Nuestras líneas principales de investigación son:
1) Estudio del microambiente tumoral en modelos animales de glioblastoma multiforme (GBM). El GBM es el cáncer cerebral primario más prevalente y de mayor mortalidad, con una supervivencia media de 14 meses tras diagnóstico que apenas ha variado en las últimas décadas. Resulta crucial desarrollar nuevos abordajes a través de la identificación de dianas terapéuticas y biomarcadores que permitan validarlas. En este sentido, realizamos una evaluación y caracterización multiparamétrica y multimodal (con MRI y MRS) del microambiente tumoral, validando los resultados con la evaluación histológica y genómica. El objetivo final es identificar la interacción radiómica-histológica-genómica de los tumores cerebrales de alto y bajo grado en modelos animales.
2) Identificación de biomarcadores de neuroinflamación con metodologías de MRI/MRS. El solapamiento entre las regiones inflamatorias y los tejidos circundantes que tiene lugar en patologías cerebrales, dificulta evaluar la neuroinflamación, determinar la extensión de las lesiones, y validar tratamientos o identificar dianas terapéuticas. Trabajamos en el desarrollo e implementación de un abordaje de imagen nosológica para evaluar cuantitativamente el componente neuroinflamatorio de patologías cerebrales en modelos animales.
3) Aplicaciones de imagen multimodal en medicina personalizada. Las terapias inmunológicas tienen como objetivo involucrar al sistema inmunológico del paciente en la lucha contra el cáncer. Han revolucionado la forma de tratar el cáncer con resultados muy prometedores. A día de hoy no podemos que pacientes se van a beneficiar de las mismas. Empleando una combinación de técnicas de imagen biomédica (MRI, MRS, PET, bioluminiscencia, etc.) estamos desarrollando una aproximación no invasiva para personalizar la inmunoterapia a las características individuales de cada tumor y a su evolución espacio temporal.
4) Modelización biofísica de las señales de imagen de MRI en el cerebro e implementación de modelos de análisis de datos multivariantes. Las señales de MR se pueden ajustar a expresiones matemáticas, contribuyendo a la mejor comprensión de los procesos biofísicos subyacentes en estados fisiológicos o patológicos. En nuestro laboratorio, desarrollamos herramientas MATLAB y R para determinar los mejores modelos que se ajustan a los datos de MR, incluyendo enfoques multiexponenciales de MRI y modelado metabólico de señales de espectroscopia. Además, estamos construyendo herramientas en R para proporcionar una evaluación multivariante de MR y parámetros fisiológicos, proporcionando una caracterización integrada del desarrollo de la enfermedad y la respuesta al tratamiento.
5) Función del hipotálamo y de los centros de recompensa en el comportamiento alimentario y la regulación del balance energético en el cerebro de los ratones mediante resonancia magnética. El cerebro tiene un papel clave en el control de la obesidad y el desarrollo del síndrome metabólico, y las técnicas de MR pueden detectar alteraciones importantes durante dichos procesos. Estamos trabajando en el establecimiento de protocolos de MR para caracterizar los cambios cerebrales que subyacen al desarrollo y tratamiento de la obesidad con el fin de proporcionar herramientas con valor predictivo del éxito del tratamiento.