Anna Pedrola
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Puesto actual
Formación académica
- 2019 – Máster en Bioinformática y bioestadística. Universitat Oberta de Catalunya, España. 2017 – Grado en Ingeniería Biomédica. Universitat Politècnica de Catalunya, España.
Áreas de Investigación
- Avanzar en la estandarización institucional de los datos clínicos mediante la ampliación del modelo común de datos OMOP y la adopción de prácticas de gobernanza de datos alineadas con los principios FAIR.
- Consolidar y ampliar el VHIO Data Lake (VHIO-Lake) como un entorno seguro e interoperable que integre datos clínicos, moleculares, de imagen, farmacia y ensayos clínicos.
- Reforzar la interoperabilidad de los datos entre los sistemas institucionales mediante procesos ETL escalables, bases de datos estructuradas y plataformas digitales armonizadas.
- Mejorar la exploración y visualización avanzada de datos mediante herramientas integradoras, como cBioPortal y OMERO, para apoyar la investigación traslacional y la oncología de precisión.
- Ampliar las iniciativas basadas en inteligencia artificial, incluida la estructuración de notas clínicas mediante modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y el desarrollo de herramientas inteligentes para identificar pacientes candidatos a ensayos clínicos.
- Desarrollar soluciones digitales adaptadas para apoyar la recogida de datos de investigación, el seguimiento de pacientes y las necesidades institucionales específicas de cada proyecto.
Proyectos
- 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.
Publicaciones científicas más relevantes
- 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.
