PROGRAMA DE

Biología Computacional

"Descubrimos biomarcadores mediante métodos de aprendizaje automático para mejorar el diagnóstico, prevención y tratamiento de enfermedades en el contexto de la medicina personalizada".

DR. MIKEL HERNÁEZ ARRAZOLA
INVESTIGADOR. PROGRAMA DE BIOLOGÍA COMPUTACIONAL

El Programa de Biología Computacional del Cima Universidad de Navarra tiene actualmente dos líneas principales de investigación:

  • Análisis de datos transcriptómicos, tanto a granel como a resolución de célula única.
  • Desarrollo de nuevos formatos de archivo para el almacenamiento y acceso a datos ómicos.

La biología molecular ha experimentado una revolución debido a la capacidad de estudiar de manera simultánea el funcionamiento y la expresión de miles de genes y de proteínas del organismo del paciente.

Gracias al uso de la tecnología informática, bases de datos y análisis estadístico podemos analizar con precisión y rapidez, gran cantidad de datos que nos permiten entender la complejidad de los mecanismos causantes de las enfermedades.

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Objetivos de nuestro programa

Ingeniería inversa del transcriptoma mediante métodos de aprendizaje automático

En la actualidad estamos desarrollando varios métodos para descubrir el reordenamiento transcripcional subyacente, basados en datos de ARN-Seq tanto masivos como unicelulares, y aplicándolos a varias enfermedades.

Prevemos que los métodos desarrollados proporcionarán nuevos conocimientos adicionales para la comprensión del reordenamiento transcripcional clave asociado a varias enfermedades cancerosas, incrementado por nuestra capacidad de seguimiento en la clínica.

Compresión y cifrado de datos genómicos basados en estándares para la investigación del cáncer

Estamos desarrollando un nuevo formato para la representación de la información genómica que se basa en los esfuerzos actuales de la Organización Internacional de Normalización (ISO) para generar un conjunto de especificaciones para una representación basada en estándares de estos datos.

También estamos construyendo las herramientas informáticas que actúan sobre los nuevos formatos propuestos para generar el marco necesario para el manejo eficiente y seguro de los datos genómicos. 

DATOS ÓMICOS EN LA ATENCIÓN CLÍNICA

Un reto de un futuro
no tan lejano

En la actualidad, la mayoría de los pacientes con cáncer reciben tratamientos mínimamente informados por los datos ómicos; las historias clínicas electrónicas constan de datos centrados en el paciente (como diagnósticos de cáncer, historial médico, datos demográficos, imágenes, signos vitales, resultados de laboratorio, medicamentos, etc.), pero los datos genómicos del cáncer no se almacenan ni se consultan a través de las historias clínicas.

En los próximos años será necesario almacenar esta información en la historia clínica de los pacientes, por lo que será necesario comprimir, almacenar y acceder de forma segura y eficiente a grandes volúmenes de datos.

MEDICINA PERSONALIZADA

Medicina genómica

La medicina genómica es un campo emergente en el cáncer y está evolucionando rápidamente en cuanto a la tecnología, la magnitud de la generación de datos, la organización y los análisis.


Aprendizaje automático

Conocer los cambios mécánicos en el transcriptoma, nuevos biomarcadores y variantes genómicas para trasladarlo de manera práctica a los pacientes.


Análisis de datos genómicos

Nuestro objetivo es proporcionar los medios para ayudar al (re)análisis de los datos genómicos permitiendo un acceso selectivo eficiente a los datos comprimidos.


Redes reguladoras de genes

Con el uso de tecnologías de secuenciación de ARN de una sola célula (scRNA-Seq), ahora es posible adquirir datos de expresión génica para cada célula individual en muestras que contienen hasta millones de ellas.

<p>Fachada del Centro de Investigaci&oacute;n M&eacute;dica Aplicada (CIMA)</p>

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Gracias a la generosidad de muchas personas, el Cima Universidad de Navarra es una realidad que se esfuerza en ofrecer soluciones terapéuticas para lograr una medicina personalizada para los pacientes.

Conozca al equipo investigador

Actividad científica del
Programa de Biología Computacional