[en] Stroke is a severe disease, being the second cause of death worldwide and one of the main causes of disability. Heterogeneity among stroke patients makes difficult to anticipate the prognosis of the disease. To identify patients who are going to worsen or will recover would help in giving valuable information to the patient and relatives; to evaluate risks and benefits of reperfusion therapies or the inclusion in clinical trials and to optimize public health resources in terms of specialized medical and intensive care, length of in-hospital stay or starting of early rehabilitation programs. Nowadays, clinical outcome prediction of stroke patients lacks accuracy and is usually based mainly on age and initial neurological severity. Although several predictive models have been developed including clinical variables, none of them is being applied in clinical practice. In the best-case scenario, these models differentiate patients with 70-80 % accuracy. Furthermore they tend to include clinical variables non-easily available or based on neuroimaging techniques. The use of biomarkers in the clinical practice in other diseases generated a trend in research around molecules that can predict stroke patients' outcome. Currently, few biomarkers have demonstrated enough predictive value to be evaluated in large multicenter studies; for that purpose, biomarkers should add value to clinical variables, increasing sensitivity and specificity in the discrimination of patients in order to influence decision-making processes. The papers comprised in this Thesis focus, on the one hand, on systematizing the knowledge about prognostic biomarkers in ischemic stroke and the application of statistical criteria that demonstrate the needed added value for a future use of the biomarkers. For that purpose we have developed a website to provide a data compilation of molecules that have been associated with stroke prognosis and we have applied comparative statistics and metaanalysis to evaluate a typical biomarker, such as natriuretic peptide type B (BNP). On the other hand, we aimed to evaluate molecules that are involved in the pathophysiology of stroke, such as chemokines, by analyzing them in parallel at both brain and blood levels. Finally, through massive discovery techniques, such as proteomics, antibody libraries and transcriptomics, we identified several molecules that demonstrated their association with stroke prognosis at different moments during the progression of the disease. Moreover, these molecules improved prediction based solely on clinical variables. To evaluate utility of these or other biomarkers in some of the secondary complications of ischemic stroke, where decisions can be made to change the evolution of the disease, such as the prediction of post-stroke infections or hemorrhagic transformation, seems an excellent opportunity for a real use of stroke biomarkers in the near future.

[es] El ictus es una enfermedad con una elevada morbimortalidad, suponiendo la segunda causa de muerte a nivel mundial y una de las principales causas de discapacidad en el adulto. Aun así, la heterogeneidad entre los pacientes con ictus dificulta anticipar el pronóstico de la enfermedad. Saber qué pacientes van a empeorar o cuáles se recuperarán sin secuelas ayudaría a facilitar información al paciente y su familia, valorar los riesgos y los beneficios del tratamiento trombolítico o la inclusión en ensayos clínicos y a optimizar los recursos sanitarios en cuanto a atención médica especializada, cuidado intensivo de los pacientes, duración de la estancia intrahospitalaria o terapias de rehabilitación tempranas. Actualmente, la predicción de la evolución clínica de los pacientes con ictus es poco precisa y suele basarse en la edad y la gravedad inicial del paciente. Aunque se han desarrollado diversos modelos predictivos basados en variables clínicas, en la práctica ninguno de ellos es aplicado al presentar valores de discriminación entre pacientes que, en el mejor de los casos, alcanzan el 70-80 % de precisión. Además, estos modelos suelen incluir variables clínicas que no son accesibles de forma inmediata o que requieren técnicas de neuroimagen. El uso de biomarcadores en la práctica clínica en otras enfermedades ha generado una corriente de investigación en torno a moléculas que puedan predecir la evolución de los pacientes con ictus. En la actualidad, pocos biomarcadores han demostrado tener un valor predictivo suficiente como para que se evalúe su utilidad en amplios estudios multicéntricos; para ello, los biomarcadores deberían añadir valor a las variables clínicas, aumentando la sensibilidad y la especificidad en la discriminación de los pacientes para influir en la toma de decisiones. Los trabajos incluidos en esta Tesis se centran, por un lado, en sistematizar el conocimiento sobre biomarcadores pronósticos en el ictus isquémico y la aplicación de criterios estadísticos que demuestren el valor añadido necesario para un futuro uso de los marcadores. Con ese propósito hemos desarrollado una página web donde se compila la información sobre las moléculas que se han asociado con el pronóstico del ictus y hemos aplicado técnicas de estadística comparativa y de metaanálisis para evaluar un biomarcador típico como el péptido natriurético de tipo B (BNP). Por otro lado, hemos querido evaluar moléculas involucradas en la fisiopatología del ictus, como las quimiocinas, explorándolas paralelamente a nivel cerebral y circulatorio. Finalmente, mediante técnicas de identificación masiva, como la proteómica, las librerías de anticuerpos y la transcriptómica, hemos identificado una serie de moléculas que han demostrado su asociación con el pronóstico del ictus en diferentes momentos de la evolución de los pacientes. Además, estas moléculas mejoran, en mayor o menor grado, la predicción basada solamente en variables clínicas. Valorar éstos u otros biomarcadores en las diferentes complicaciones secundarias al ictus isquémico en las que podrían tomarse decisiones que cambiasen el curso de la enfermedad, como la predicción de las infecciones post-ictus o la transformación hemorrágica, parece una excelente oportunidad de futuro para la aplicación real de los biomarcadores en el ictus.