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Grupo GIODO

Descripción del grupo

El grupo de Investigación en Oncología Digestiva de Ourense (GIODO)  (http://www.iisgaliciasur.es/areas-de-investigacion/cancer/oncologia-digestiva/) es un grupo dedicado de forma prioritaria a la investigación clínica en el ámbito de la oncología digestiva en sus diversos aspectos: prevención, diagnóstico, historia natural y tratamiento. Este grupo se conforma  a partir de la colaboración entre oncólogos médicos y especialistas en Aparato Digestivo del Hospital Universitario de Ourense con actividad investigadora relacionada con la prevención y diagnóstico del cáncer colorrectal.

La actividad investigadora conjunta es amplia iniciandose con el estudio EPICOLON en el año 2001. Entre los mayores hitos se sitúa la participación en el estudio EPICOLON y los ensayos clínicos COLONPREV, ParCoFIT (NCT02567045), COLONPREDICT y EpoS (NCT02319928) Por cuestiones de prevalencia de enfermedad, su actuación se ha centrado de forma predominante en la investigación clílnica en cáncer colorrectal pero tiene proyectos activos en el resto de los tumores de la esfera digestiva: tumores esofágicos, gástricos y pancreáticos, así como en la aplicación de desarrollos tecnológicos en la endoscopia digestiva. Los oncólogos del GIODO tienen una amplia experiencia en la ejecución y diseño de ensayos clínicos en el tratamiento de los tumores digestivos. Por otra parte, en el último año, el grupo se ha dotado, dentro de la Fundación Biomédica Galicia Sur, de una estructura y personal capacitado para poner en marcha líneas de investigación traslacional en el ámbito de la oncología digestiva, concretamente en el campo de la búsqueda, desarrollo, validación y transferencia de biomarcadores diagnósticos.

La actividad investigadora del grupo se centra en:

  • Proyectos propios de investigación clínica.
  • Colaboraciones con grupos, gallegos o nacionales de investigación básica.
  • Participación en proyectos multicéntricos nacionales o internacionales de investigación clínica independiente financiados en convocatorias competitivas.
  • Convenios y colaboraciones con empresas o entidades privadas.
  • Participación en ensayos clínicos con medicamentos   
  • Investigación traslacional en biomarcadores diagnósticos de cáncer colorrectal.
  • Desarrollo tecnológico en endoscopia digestiva 

Miembros del grupo en red AI4POLYPNET

  • Joaquín Cubiella

Lista de publicaciones recientes en el ámbito:

  • Pedro Davila-Piñón, Alba Nogueira-Rodríguez, Astrid Irene Díez-Martín, Laura Codesido, Jesús Herrero, Manuel Puga, Laura Rivas, Eloy Sánchez, Florentino Fdez-Riverola, Daniel Glez-Peña, Miguel Reboiro-Jato, Hugo López-Fernández and Joaquín Cubiella. Optical diagnosis in still images of colorectal polyps: comparison between expert endoscopists and PolyDeep, a Computer-Aided Diagnosis system. Frontiers in Oncology (accepted).
  • Mangas-Sanjuan C, de-Castro L, Cubiella J, Díez-Redondo P, Suárez A, Pellisé M, Fernández N, Zarraquiños S, Núñez-Rodríguez H, Álvarez-García V, Ortiz O, Sala-Miquel N, Zapater P, Jover R; CADILLAC study investigators. Role of Artificial Intelligence in Colonoscopy Detection of Advanced Neoplasias : A Randomized Trial. Ann Intern Med. 2023 Sep;176(9):1145-1152. doi: 10.7326/M22-2619. Epub 2023 Aug 29.
  • Nogueira-Rodríguez A, Domínguez-Carbajales R, Campos-Tato F, Herrero J, Puga M, Remedios D, Rivas L, Sánchez E, Iglesias Á, Cubiella J, Fdez-Riverola F, López-Fernández H, Reboiro-Jato M, Glez-Peña D. Real-time polyp detection model using convolutional neural networks. Neural Comput Appl. 2022 Jul;34(13):10375–96. DOI: 10.1007/s00521-021-06496-4. http://doi.org/10.1007/s00521-021-06496-4%0A
  • Cubiella J. Post-polypectomy surveillance: walking in the fog. Endoscopy. 2022 Oct;54(10):959-960. doi: 10.1055/a-1849-2294. Epub 2022 Jun 3. No abstract available. PubMed PMID: 35668661.
  • Cubiella J. Closing the gap for post-colonoscopy colorectal cancer. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2022 Aug;7(8):694-695. doi: 10.1016/S2468-1253(22)00128-5. Epub 2022 May 9. No abstract available. PubMed PMID: 35550251.
  • Nogueira-Rodríguez A, Domínguez-Carbajales R, López-Fernández H, Iglesias Á, Cubiella J, Fdez-Riverola F, Reboiro-Jato M, Glez-Peña D. Deep Neural Networks approaches for detecting and classifying colorectal polyps. Neurocomputing. 2021 Jan;423:721–34. DOI: 10.1016/j.neucom.2020.02.123. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.123%0A

Páginas web con más información sobre el grupo: