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Premio para Guadalupe Álvarez, investigadora de la Fundación CMA, por identificar métodos que mejoran el tratamiento del cáncer.

    

Premio para Guadalupe Álvarez, investigadora de la Fundación Centro Médico de Asturias, por los estudios genómicos basados en biopsia líquida sobre pacientes tratados con radioterapia

Guadalupe Álvarez, investigadora de la Fundación Centro Médico de Asturias - IMOMA, recibió ayer el 2º PREMIO de la Cátedra UB-Atrys de Radioterapia Personalizada por el trabajo publicado en 2022 en el ámbito de la investigación traslacional en radioterapia “Clinical utility of liquid biopsy and integrative genomic profiling in early-stage and oligometastatic cancer patients treated with radiotherapy”.

Guadalupe es la primera autora del artículo científico premiado, publicado en la revista British Journal of Cancer y dirigido por los doctores Juan Cadiñanos y Rubén Cabanillas. En el proyecto, financiado por la Fundación María Cristina Masaveu Peterson, participaron además otros 16 investigadores del IMOMA y del Centro Médico de Asturias.

El trabajo demuestra la utilidad clínica de los estudios genómicos basados en biopsia líquida para mejorar el pronóstico y el seguimiento de pacientes tratados con radioterapia.

Estos galardones, entregados anualmente por la Sociedad Española de Oncología Radioterápica, premian los tres mejores artículos de investigación traslacional en ese ámbito publicados en revistas científicas prestigiosas.

El tribunal ha estado constituido por Antonio Gómez Caamaño (Presidente de la Sociedad Española de Oncología Radioterápica), Javier Serrano Andreu (Presidente de GICOR), Ferrán Guedea Edo (Director de la Cátedra Universidad de Barcelona-Atrys de Radioterapia Personalizada) y Marco Panichi (Co-director de la misma).

El primer premio fue para Manuel Valiente Cortés, por su publicación “Stratification of radiosensitive brain metastases based on an actionable S100A9/RAGE resistance mechanism”, mientras que el tercero ha correspondido a Meritxel Arenas, por “Gradient Boosting Machine Identified Predictive Variables for Breast Cancer Patients Pre- and Post-Radiotherapy: Preliminary Results of an 8-Year Follow-Up Study”, a quienes damos nuestra más sincera enhorabuena.