Anticipar, diagnosticar y tratar las infecciones multirresistentes.

Descubre el proyecto

MePRAM integra datos clínicos, epidemiológicos y genómicos junto a herramientas de inteligencia artificial para personalizar la prevención y el tratamiento de la resistencia a los antimicrobianos.

EL RETO

Frente al riesgo de una era postantibiótica

L

a resistencia antimicrobiana (RAM), con el riesgo de generar bacterias resistentes a múltiples fármacos, plantea la posibilidad de retornar a un período preantibiótico, reconocido por instituciones nacionales e internacionales. Además, esto conlleva incrementos en la morbilidad, mortalidad, hospitalizaciones prolongadas y afecta a pacientes en tratamientos como quimioterapia, trasplantes y cirugías, lo que aumenta los costos económicos.

El proyecto MePRAM aborda esta problemática de manera integral, utilizando tecnologías ómicas para detectar precozmente microorganismos resistentes, optimizando la gestión clínica y el tratamiento personalizado de pacientes afectados, así como anticipando el desarrollo de resistencias e infecciones multirresistentes. Además, el proyecto busca implementar terapias alternativas efectivas, como la fagoterapia, y generar evidencia sobre enfoques individualizados para tratar estas infecciones. Mediante plataformas interactivas basadas en estándares y repositorios de datos armonizados provenientes de diversas fuentes, especialmente genómicas y clínicas/epidemiológicas (en colaboración con IMPACT), se tomarán decisiones tempranas y precisas, desarrollando algoritmos de apoyo con aprendizaje automático para personalizar medidas preventivas y terapéuticas contra la RAM.

Los objetivos de MePRAM incluyen reducir infecciones por microorganismos resistentes, mejorar el enfoque en pacientes infectados y controlar la diseminación general de dichos microorganismos.

CIFRAS

El proyecto en datos

Una visión rápida de la escala del consorcio y de los recursos abiertos a la comunidad investigadora.

+

520

Pacientes incluidos para prueba diagnóstico y tratamiento con IA
+

1000

Genomas secuenciados de bacterias multirresistentes

31

Grupos de investigación de toda España

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

Cuatro grupos de trabajo, una sola estrategia

WP1 · PLATAFORMA DE DATOS

Datos clínicos y genómicos interoperables: modelo de sepsis.

Definición ontológica de variables clínicas, epidemiológicas, microbiológicas y genómicas. Prueba de concepto con machine learning para sepsis y shock séptico.

Coordinan: José Miguel Cisneros · Isabel Cuesta

WP2 · DIAGNÓSTICO GENÓMICO

Diagnóstico precoz y predictivo a partir de información genómica.

Secuenciación de genoma completo, registro nacional de patógenos multirresistentes y análisis del resistoma y fagoma de la microbiota intestinal.

Coordinan: Antonio Oliver · Rosa del Campo

WP3 · FAGOTERAPIA

Banco nacional de fagos y red clínica para su aplicación.

Caracterización de una colección de fagos y fagolisinas, estandarización de cócteles y ensayo clínico para descontaminación intestinal.

Coordinan: María Tomás · José Ramón Paño

WP4 · ENSAYOS CLÍNICOS

Plataforma para ensayos aleatorizados de medicina personalizada.

Metodología y red de centros para ensayos en RAM, con prioridades definidas mediante Delphi internacional.

Coordinan: Jesús Rodríguez Baño · Julián de la Torre · Juan Pablo Horcajada

DATOS + INTELIGENCIA ARTIFICAL

Una infraestructura abierta para anticipar la resistencia.

MePRAM combina repositorios interoperables, modelos predictivos y evidencia clínica para personalizar prevención y tratamiento.

  • Ontologías compatibles entre fuentes clínicas y ómicas.
  • Modelos predictivos validados en cohortes reales.
  • Integración con plataformas IMPaCT y redes europeas.

Conoce el proyecto

Detección precoz
Tecnologías ómicas para identificar microorganismos resistentes antes del deterioro clínico.
Terapias Alternativas
Fagoterapia y nuevas estrategias frente a clones de alto riesgo.
Modelos de IA
Algoritmos de aprendizaje automático sobre datos clínicos y genómicos armonizados.
Evidencia Clínica
Ensayos aleatorizados multicéntricos en medicina personalizada.