Integración de tecnologías de alto rendimiento, información clínica y funcional para el estudio funcional de cáncer de mama

El objetivo general de este proyecto es contribuir al desarrollo de metodologías bioinformáticas que integren la información sobre niveles de expresión de genes obtenida mediante el uso de tecnologías de alto rendimiento en proteómica, microarreglos de ADN y/o secuenciamiento de nueva generación, junto con información clínica y funcional, a los efectos de mejorar la comprensión del fenómeno biológico bajo estudio. Como modelo de trabajo utilizaremos el cáncer de mama; sin embargo, las herramientas resultantes serán de aplicación más general. El proyecto consta de dos objetivos específicos: 1. Integrar información de expresión genómica, clínica y ontológica, para establecer si existen características funcionales que distinguen los diferentes tipos moleculares definidos para el cáncer de mama, y que puedan ser determinables utilizando las variables mencionadas. Los algoritmos de integración de los datos se desarrollarán en forma independiente de la plataforma tecnológica y población bajo estudio, utilizando información disponible en repositorios de libre acceso. 2. Aplicar la metodología de integración surgida del objetivo 1 para caracterizar los diferentes tipos de cáncer de mama de la población argentina, utilizando datos clínicos e información de diferentes tecnologías de alto rendimiento (proteómica, transcriptómica y genómica).Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Big omics data: análisis masivo e integral de enriquecimiento funcional en cáncer.

En la actualidad los sistemas biológicos pueden indagarse mediante tecnologías de alto rendimiento que generan datos en grandes cantidades y de compleja estructura. Esta complejidad se encuentra dada por la alta dimensionalidad del problema (gran número de variables) y la presencia de interacciones y correlaciones de diversos órdenes tanto entre casos como entre variables y entre fuentes de datos. Unas de las principales aplicaciones de las tecnologías de alto rendimiento como las ?ómicas? se ha dado en la investigación del cáncer, debido al carácter complejo, dinámico y heterogéneo de la enfermedad. Numerosos proyectos de investigación oncológica estudian cohortes de pacientes, sobre los cuales se almacenan datos de distinto tipo y naturaleza no sólo genómicos-epigenomicos sino también, clínicos y de seguimiento de los tratamientos con el fin de mejorar el diagnóstico y la elección de la terapia. La captura, uso y aprovechamiento de estos grandes datos (Big Data), presenta desafíos conceptuales y prácticos. Entender e interpretar las relaciones existentes en los datos en función de criterios biológicos que permitan su aplicación clínica requiere investigar y desarrollar algoritmos que permitan integrar y analizar en forma masiva distintas fuentes de datos, como ser datos clínicos, genómicos y proteómicos o bien integrar distintas cohortes de pacientes que estudiadas bajo el mismo fenotipo permitan encontrar e identificar patrones que permitan una mejor caracterización de la enfermedad y de las poblaciones bajo estudio. La investigación y desarrollo vinculado con la gestión y aprovechamiento de información ómica, complementada con otros bloques de datos de la clínica en cáncer, es hoy una necesidad en pos de avanzar en los procesos de medicina traslacional en Latinoamérica. En este proyecto proponemos abordar el desarrollo de técnicas de análisis multivariado, aprendizaje maquinal y de integración funcional que permitan integrar grandes datos provenientes de distinta fuentes en investigación oncológica que involucra tecnologías ómicas. Las estrategias analíticas propuestas se evaluarán utilizando, tanto repositorios libres como GEO, TCGA y/o The ICGC, como también cohortes Argentinas de cáncer de mama y recto y pacientes con cáncer oral de Brasil. Además se propone proporcionar a la comunidad científico-técnica de herramientas de software libre que implementen los métodos propuestos.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Desarrollo de metodologías bioinformáticas basadas en machine learning, estadística multivariada y big data para búsqueda de patrones en cohortes de tumores

En la actualidad, la existencia de innumerables bases de datos almacenando experimentos genómicos, transcriptómicos, proteómicos, etc proporciona una excelente fuente de datos que pueden ser indagados para abordar distintos cuestionamientos biológicos y experimentales. Asimismo, estas bases de datos permiten validar hipótesis y hallazgos sin la necesidad de planificar costosos proyectos de reclutamiento de pacientes, permitiendo un análisis restrospectivo de los mismos. Inicialmente estas bases de datos sólo proporcionaban una fuente determinada (transcriptómica fundamentalmente) sobre una cohorte de pacientes particular. Sin embargo, desde la creación del proyecto The Cancer Genome Atlas, contamos también con la posibilidad de indagar varios niveles ómicos sobre los mismos pacientes en forma simultánea, pudiendo relacionar distintos estratos moleculares y evaluar comprensivamente su relación e interacción tanto entre sí como con la clínica, la terapia o el desarrollo de la enfermedad. Esto permite además evaluar y validar in-silico hallazgos realizados mediante técnicas de bajo rendimiento, buscando su correlato a nivel de distintas cohortes y a través de distintos niveles de información molecular.Es por ello que en este proyecto proponemos la exploración y desarrollo de nuevos métodos bioinformáticos para el abordaje integral de datos multiómicos y multi-plataforma y aplicarlo a la búsqueda, caracterización y validación de posibles blancos terapéuticos/ diagnósticos permitiendo un uso más eficiente de las tecnologías ómicas y así ayudar a un un abordaje comprensivo e integral del estudio del cáncer.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Descubrimiento de información y minería de datos para la toma de decisiones en Biotecnología

En la actualidad la información es uno de los elementos de mayor valor agregado, más cuando es expresión novedosa y útil que permite acelerar el proceso de toma de decisiones o aumentar el conocimiento sobre determinados elementos. Los volúmenes de información que se generan en forma permanente (por ej. en el ámbito hospitalario, experimento genómicos, epidimeológicos, etc.) están creciendo considerablemente. El análisis y procesos diagnósticos exitosos implican la utilización de un número cada vez mayor de variables a asociar. Por otra parte, el formato digital está reemplazando cada vez más el papel en todos los ambientes, desde el empresarial hasta el de salud, pasando indudablemente por el de los experimentos científicos, particularmente los experimentos genéticos. Estos procesos de recolección o generación de información producen volúmenes tales que superan las capacidades humanas para analizarlas. Esta limitación se debe a varios factores, entre los que podemos mencionar, la disponibilidad en tiempo y la incapacidad de relacionar grandes volúmenes con eventos y una gran cantidad de variables. Entonces ¿Qué hacer con toda la información disponible? ¿Cómo extraer conocimiento de dicha información? El Descubrimiento de Información en Bases de Datos (DIBD) y las técnicas de Minería de Datos (MD) (entre las que podemos mencionar aquellas provenientes del campo de la Inteligencia Artificial, tales como los modelos Neuronales Artificiales) son metodologías asociadas, tendientes a resolver los problemas de la extracción de información novel y útil sobre un conjunto de datos y/o señales biomédicas. Este proyecto trata sobre el desarrollo y aplicación de metodologías de análisis de datos para el descubrimiento de información en bases de datos biológicas y biomédicas, tendientes a mejorar y/o desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico, como también para el análisis de señales e información biomédica.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fresno Rodríguez, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fresno Rodríguez, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Minería de Datos en Bio-Ciencias

El campo de las Bio-Ciencias está en pleno desarrollo y expansión. La variedad de tecnologías disponibles y aplicaciones están generando una cantidad abrumadora de datos que necesitan de protocolos, conceptos y métodos que permitan un análisis uniforme y asequible. Otra característica distintiva de estos ámbitos es su condición multidisciplinaria, donde interactúan (y cada vez más) disciplinas como la biología, la matemática, la estadística, la informática, la inteligencia artificial, etc. por lo que cualquier esfuerzo tendiente a aumentar el nivel de comunicación y entendimiento entre las disciplinas redundará en beneficios. La Minería de Datos, concepto que aglutina una variedad de metodologías analíticas, proporciona un marco conceptual y metodológico para el abordaje del análisis de datos y señales de distintas disciplinas. Sin embargo, cada campo de aplicación presenta desafíos específicos que deben ser abordados particularmente desde la racionalización de conceptos específicos del ámbito. La multidisiplinaridad es particularmente importante en aplicaciones biomédicas y biotecnológicas, donde se modelan fenómenos biológicos y se desarrollan métodos analíticos para generar nuevas estrategias diagnósticas, predictivas a partir de los datos recogidos. En este proyecto se integrarán las experiencias y criterios de distintas disciplinas que están involucradas en el desarrollo experimental en bio-ciencias, desde la biología molecular y la bioingeniería hasta la bioinformática y la estadística. La finalidad es elaborar protocolos que permitan extraer conocimiento en problemas biotecnológicos (particularmente experimentos genómicos) que se basan en la investigación sólida de los procedimientos estadísticos / bioinformáticos relevante para el manejo de datos experimentales. EL objetivo general de este proyecto es contribuir a la instauración de un Proceso Unificado de Análisis en Biotecnología generando conocimiento que permita el desarrollo de nuevas metodologías de análisis, con especial énfasis en métodos lineales y no-lineales de clasificación / predicción. La comprensión y estandarización de los requerimientos y etapas de experimentos en bio-ciencias es imprescindible para el éxito de proyectos biotecnológicos / biomédicos.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Minería de Datos en Bio-Ciencias

El campo de las Bio-Ciencias está en pleno desarrollo y expansión. La variedad de tecnologías disponibles y aplicaciones están generando una cantidad abrumadora de datos que necesitan de protocolos, conceptos y métodos que permitan un análisis uniforme y asequible. Otra característica distintiva de estos ámbitos es su condición multidisciplinaria, donde interactúan (y cada vez más) disciplinas como la biología, la matemática, la estadística, la informática, la inteligencia artificial, etc. por lo que cualquier esfuerzo tendiente a aumentar el nivel de comunicación y entendimiento entre las disciplinas redundará en beneficios. La Minería de Datos, concepto que aglutina una variedad de metodologías analíticas, proporciona un marco conceptual y metodológico para el abordaje del análisis de datos y señales de distintas disciplinas. Sin embargo, cada campo de aplicación presenta desafíos específicos que deben ser abordados particularmente desde la racionalización de conceptos específicos del ámbito. La multidisiplinaridad es particularmente importante en aplicaciones biomédicas y biotecnológicas, donde se modelan fenómenos biológicos y se desarrollan métodos analíticos para generar nuevas estrategias diagnósticas, predictivas a partir de los datos recogidos. En este proyecto se integrarán las experiencias y criterios de distintas disciplinas que están involucradas en el desarrollo experimental en bio-ciencias, desde la biología molecular y la bioingeniería hasta la bioinformática y la estadística. La finalidad es elaborar protocolos que permitan extraer conocimiento en problemas biotecnológicos (particularmente experimentos genómicos) que se basan en la investigación sólida de los procedimientos estadísticos / bioinformáticos relevante para el manejo de datos experimentales. EL objetivo general de este proyecto es contribuir a la instauración de un Proceso Unificado de Análisis en Biotecnología generando conocimiento que permita el desarrollo de nuevas metodologías de análisis, con especial énfasis en métodos lineales y no-lineales de clasificación / predicción. La comprensión y estandarización de los requerimientos y etapas de experimentos en bio-ciencias es imprescindible para el éxito de proyectos biotecnológicos / biomédicos.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Amiune; Hernán Miguel. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Amiune; Hernán Miguel. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin