Equipo
Líneas de Investigación Línea 1: Propiedades mecánicas de los tejidos y su correlación con la histología y la microestructura. Línea 2: Simulaciones de comportamiento celular, relación con su entorno, degradación de scaffolds, migración, etc. Dr. Ion Andreu Doctor Ingeniero Industrial y biomédico Profesor Ayudante Doctor
Dr. Javier Aldazabal Doctor Ingeniero de Materiales Profesor Titular
Línea 3: Desarrollo de setups experimentales para el cultivo celular para la caracterización de tejidos vivos in vitro.
Dr. Jacobo Paredes Doctor Ingeniero Industrial y biomédico Profesor Ayudante Doctor
Mecánica de Microestructura
Proyectos en Desarrollo Simulación por Ordenador en el Campo de la Ingeniería de Tejidos Generación de estructuras porosas volumétricas (3D) Imagen SEM
Simulación y modelos Diseños, setups y medidas
Desarrollo de Dispositivos Médicos y Plataformas Experimentales
Desarrollo de dispositivos para la medida de fuerzas ejercidas por tejidos musculares.
Imagen simulada
Surgery suture thread Culture well
Simulación in-silico de la degradación de fibras en medios fisiológicos y liberación de fármacos.
Muscle organoid
Springelectrode metallic film
Rigidez de la Matriz Extracelular y su Efecto en la Mecanotransducción Medida de propiedades mecánicas de células y tejidos.
Multi-well insert (plastic)
Muscle contraction movement
Relación entre rigidez mecánica de diferentes tejidos las células que los componen.
Estudio de la influencia de las tensiones mecánicas en la cicatrización de heridas.
Imagen SEM
Estructura Simulada
Resultados
Simulación de la cicatrización de tejidos considerando tensiones mecánicas.
Medida de fuerzas ejercidas por células sobre diferentes substratos.
Equipo
Líneas de Investigación Nuestro objetivo es contribuir en tecnologías de comunicación cableadas e inalámbricas para redes celulares, redes ad-hoc, computación y redes de sensores. Nuestra investigación se basa en los siguientes aspectos técnicos:
Dr. Pedro Crespo Dr. Jesús Gutiérrez Doctor Ingeniero de Telecomunicación Doctor y Licenciado en Matemáticas Catedrático de universidad Profesor Titular
Dra. Marta de Zárraga Doctor Ingeniero Industrial Profesor Contratado Doctor
Teoría de la información e información cuántica. Comunicaciones. Procesamiento estadístico de la señal.
Dr. Adam Podhorski Doctor Ingeniero de Telecomunicación Profesor Contratado Doctor
Dr. Xabier Insausti Doctor Ingeniero de Telecomunicación Ayudante Doctor
Matemática aplicada.
Proyectos en Desarrollo Teoría de la información y codificación
Procesamiento estadístico de la señal
Consiste en desarrollar nuevos algoritmos de procesamiento de la señal y de codificación de la información para la implementación de sistemas de comunicaciones robustos y eficientes desde el punto de vista energético y de utilización de espectro.
Consiste en modelar matemáticamente las señales como procesos estocásticos para aprovechar sus propiedades estadísticas y así extraer información de señales desconocidas y/o aleatorias. Tiene las siguientes aplicaciones:
Ecualización y técnicas de modulación
Compresión de datos: Rate distortion theory: Cálculo de la máxima compresión teórica posible. Algoritmos de compresión analógicos/digitales de muy baja complejidad para su empleo en redes de sensores o entornos Internet of Things (IoT). Algoritmos asintóticamente óptimos de compresión de datos que no superan una cierta distorsión dada.
Predicción y estimación
Filtrado
Códigos correctores de errores: Códigos para comunicaciones entre dos usuarios: Códigos Turbo, LDPC, LDGM, RCM y variantes. Códigos para comunicaciones en redes:Canales de acceso múltiple, canales con repetidores, canales de difusión, etc. Códigos correctores de errores analógicos/digitales de muy baja complejidad y bajo retardo para su uso en redes de sensores o entornos IoT.
Aprendizaje
Toma de decisiones
Equipo
Líneas de Investigación
Dr. Francis Planes Doctor Ingeniero Industrial Profesor Titular
Fernando Carazo Ingeniero Industrial
Dr. Ángel Rubio Doctor Ingeniero Industrial Profesor Titular
Iñigo Apaolaza Ingeniero Industrial
Xabier Cendoya Ingeniero Biomédico
Proyectos Genómica, transcriptómica y modelado estadístico
Consiste en desarrollar algoritmos para procesar datos de tecnologías de alta resolución molecular, muy relevantes en el sector biomédico, con el fin de identificar eventos y alteraciones en el genoma y transcriptoma. Esta información es especialmente útil, en combinación con otros datos biológicos y clínicos, para desarrollar modelos estadísticos que ayuden en la toma de decisiones clínicas. Los proyectos desarrollados hasta el momento se han centrado en el ámbito de la oncología.
Desarrollo de algoritmos para la predicción, regulación e interpretación de eventos de splicing alternativo en distintas enfermedades, particularmente en cáncer. Predicción de letalidad sintética,identificación de dianas terapéuticas y reposicionamiento de fármacos en cáncer y otras enfermedades, utilizando modelado estadístico y aproximaciones de biología de sistemas. En el marco de la medicina personalizada, construcción de modelos estadísticos que permitan mejorar el diagnóstico, estratificación, pronóstico y seguimiento de enfermedades. Integración de métodos de biología y química computacional para identificar con mayor precisión el mecanismo de acción y toxicidad de fármacos. Desarrollo de modelos matemáticos que permiten entender el papel que juega la flora intestinal en distintas enfermedades, salud y nutrición.
Biología y farmacología de sistemas y metabolismo celular Consiste en desarrollar algoritmos y modelos matemáticos que permitan integrar datos procedentes de tecnologías de alta resolución molecular con información biológica y farmacológica, habitualmente integrada en redes de interacción, con el fin de identificar dianas terapéuticas, estrategias reposicionamiento de fármacos y predicción de mecanismos de acción y efectos secundarios. Los proyectos desarrollados hasta el momento se han centrado en redes de interacción metabólica. Before treatment
After treatment
Zebrafish metabolic networ
Comparación de tecnologías de secuenciación y microarrays para predicción de splicing alternativo: Splicing alternativo: isoformas de expresión que un gen adopta en distintos escenarios. Tecnologías:Illumina HiSeq yAffymetrix Human Transcriptome Array (HTA). El proyecto se financió por la empresa farmaceútica Celgene y se llevó a cabo en colaboración con CIMA.
Desarollo de algoritmos para predicción de splicing alternativo con tecnología Affymetrix: Algoritmo basado en teoría de grafos y modelado estadístico con el fin de identificar eventos de splicing con tecnología HTA de Affymetrix. Se financió por la empresa american Affymetrix,la cual ofrece este algoritmo dentro del software que ofrece a sus clientes cuando compran la tecnología.
Identificación de nuevas estrategias terapéuticas y reposicionamiento de fármacos en tumores hematológicos: Algoritmo de optimización para la búsqueda de vulnerabilidades metabólicas en el crecimiento celular de los tumores. Se ha identificado y validado que la inhibición de la proteína RRM1 tiene gran impacto en el crecimiento del tumor en múltiple meloma.
Predicción de toxicidad de fármacos en el desarrollo embrionario: Algoritmo que permita integrar datos de transcriptómica de pez cebra e información structural de fármacos. Proyecto en desarrollo,en colaboración con la empresa Biobide, bajo el programa de financiación Hazitek del GV.