Bioinformática y Ciencia de Datos en Salud

Las tecnologías ómicas y las nuevas técnicas experimentales permiten cuantificar simultáneamente miles de variables biológicas y generar grandes volúmenes de datos. Esta cantidad de información requiere el uso de técnicas de análisis apropiadas para manejar y extraer conocimiento de estos conjuntos de datos masivos. Nuestras principales líneas de investigación se centran en desarrollar y aplicar nuevos métodos computacionales y estadísticos para la integración y análisis de datos multiómicos y biomédicos, con el objetivo de lograr una mejor comprensión de los mecanismos moleculares asociados a enfermedades complejas, así como avanzar en su diagnóstico y tratamiento. En concreto, estamos interesados en desarrollar aplicaciones y metodologías en diferentes contextos:

Métodos para el análisis integrado de datos multiómicos

El crecimiento de las técnicas ómicas ha provocado una explosión en la disponibilidad de datos en repositorios públicos. Con las metodologías adecuadas, estos datos son una fuente invaluable para generar nuevos conocimientos, hipótesis y modelos predictivos. En nuestro grupo hemos desarrollado nuevos métodos y software basados en técnicas de metaanálisis e integración de datos, aplicados al descubrimiento de biomarcadores y al análisis de anotaciones funcionales, entre otros campos.

Desarrollo de técnicas computacionales para establecer firmas moleculares y modelos de predicción de respuesta a fármacos y clasificación de pacientes

Estamos creando algoritmos para establecer firmas ómicas que definan nuevos modelos de clasificación y orienten en la predicción de respuestas a tratamientos o pronóstico de patologías, integrando también información de historias clínicas electrónicas. En este contexto, contamos con diversas colaboraciones con otros grupos expertos en diferentes patologías como las enfermedades autoinmunes y el cáncer.

Desarrollo de software y herramientas de análisis bioinformático

Uno de nuestros objetivos es también desarrollar aplicaciones de código abierto que pongan nuestras metodologías a disposición de la comunidad científica. Estas aplicaciones se utilizan ampliamente para analizar datos biomédicos. La lista de software desarrollado está disponible en https://compbio.ugr.es/tools/.