El pasado 17 de octubre, la SEOM entregó 61 Becas SEOM con una dotación total de 1.288.000 euros para fomentar la investigación y la formación para mejorar la supervivencia de las personas con cáncer. Cuatro de estas becas fueron profesionales del Clínic-IDIBAPS.
El acto de entrega de las Becas, Proyectos y Premios SEOM 2024 tuvo lugar en el Museo Reina Sofía de Madrid en el marco del Congreso SEOM2024, que se celebró en Madrid entre el 15 y el 18 de octubre.
Mejores residentes de oncología de España
Los dos premios SEOM Somos futuro, que entrega anualmente la Sociedad, dotados con 15.000 euros cada uno, fueron para los dos R5 del Clínic. Son Juan Carlos Laguna y Marta García de Herreros, que terminaron la residencia de oncología médica el pasado mes de mayo y que se han quedado en el hospital gracias a que recibieron dos de los premios fin de residencia que otorga el Clínic.
Formación en cáncer de mama
La Dra. Elia Seguí, oncóloga médica formada en el Campus Clínic desde su etapa como estudiante de Medicina hasta la finalización de la residencia, donde obtuvo el premio de fin de residencia, ha sido galardonada con una beca SEOM Research Fellowship de dos años, dotada con 72.000 euros. Gracias a esta beca, la Dra. Seguí ha ido al Dana Farber Cancer Institute en Boston para subespecializarse en cáncer de mama y finalizar su doctorado.
Profundizar en el cáncer de mama en mujeres jóvenes
La Dra. Maria Vidal y el Dr. Benjamin Walbaum ha recibido una de las becas para proyectos de investigación en cáncer de mama, dotada con 20.000 euros.
El proyecto se enfoca en estudiar perfiles de expresión génica en cáncer de mama en mujeres jóvenes, comparando pacientes posparto y mujeres nulíparas, o que nunca han parido. Dado que el cáncer de mama en mujeres jóvenes está asociado a un peor pronóstico, el estudio tiene como objetivo investigar cómo factores como el embarazo, la lactancia y el tiempo desde el último parto influyen en la biología tumoral y el pronóstico de estas pacientes. El objetivo es identificar cambios transcripcionales y crear un algoritmo predictivo para mejorar la clasificación del riesgo en mujeres jóvenes con cáncer de mama.
