Los doctores Ángela Nieto y Alvar Agustí, Premios Fundación Lilly de Investigación Biomédica 2018

Doctora  Ángela Nieto
CEDIDA POR VANESSA BARRIO
Actualizado: lunes, 19 marzo 2018 12:26


MADRID, 19 Mar. (EUROPA PRESS) -

Los Premios Fundación Lilly de Investigación Biomédica 2018 serán otorgados a los doctores Ángela Nieto, en la categoría de Preclínica, y al doctor Alvar Agustí, en la de Clínica.

"El Jurado ha distinguido a dos científicos españoles reconocidos internacionalmente, que han llevado a cabo estudios pioneros en áreas como el cáncer y la EPOC, de enorme impacto sanitario", ha destacado el director de la Fundación Lilly, José Antonio Sacristán, sobre los galardonados.

La doctora Ángela Nieto, profesora del Instituto de Neurociencias del Centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas y la Universidad Miguel Hernández (CSIC-UMH) , ha sido reconocida con el Premio Fundación Lilly de Investigación Biomédica Preclínica 2018 por sus aportaciones pioneras en el estudio de la transición epitelio-mesénquima (EMT), un mecanismo molecular fundamental durante el desarrollo embrionario.

Sus investigaciones han servido definir cómo la reactivación de programas embrionarios en la edad adulta provoca el desarrollo de patologías devastadoras como el cáncer, la fibrosis o las alteraciones del crecimiento y han contribuido a abrir nuevas líneas de investigación en la lucha contra las enfermedades degenerativas de órganos internos.

Y en la categoría de Investigación Biomédica Clínica, la Fundación Lilly ha premiado al doctor Alvar Agustí, director del Instituto Respiratorio del Hospital Clínic de Barcelona, por su contribución al conocimiento de los mecanismos patogénicos y aspectos terapéuticos de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), del síndrome de apneas del sueño (SAOS) y el síndrome hepato-pulmonar.

El doctor ha sido pionero en la descripción de un componente auto-inmune causante de la EPOC, así como en el estudio de nuevas formas de entender la complejidad fenotípica y biológica de la enfermedad a través del análisis de redes.