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El CIBER lidera un proyecto europeo contra la obesidad

Reúne a científicos de Alemania, Francia, Dinamarca, Turquía, Polonia, Bélgica y Estonia, con el objetivo de prevenir la obesidad a lo largo de la vida

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El CIBER lidera un proyecto europeo contra la obesidad

Por Julia Porras

5 de julio de 2023

Con un presupuesto de 10 millones de euros, el proyecto europeo “EprObes”, acrónimo de “Prevención de la Obesidad a lo largo de la vida mediante identificación de factores de riesgo, pronóstico e intervención en etapas tempranas”, abordará el problema de salud pública de la obesidad y su contexto, recurriendo a la Inteligencia Artificial (IA).

Con el fin de implementar medidas personalizadas contra la obesidad y sus comorbilidades, el proyecto EprObes,  coordinado por Manuel Tena-Sempere, Empar Lurbe y Fernando Fernández-Aranda, investigadores del CIBER (Centro de Investigación Biomédica en Red),  busca identificar los factores de riesgo y protectores y los mecanismos que se encuentran en la base del aumento de peso excesivo en períodos críticos de maduración de las personas, especialmente durante el período periconcepcional o gestacional y en el desarrollo temprano de la infancia y la pubertad/adolescencia.

Compuestos ambientales, condiciones de la familia, estado metabólico materno, crecimiento fetal y factores epigenéticos son algunos de los factores determinantes de la obesidad, todos presentes en estadios tempranos del desarrollo de las personas. De aquí que, como explica Tena-Semepre, “el proyecto europeo busque contribuir a implementar estrategias preventivas desde etapas iniciales de la vida”.

El estudio está concebido desde una perspectiva comparativa entre sexos, que permitirá comprender mejor cómo las hormonas, el metabolismo, los roles de género, las disparidades sociales y otros factores pueden interactuar y contribuir de manera específica a la obesidad y sus comorbilidades en cada sexo.

El proyecto también incorpora, de manera transversal, el análisis de factores psicológicos y socioeconómicos, especialmente la salud mental y los trastornos de la conducta alimentaria, como aspectos que inciden e incrementan el riesgo de obesidad, una problemática de salud pública y de creciente incidencia en las poblaciones de países desarrollados y en vías de desarrollo.

Para abarcar mejor el fenómeno multicausal de la obesidad, y especialmente el periodo crucial de la infancia, EprObes se divide en nueve paquetes de trabajo interconectados, que incluyen estudios clínicos y preclínicos, análisis mecanicistas y moleculares, así como el uso de herramientas bioinformáticas y de Inteligencia Artificial (IA).  “A pesar de los grandes esfuerzos de investigación, hasta el momento, los tratamientos para las formas más comunes de obesidad han demostrado tener una eficacia limitada. Por ello, las estrategias efectivas de prevención, especialmente en etapas tempranas, son esenciales para evitar a lo largo de la vida el espectro completo de complicaciones metabólicas que provoca el sobrepeso”, explica Tena-Sempere.

El proyecto

La iniciativa, coordinada desde el CIBER y su área de Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBEROBN), contará con la participación de instituciones punteras en España como la Universidad de Córdoba, la Fundació Insitut d’Investigació Biomédica, el Instituto Mainónides de Investigación Biomédica de Córdoba, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) o la Universidad de Valencia, además de 18 organizaciones internacionales.

Para analizar los datos de series temporales de las cohortes de muestra, y realizar predicciones sobre el riesgo de desarrollo de obesidad en un período específico, se utilizarán modelos de IA, como los de redes neurales artificiales o recurrentes o los de memoria extendida de corto-medio plazo. Àlex Bravo, investigador especialista en Machine Learning, incide en que el recurso a estos modelos, que parten de datos descriptivos como la edad o el género, “permitirá predecir trayectorias de obesidad según la probabilidad de que los individuos sufran sobrepeso u obesidad”.

La utilización de la IA es uno de los aspectos más novedosos del proyecto, que incorpora el análisis de datos y el recurso a algoritmos de aprendizaje automático para diseñar herramientas de apoyo a la toma de decisiones de médicos y profesionales de la salud en la prevención y el tratamiento del sobrepeso y la obesidad. Con una duración de cinco años, reúne a científicos de países como Alemania, Francia, Dinamarca, Turquía, Polonia, Bélgica o Estonia.



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