Biología Computacional e IA

El Grupo de Biología Computacional de TECNUN es un equipo multidisciplinar con una amplia experiencia en el desarrollo de algoritmos de optimización, análisis estadísticos, así como métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, aplicados a diferentes problemas biológicos. Nos centramos principalmente en la salud humana mediante la integración de datos de alto rendimiento (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, etc.) y bases de datos biológicas (genómica, farmacológica, metabólica, etc.). A continuación se proporciona una instantánea de los proyectos en los que estamos trabajando actualmente.

• Reprogramación metabólica en cáncer para la identificación de nuevas dianas terapéuticas y biomarcadores de respuesta.

• Oncología de precisión. Integración de silenciamiento génico a gran escala y experimentos farmacológicos.

• Empalme alternativo en cáncer. Alteraciones, causas y efectos.

• Modelos predictivos de toxicidad de fármacos basados ​​en características estructurales de las moléculas.

• Influencia de la microbiota intestinal en el contexto de la salud y la nutrición.

• Esquemas de compresión adaptados a diferentes datos ómicos. Miembros activos del desarrollo del estándar MPEG-G para la representación de información genómica.

• Análisis de secuenciación de ADN. Métodos para mejorar la línea germinal y la llamada de variantes somáticas.

• Inferencia de la red reguladora de genes (GRN) para datos de RNAseq a granel y unicelulares.

• Caracterización de HERV (retrovirus endógenos humanos) en muestras de cáncer y cerebro.

Colaboramos activamente con diferentes centros de investigación y empresas. Entre otros, se enumeran CIMA, Clínica Universidad de Navarra, CIC BioGUNE, Biodonostia, FISABIO, Onkologikoa, Universidad de Granada, Celgene, Biobide, Universidad Politécnica de Cataluña, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Universidad de Stanford y Universidad de la República ( Uruguay).