La Unitat d’Enginyeria de Dades per a la Recerca treballa en la digitalització i estandardització de dades, col·laborant estretament amb diferents grups de recerca dins de la institució. A més de participar activament en projectes de recerca, la unitat es dedica a crear i mantenir un entorn i una infraestructura sòlida per a l’emmagatzematge i la gestió de dades a nivell institucional.
La unitat treballa amb una àmplia varietat de dades, que inclouen informació clínica, genòmica, imatges i altres fonts biomèdiques, amb l’objectiu de maximitzar-ne l’explotació i potenciar-ne l’ús en la recerca, proporcionant als investigadors/es les eines necessàries per a aquest objectiu. Així mateix, ofereix suport en la definició dels Data Management Plan (DMP), documents en els quals s’especifica l’ús i flux de dades d’un projecte. A través del desenvolupament de processos ETL (Extracció, Transformació i Càrrega), la creació de bases de dades estructurades, la integració de dades provinents de diverses fonts, i el desenvolupament i gestió de programari especialitzat, es proporciona una infraestructura robusta que permet als investigadors /es explotar al màxim el valor de les dades generades.
- Estandardització de dades clíniques sota el model OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership).
- Visualització avançada de dades clíniques, genòmiques i d’altres ‘òmiques’ mitjançant plataformes com cBioPortal.
- Integració de bases de dades i plataformes per assegurar una gestió eficient i centralitzada de la informació.
- Desenvolupament de formularis electrònics personalitzats (eCRF) a REDCap per a la captura i gestió de dades de recerca.
- Implementació de processos ETL per automatitzar la transferència de dades entre diverses fonts dins de l’entorn de recerca.
- Investigació en Intel·ligència Artificial per a l’estructuració automatitzada de dades no estructurades.
- Desenvolupament d’aplicacions personalitzades per al seguiment de pacients i mostres en assajos clínics, així com solucions a mida per a projectes de recerca.
Cap de grup
Anna Pedrola
Enginyeres de Dades Biomèdiques
Benet Fité
Carlota Gozalbo
Marina Arias
Enginyera de Dades d’Imatge
Cristina Villaseca
Gestora de Dades
Clara Vallés
Publicacions científiques més rellevants
- 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.
- 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
- 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 - CancerCoreEurope: 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.
