoperable que integri dades clíniques, moleculars, d’imatge, de farmàcia i d’assaigs clínics.
- Reforçar la interoperabilitat de les dades entre els sistemes institucionals mitjançant processos ETL escalables, bases de dades estructurades i plataformes digitals harmonitzades.
- Millorar l’exploració i la visualització avançades de dades mitjançant eines integradores, com ara cBioPortal i OMERO, per donar suport a la recerca translacional i a l’oncologia de precisió.
- Ampliar les iniciatives basades en intel·ligència artificial, inclosa l’estructuració de notes clíniques mitjançant models de llenguatge de gran escala (LLM) i el desenvolupament d’eines intel·ligents per identificar pacients candidats a assaigs clínics.
- Desenvolupar solucions digitals adaptades per donar suport a la recollida de dades de recerca, el seguiment de pacients i les necessitats institucionals específiques de cada projecte.
Projectes
- SYNTHIA: Synthetic Data Generation Framework for Integrated Validation of Use Cases and AI Healthcare Applications. Funded by the European Commission. 01/09/2024-31/08/2029. PI: Rodrigo Dienstmann.
- CCE_DART: Building Data Rich Clinical Trials. CCE_DART is an innovative EU- funded project dedicated to deliver novel methods for the design and implementation of newer, more efficient and effective clinical trials in oncology.
- Cancer Core Europe: Seven Leading Cancer Centres Improve Cancer Health in Europe.
- Historia clínica Inteligente: Transformando Notas Clínicas en Datos Estructurado.
- AI4Lungs: AI-Based Personalised Care for Respiratory Disease using Multi-Modal Data in Patient Stratification
- EUCANCan: a federated network of aligned and interoperable infrastructures for the homogeneous analysis, management and sharing of genomic oncology data for Personalized Medicine.
- UpSMART Accelerator Management Team – SMART Experimental Cancer Medicine Trials eNABLED.
- American Association for Cancer Research’s (AACR) Genomics Evidence Neoplasia
- Information Exchange (GENIE) project.
- PROLoNg: Phase III randomized study evaluating Pembrolizumab combined with radiotherapy for oligometastatic squamous cell carcinoma of the head and neck.
- REDEcon: Strategic Advisory Network on Cancer Policies (Red ECON), aims to bridge the scientific-health ecosystem and Spanish authorities by developing national data frameworks, R&D&I strategies, and recommendations to optimize patient care and research integration.
- EUnetCCC: European Network of Cancer Centres (EUnetCCC), aiming to foster collaboration among leading cancer centers across Europe to harmonize data sharing, promote best practices, and support multicenter research initiatives in oncology.
Publicacions científiques
- Pedrola A, Franch-Expósito S, Lahoz S, Esteban-Fabró R, Dienstmann R, Bassaganyas L, et al. PCIG: a web-based application to explore immune-genomics interactions across cancer types. Bioinformatics. 2022 Apr 15;38(8):2374–2376.
- Matos I, Villacampa G, Hierro C, Martin-Liberal J, Berché R, Pedrola A, et al. Phase I prognostic online (PIPO): A web tool to improve patient selection for oncology early phase clinical trials. Eur J Cancer. 2021 Sep;155:168–78.
- Cedres, S., Assaf, J. D., Iranzo, P., Callejo, A., Pardo, N., Navarro, A., Martinez-Marti, A., Marmolejo, D., Rezqallah, A., Carbonell, C., Frigola, J., Amat, R., Pedrola, A., Dienstmann, R., & Felip, E. (2021). Efficacy of chemotherapy for malignant pleural mesothelioma according to histology in a real-world cohort. Scientific reports, 11(1), 21357.
- Mirallas, O., Martin-Cullell, B., Navarro, V., Vega, K.S., Recuero-Borau, J., Gómez- Puerto, D., López-Valbuena, D., de Torres, C.S., Andurell, L., Pedrola, A. and Berché, R., 2024. Development of a prognostic model to predict 90-day mortality in hospitalised cancer patients (PROMISE tool): a prospective observational study. The Lancet Regional Health–Europe.
