Algoritmos y modelos informáticos para comprender a nivel molecular la salud y la enfermedad humanas
Hemos acumulado una enorme cantidad de datos clínicos y genéticos sobre muchas enfermedades humanas como el cáncer. Sin embargo, los médicos no pueden interpretar por sí solos esta avalancha de datos, y los pacientes no obtienen un beneficio real de todo este conocimiento
En el Laboratorio de Inmunología Tumoral de Sistemas, desarrollamos algoritmos informáticos que ayudan a los médicos a realizar diagnósticos más rápidos y a tomar mejores decisiones sobre la terapia del cáncer. Utilizamos algoritmos bioinformáticos, aprendizaje automático y modelos computacionales para integrar datos clínicos y moleculares. Nuestro objetivo es generar una comprensión mecánica de la salud y la enfermedad humanas
En el Laboratorio de Inmunología Tumoral de Sistemas, desarrollamos algoritmos informáticos que ayudan a los médicos a realizar diagnósticos más rápidos y a tomar mejores decisiones sobre la terapia del cáncer. Utilizamos algoritmos bioinformáticos, aprendizaje automático y modelos computacionales para integrar datos clínicos y moleculares. Nuestro objetivo es generar una comprensión mecánica de la salud y la enfermedad humanas
El melanoma: el banco de pruebas de las modernas inmunoterapias contra el cáncer
Las inmunoterapias son una nueva familia de terapias eficaces contra el cáncer que potencian la respuesta natural del sistema inmunitario contra los tumores. Sin embargo, una fracción significativa de pacientes no responde a las inmunoterapias, mientras que otros sufren efectos secundarios relacionados con el sistema inmunitario en órganos vitales del cuerpo
Nosotros pensamos que el melanoma metastásico es el banco de pruebas ideal para mejorar las inmunoterapias existentes y diseñar otras nuevas. En este proceso desempeñarán un papel fundamental algoritmos bioinformáticos, modelos computacionales y los datos-ómicos de muestras de pacientes
Nosotros pensamos que el melanoma metastásico es el banco de pruebas ideal para mejorar las inmunoterapias existentes y diseñar otras nuevas. En este proceso desempeñarán un papel fundamental algoritmos bioinformáticos, modelos computacionales y los datos-ómicos de muestras de pacientes
Datos clave sobre nosotros
- Somos un grupo de biólogos, informáticos y médicos dirigidos por un físico
- Analizamos datos de DNA-Seq, RNA-Seq, miRNA-Seq y Nanopore-Seq
- Tenemos experiencia en bioinformática, biología de redes y biología de sistemas
- Desarrollamos algoritmos de decisión multicriterio aplicados a la biomedicina
- Participamos en proyectos a nivel alemán y de la UE en el diagnóstico del cáncer y la inmunoterapia
- Tenemos socios en España, Israel, Portugal, Países Bajos, Bulgaria, Australia, México y China
- Impartimos clases de biología de redes y sistemas y dirigimos tesis de licenciatura y máster
- Formamos parte del Departamento de Dermatología del Hospital Universitario de Erlangen y de la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Nürnberg
- Estamos integrados en el Centro Alemán de Inmunoterapia y en el Centro Integral del Cáncer de Erlangen
- Analizamos datos de DNA-Seq, RNA-Seq, miRNA-Seq y Nanopore-Seq
- Tenemos experiencia en bioinformática, biología de redes y biología de sistemas
- Desarrollamos algoritmos de decisión multicriterio aplicados a la biomedicina
- Participamos en proyectos a nivel alemán y de la UE en el diagnóstico del cáncer y la inmunoterapia
- Tenemos socios en España, Israel, Portugal, Países Bajos, Bulgaria, Australia, México y China
- Impartimos clases de biología de redes y sistemas y dirigimos tesis de licenciatura y máster
- Formamos parte del Departamento de Dermatología del Hospital Universitario de Erlangen y de la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Nürnberg
- Estamos integrados en el Centro Alemán de Inmunoterapia y en el Centro Integral del Cáncer de Erlangen
Publicaciones científicas recientes
Gene network-based and ensemble modeling-based selection of tumor-associated antigens with a predicted low risk of tissue damage for targeted immunotherapy (2024)
A disease network-based deep learning approach for characterizing melanoma (2021)
Network- and systems-based re-engineering of dendritic cells with non-coding RNAs for cancer immunotherapy (2020)
Systems Biology-based exploitation of cooperating miRNAs as monotherapy or adjuvant therapy in cancer (2019)
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Nuestras herramientas informáticas
Vcells.net: Redes biológicas Curatopes.com: Antígenos tumorales terapéuticos Synmirapy.net: miRNAs de cáncer Spotlight Estamos en Twitter @juliver76 Últimas noticias sobre nosotros
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