Resumen
"El proyecto desarrolla un enfoque multimodal para mejorar la predicción del parto prematuro mediante la integración de microbiota vaginal, metabolómica y electrohisterografía (EHG). A lo largo de los tres trimestres se generará una base de datos longitudinal que permitirá evaluar la capacidad de estas técnicas para detectar precozmente el riesgo de prematuridad y comprender los procesos fisiopatológicos implicados.
En mujeres con amenaza de parto prematuro bajo tratamiento tocolítico, se estudiará con EHG la respuesta terapéutica y los mecanismos asociados. Además, se desarrollará un modelo computacional de células miometriales para simular el efecto de fármacos tocolíticos y apoyar el diseño de nuevas terapias y algoritmos predictivos basados en inteligencia artificial.
Los resultados facilitarán sistemas de predicción más precisos y contextualizados con tratamientos, con impacto directo en la atención materno-fetal, optimización de recursos sanitarios y potencial de transferencia al sector biotecnológico."
