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2026
Artículo
Materias > Psicología
Materias > Alimentación
Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Producción Científica
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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica
Abierto
Español
Introducción: la neuroinflamación crónica de bajo grado y la disfunción del eje intestino-cerebro constituyen mecanismos centrales en la fisiopatología del trastorno del espectro autista (TEA). La curcumina, un polifenol derivado de Curcuma longa, presenta propiedades antiinflamatorias, antioxidantes y neuroinmunomoduladoras que podrían tener un impacto terapéutico en esta población. Objetivos: evaluar los efectos de la suplementación con curcumina sobre la inflamación sistémica, la regulación del procesamiento sensorial y los trastornos de la interacción intestino-cerebro en niños con TEA. Métodos: se realizó un ensayo clínico aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo en 60 niños con TEA durante ocho semanas. Los participantes fueron asignados a recibir curcumina (3.000 mg/día) o placebo. Se evaluaron como variables principales la proteína C reactiva ultrasensible (PCR-us), la velocidad de sedimentación globular (VSG) y la calprotectina fecal. Como variables secundarias, se analizaron el Índice General de Disfunción de la Regulación del Procesamiento Sensorial (IGDRPS) y los criterios Roma IV para trastornos de la interacción intestino-cerebro. Resultados: el grupo tratado con curcumina presentó reducciones significativas en PCR-us (-83,8 %), VSG (-42,3 %) y calprotectina fecal (-73,7 %), junto con una mejoría del 49 % en el IGDRPS y resolución de los síntomas gastrointestinales en el 90 % de los casos (p < 0,001). No se registraron eventos adversos durante la intervención. Conclusiones: la suplementación con curcumina atenúa la inflamación sistémica y entérica, mejora la regulación sensorial y reduce los trastornos funcionales gastrointestinales en niños con TEA, posicionándose como una alternativa coadyuvante segura, accesible y de bajo costo dentro de un abordaje integrativo.
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Vergara Serpa, Juan José y Sumalla Cano, Sandra
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SIN ESPECIFICAR, sandra.sumalla@uneatlantico.es
(2026)
Curcumina en niños con trastorno del espectro autista: inflamación sistémica, regulación sensorial y trastornos de la interacción intestino-cerebro. Ensayo clínico aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo (CURATEA).
Nutrición Hospitalaria.
ISSN 0212-1611
2025
Otro
Materias > Alimentación
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Abierto
Inglés, Español, Portugués
Se trata de una plataforma que integra cinco bots diferentes disponibles en cinco idiomas. El bot enseña al estudiante de nutrición y dietética a realizar un proceso de exploración clínica de forma online/interactiva. Estos bots proporcionan los siguientes casos: Gastroenterología, Diabetes mellitus tipo 1, enfermedades cardiovasculares y diabetes, obesidad y enfermedades renales. Cada bot dispone de un cuestionario relacionado con el ámbito de la nutrición, y una encuesta final para conocer la experiencia del usuario. Desarrollada en el marco del proyecto E+DIETing_LAB
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(2025)
Virtual Patient (E+DIETing_LAB).
Repositorio de la Universidad.
Otro
Materias > Alimentación
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Abierto
Inglés, Español, Portugués
Una herramienta que ofrece una formación centrada en el Proceso de Atención Nutricional (PAN) y el servicio a la comunidad. Mediante videollamada las personas interesadas pueden recibir consejo dietético gratuito y unas recomendaciones de cómo mejorar su alimentación, bajo la supervisión de un profesor. Desarrollada en el marco del proyecto E+DIETing_LAB
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(2025)
Virtual nutritional clinic (E+DIETing_LAB).
Repositorio de la Universidad.
2023
Otro
Materias > Ciencias Sociales
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Cerrado
Inglés, Español
A partir de los datos introducidos y de diferentes escenarios, la herramienta del simulador digital genera distintos retos a los estudiantes-emprendedores para poner a prueba y evaluar la parte financiera de una propuesta de emprendimiento y también ofrece recomendaciones en función de la aportación real de diferentes agentes financieros como bancos, inversores privados, business angels o plataformas de financiación colaborativa.
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(2023)
Digital Simulator for Entrepreneurial Finance (FINANCEn_LAB).
Repositorio de la Universidad.
2022
Otro
Materias > Alimentación
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Inglés, Español, Italiano, Portugués
Composición Nutricional es un espacio creado para proporcionar una serie de servicios de valor añadido, ofreciendo herramientas, recursos e informaciones sobre programas de formación e investigación para profesionales e interesados en el ámbito de la nutrición y salud.
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(2022)
Composición Nutricional.
Repositorio de la Universidad.
2019
Otro
Materias > Ingeniería
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Cerrado
Español
El ahogamiento es una de las principales causas de muerte en el mundo, alrededor de 372.000 personas al año, siendo una cifra que se considera subestimada (OMS, 2014). En consecuencia, existe la necesidad de mejorar esta situación considerada de salud pública.
El objetivo del proyecto SOSeas es el desarrollo de una herramienta de evaluación para predecir el riesgo dinámico de los ahogamientos en las playas. En los espacios acuáticos recreativos se espera que una herramienta informática pueda mejorar la gestión de la seguridad por parte de los socorristas y también la información de riesgo de ahogamiento para los bañistas.
Este proyecto es una continuidad del trabajo realizado en PreventSOS. En aquel caso el foco era el desarrollo de un sistema experto para la identificación, análisis y gestión del riesgo en espacios acuáticos y el diseño de una aplicación web para el registro de incidentes y accidentes. SOSeas pretende mejorar el servicio anterior integrando el sistema de información que provee el Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) en todo el mundo. Se pretende conseguir suficientes datos para poder nutrir a un sistema basado en técnicas de aprendizaje-máquina. La herramienta SOSeas se desarrolla para dos tipos de usuarios : gestores de playas/socorristas y usuarios recreativos (nadadores, navegantes, surfistas...). Estos usuarios podrán acceder a las condiciones meteorológicas y oceanográficas así como a información a medida sobre las amenazas de estos entornos siempre cambiantes.
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(2019)
SOSeas: An assessment tool for predicting the dynamic risk of drowning on beaches.
Repositorio de la Universidad.
(Inédito)
2017
Otro
Materias > Educación física y el deporte
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Abierto
Español
El objetivo de esta investigación es estudiar cuál es el mecanismo de protección ante las consecuencias de la ganancia excesiva de peso en el embarazo en mujeres físicamente activas. Dados los resultados de las investigaciones realizadas acerca de la función endocrina y paracrina del músculo esquelético y la liberación de miokinas, una de las principales líneas de trabajo será estudiar la relación entre la presencia de miokinas y los beneficios obtenidos por el ejercicio físico.
Se inicia el proyecto realizando una revisión del estado del arte en dos áreas en cuanto a ejercicio físico y liberación de miokinas y por otro lado, del tipo de ejercicio que más beneficios reporta en el proceso de gestación.
Se lleva a cabo un ensayo clínico con el Hospital Universitario Marqués de Valdecilla para observar el efecto del ejercicio físico durante el embarazo en la liberación de miokinas y en la prevención de la ganancia excesiva de peso y sus consecuencias.
Como resultado del proyecto se ha generado la página web www.embactiva.es que ha sido presentada en la primera reunión de la Red Temática Española de Ejercicio durante el Embarazo. Esta web está siendo reconocida como enlace de interés desde la Sociedad Española de Ginecología y Obstetricia (SEGO), El Hospital Universitario de Fuenlabrada, ANIS, Farmacosalud, Clínica Zuatzu, entre otros.
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(2017)
Estudio de la influencia del ejercicio físico durante el embarazo en la prevención de las consecuencias de la ganancia excesiva de peso - EFEMBARAZO.
Repositorio de la Universidad.
(Inédito)
2016
Otro
Materias > Ingeniería
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Cerrado
Español
Como resultado del proyecto “Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva” se ha generado una herramienta digital que permite llevar el control de las lesiones de cada deportista, así como sus constantes biomecánicas, hábitos de alimentación y estado de salud emocional de tal forma que, se cuenta con información que combina varios factores a un nivel de detalle importante y de modo personalizado para cada jugador. De este modo, se obtienen los inputs para generar el análisis estadístico que alerta sobre las probabilidades de sufrir determinada lesión.
Objetivo del Proyecto:
Desarrollar una herramienta que permita identificar el riesgo de lesión de un deportista, independientemente del nivel o categoría del mismo, y poder actuar en consecuencia de manera individualizada, según el período de la temporada en el que se encuentre.
Financiación:
Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región.
Inicio:
15/12/2016
Fin:
14/12/2018
Código Externo:
ID16-IN-022
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(2016)
Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva. R&P (Recovery and Performance).
Repositorio de la Universidad.
(Inédito)
Otro
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Cerrado
Español
El proyecto se centra en el desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales. A partir del conocimiento que se pretende generar, la entidad espera comercializar servicios de soporte para la gestión de riesgos, la acción preventiva y comunicación de emergencias.
La propuesta se orienta a crear un sistema experto en la gestión de riesgos en espacios acuáticos naturales (playas), basado por un lado en una aplicación para la evaluación de riesgos, y por otro, en un sistema de registro y análisis de sucesos y accidentes.
Esta herramienta debe permitir a los responsables de la gestión de la seguridad en zonas de baño una gestión adecuada y eficaz de los recursos preventivos para minimizar la probabilidad y severidad de riesgos que puedan afectar a la integridad física o a la salud de las personas, y en consecuencia, el aumento de la seguridad acuática en las costas.
Objetivo del Proyecto:
Desarrollar tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales con el objeto de prevenir ahogamientos y otros incidentes en zonas de playa.
Financiación:
Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región.
Inicio:
09/12/2016
Fin:
08/12/2018
Código Externo:
ID16-IN-038
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(2016)
PREVENT-SOS: Desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales.
Repositorio de la Universidad.
(Inédito)
Otro
Materias > Ingeniería
Materias > Educación
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Cerrado
Español
A pesar del gran incremento de la práctica deportiva en la sociedad occidental en los últimos años, aún hay, según fuentes de la UE, aproximadamente un 50% de la población europea que no hace ejercicio regularmente, lo que está generando un grave problema de salud, especialmente preocupante en la población infantil y juvenil. Del 50% de la población que hace deporte de forma regular, un porcentaje muy alto lo hace solo, en casa o en lugares abiertos públicos sin ninguna supervisión o control por parte de personal especializado, lo que conlleva un cierto riesgo de sufrir lesiones y/o patologías de diferente pronósticos. Ante esta situación compleja de tener la necesidad de promover la actividad física pero intentando aminorar el riesgo de la propia práctica, se propone el desarrollo de una aplicación móvil “freemium” que fomente el ejercicio y que integre una serie de tecnologías innovadoras para incorporar inteligencia artificial que aplicará sobre unos elementos de alerta que puedan generar avisos y geolocalizar al practicante de una forma rápida y eficaz. Entendemos que el desarrollo de este tipo de negocios de carácter tecnológico y de alto grado de responsabilidad social hacia la ciudadanía incrementará el tejido empresarial de Cantabria y generará nuevos puestos de trabajo estables y de alto nivel de formación. Las sinergias que se proponen con instituciones universitarias y de investigación fomentarán los ecosistemas profesionales relacionados con las nuevas tecnologías de la información, la salud y la seguridad. El objetivo de este sistema complejo que se propone es promover la actividad física segura de forma global.
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(2016)
SMART ACTIVE LIFE: Desarrollo de tecnologías inteligentes para la promoción de la vida activa y segura.
Repositorio de la Universidad.
(Inédito)
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Obesity is recognised to be a risk factor for breast cancer since adipose tissue influences the tumour microenvironment. This study aims to investigate the effect of the secretome of 3T3-L1 adipocytes untreated or treated with liquorice root extract (LRE), containing flavonoids, phenolic acids, and saponins on MCF-7 breast cancer cells. By treating adipocytes with LRE, the secretion of certain pro-tumorigenic factors like IGFBP-6, resistin, and VEGF was reduced. MCF-7 cells exposed to conditioned medium from LRE-treated adipocytes exhibited an increase in reactive oxygen species levels, downregulation of the Nrf2 antioxidant pathway, and increased autophagy. Those conditions reduced cell viability, migration, and colony formation. Additionally, there was downregulation of genes associated with oestrogen signalling and tumour-related processes, including CYP19A1 (aromatase), ERα, Her2, and components of the renin–angiotensin system (RAS). These findings suggest that LRE can modulate the adipocyte secretome to influence breast cancer cell behaviour under obesity-related in vitro conditions.
Danila Cianciosi mail , Yasmany Armas Diaz mail , Bei Yang mail , Zexiu Qi mail , Ge Chen mail , José L. Quiles mail jose.quiles@uneatlantico.es, Massimiliano Gasparrini mail , Manuela Cassotta mail manucassotta@gmail.com, Rubén Calderón Iglesias mail ruben.calderon@uneatlantico.es, Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es,
Cianciosi
<a class="ep_document_link" href="/28577/1/PIIS0002944026001367.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/28577/1.hassmallThumbnailVersion/PIIS0002944026001367.pdf" border="0"/></a>
en
open
An Integrated Machine Learning and Genomic Framework for Precise Detection of Gastric Cancer
This study presents a novel integrative approach for the analysis of high-dimensional gene expression data, leveraging the complementary strengths of unsupervised clustering and supervised classification. Using K-means clustering, the dataset is stratified into three distinct clusters, revealing intrinsic biological patterns and relationships. The resulting cluster assignments are subsequently employed as pseudo-labels to train machine learning models, including support vector machines, random forest, and a stacking ensemble classifier. To validate and enhance the robustness of clustering, complementary methodologies such as hierarchical clustering and DBSCAN are employed, with results visualized through PCA-driven dimensionality reduction. The high predictive accuracy achieved by the classifiers underscores the separability and reliability of the identified clusters. Furthermore, feature importance analysis highlighted key genetic determinants within each cluster, offering actionable insights into potential biomarkers and critical genomic features. This framework bridges the gap between exploratory unsupervised learning and predictive supervised modeling, providing a scalable and interpretable methodology for analyzing complex genomic datasets. Its applicability extends to biomarker discovery, patient stratification, and other precision medicine applications, emphasizing its utility in advancing genomic research and clinical practice.
Eshmal Iman mail , Sohail Jabbar mail , Shabana Ramzan mail , Ali Raza mail , Farwa Raoof mail , Stefanía Carvajal-Altamiranda mail stefania.carvajal@uneatlantico.es, Vivian Lipari mail vivian.lipari@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Iman
<a class="ep_document_link" href="/28319/1/s41598-026-45575-1_reference.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/28319/1.hassmallThumbnailVersion/s41598-026-45575-1_reference.pdf" border="0"/></a>
en
open
A novel approach for disease and pests detection in potato production system based on deep learning
Vulnerability of potato crops to diseases and pest infestation can affect its quality and lead to significant yield losses. Timely detection of such diseases can help take effective decisions. For this purpose, a deep learning-based object detection framework is designed in this study to identify and classify major potato diseases and pests under real-world field conditions. A total of 2,688 field images were collected from two research farms in Punjab, Pakistan, across multiple growth stages in various seasonal conditions. Excluding 285 symptoms-free images from the earliest collection led to 2,403 images which were annotated into four biotic-stress classes: blight disease (n = 630), leaf spot disease (n = 370), leafroll virus (viral symptom complex; n = 888), and Colorado potato beetle (larvae/adults; n = 515), indicating class imbalance. Several state-of-the-art models were used including YOLOv8 variants (n/s/m), YOLOv7, YOLOv5, and Faster R-CNN, and the results are discussed in relation to recent potato disease classification studies involving cropped leaf images. Stratified splitting (70% training, 20% validation, 10% testing) was applied to preserve class distribution across all subsets. YOLOv8-medium achieve the best performance with mean average precision (mAP)@0.5 of 98% on the held-out test images. Results for stable 5-fold cross-validation show a mean mAP@0.5 of 97.8%, which offers a balance between accuracy and inference time. Model robustness was evaluated using 5-fold cross-validation and repeated training with different random seeds, showing a low variance of ±0.4% mAP. Results demonstrate promising outcomes under the real-world field conditions, while, broader cross-region and cross-season validation is intended for the future.
Ahmed Abbas mail , Saif Ur Rehman mail , Khalid Mahmood mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Aseel Smerat mail , Imran Ashraf mail ,
Abbas
<a href="/28569/1/s12870-026-08847-6_reference.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/28569/1.hassmallThumbnailVersion/s12870-026-08847-6_reference.pdf" border="0"/></a>
en
open
The Polyphagous Shot Hole Borer (PSHB) is a highly invasive beetle that has been spreading like an epidemic across agricultural and forestry landscapes in recent years. Its rapid and destructive spread has turned it into a major global threat, causing widespread damage that continues to grow with time. Countries like South Africa, the United States, and Australia have implemented extensive measures to control the spread of PSHB, including the establishment of specialized agricultural support centers for early detection. However, there is still a strong need to make PSHB detection more accessible, allowing even non-experts to easily identify infections at an early stage. Artificial Intelligence (AI) has shown great promise in plant disease detection, but a major challenge in the case of PSHB was the lack of a suitable dataset for training AI models. In the proposed work, we first created a dedicated dataset by collecting images of trees infected with PSHB. We applied a range of preprocessing techniques to refine the dataset and prepare it for AI applications. Building on this, we developed a novel AI-based method, where we trained a deep learning model using a multi-convolutional layer network combined with a Fourier transformation layer. Additionally, an attention mechanism and advanced feature extraction techniques were incorporated to further boost model performance. As a result, the proposed approach achieved an impressive top accuracy of 92.3% in detecting PSHB infections, showing the potential of AI to offer a simple, efficient, and highly accurate solution for early disease detection.
Rabbiya Younas mail , Hafiz Muhammad Raza ur Rehman mail , Gyu Sang Choi mail , Ángel Gabriel Kuc Castilla mail angel.kuc@uneatlantico.es, Carlos Eduardo Uc Ríos mail carlos.uc@unini.edu.mx, Imran Ashraf mail ,
Younas
<a href="/28572/1/s41598-026-47906-8.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/28572/1.hassmallThumbnailVersion/s41598-026-47906-8.pdf" border="0"/></a>
en
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Correction: Enhancing fault detection in new energy vehicles via novel ensemble approach
In the original version of this Article, Umair Shahid was incorrectly listed as a corresponding author. The correct corresponding authors for this Article are Imran Ashraf and Kashif Munir. Correspondence and request for materials should be addressed to ashrafimran@live.com and kashif.munir@kfueit.edu.pk.
Iqra Akhtar mail , Mahnoor Nabeel mail , Umair Shahid mail , Kashif Munir mail , Ali Raza mail , Irene Delgado Noya mail irene.delgado@uneatlantico.es, Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Akhtar