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Tratamiento del cáncer

Publicado el 22/10/2020 en Investigación y Tecnología

Matías Miranda es estudiante de tercero y cuarto año de nuestra Licenciatura en Bioinformática y es parte del equipo interdisciplinario de investigación BioScience data mining group, del CIDIE, la UNC y el CONICET. Fue convocado para participar en una investigación que aborda la temática de la inmunoterapia, una de las múltiples formas de tratar el cáncer. El trabajo tiene como premisa revelar la presencia de inmuno infiltrados, es decir, de células inmunes en una biopsia de cáncer. Se presenta bajo el título "Unveiling the immune infiltrate modulation in cancer and response to immunotherapy by MIXTURE, an enhanced deconvolution method" y será próximamente publicado en Briefings in Bioinformatics, una importante revista científica de la Universidad de Oxford.

En esta nota, Matías nos cuenta algo de su experiencia.

¿Cómo podrías explicar el objeto y resultados de esta investigación?

En palabras simples, lo que busca la inmunoterapia es estimular las defensas naturales del cuerpo reactivando al sistema inmune para que este reconozca a las células cancerígenas y así el cuerpo pueda infiltrase y atacar a dichas células. Para medir la respuesta de esta terapia existen diversos métodos que se diferencian en tecnología, metodología y costo. Actualmente la rama de machine learning está causando un gran impacto positivo en el área de las ciencias biológicas, reduciendo tiempo análisis, costos, y aportando más conclusiones. 

El proyecto de investigación en el que me invitaron a participar tiene como premisa revelar la presencia de inmuno infiltrados, es decir, de células inmunes en una biopsia de cáncer. La presencia elevada de este inmuno infiltrado nos indicaría en principio una respuesta positiva del tratamiento contra el cáncer. La investigación implementa una solución tecnológica mejorada a nivel de software por sobre las soluciones actualmente utilizadas, logrando predecir estos datos con mayor exactitud.

¿Cuál o cuáles fueron tus funciones específicamente en este equipo?

Mi tarea fue desarrollar el programa y documentar su uso, que sería el producto final de la investigación en Python, que es un lenguaje que se utiliza para este tipo de trabajos con machine learning.

¿Pensás seguir la carrera de investigador?

Sin duda es una de las cosas que seguiría haciendo porque me genera la sensación de aportar conocimiento a la sociedad.

¿Cuáles son tus motivaciones para estudiar esta temática?

Siempre tuve la inquietud de poder aplicar conocimientos de informática referidos a las ciencias biológicas. Con la ayuda de herramientas informáticas se puedan sacar conclusiones que ayuden a entender mejor algunos temas. Esta información aporta mucho valor y sobre todo en la medicina, algo que impacta directamente en nuestro bienestar.

¿Qué posibilidades reales hay de implementarlo y quiénes serían los destinatarios para el uso de esta tecnología?

Esta investigación viene a mejorar programas similares que ya se están utilizando en lo que es medicina de precisión. Es una herramienta que tiene la finalidad de darle un panorama al médico sobre la respuesta del tratamiento contra el cáncer que está llevando a cabo el paciente, dándole oportunidades para un mejor seguimiento de la terapia y evolucionar los medicamentos, entre otras cuestiones.

¿Te imaginabas trabajando en un equipo de investigación?

En algún momento lo pensé, pero simpre imaginé que sería una vez recibido. Cuando me lo plantearon me pareció muy interesante y comencé a trabajar en conjunto con el resto del equipo.


Matías Miranda, estudiante de nuestra Licenciatura en Bioinformática y miembro del equipo.


Proyecto: Desarrollo de metodologías bioinformáticas basadas en machine learning, estadística multivariada y big data para búsqueda de patrones en cohortes de tumores. 
Financiamiento: Universidad Católica de Córdoba.
Equipo: Córdoba: Elmer A. Fernández y Hugo D. Luján (CIDIE UCC-CONICET); Matías Miranda (Facultad de Ingeniería UCC); Dario Rocha y Mónica Balzarini (UNC). Buenos Aires: Yamil D. Mahmoud, Florencia Veiga , Joaquín Merlo , Gabriel A. Rabinovich y María Romina Girotti (IBYME)

 

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