{"id":10863,"date":"2020-11-02T10:01:32","date_gmt":"2020-11-02T08:01:32","guid":{"rendered":"http:\/\/161.116.26.48\/?p=10863"},"modified":"2020-11-02T10:09:18","modified_gmt":"2020-11-02T08:09:18","slug":"creatio-y-datascience-colaboran-para-desarrollar-modelo-in-silico-para-cribado-farmacos-enfermedades-neurodegenerativas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fbg.ub.edu\/es\/actualidad\/creatio-y-datascience-colaboran-para-desarrollar-modelo-in-silico-para-cribado-farmacos-enfermedades-neurodegenerativas\/","title":{"rendered":"Creatio y DataScience colaboran para desarrollar un modelo in silico para el cribado de f\u00e1rmacos en enfermedades neurodegenerativas"},"content":{"rendered":"

El grupo de C\u00e9lulas Madre y Medicina Regenerativa y el grupo Computer Vision and Machine Learning, de la Universidad de Barcelona, \u200b\u200bhan establecido una alianza estrat\u00e9gica con el objetivo de estudiar el desarrollo de zonas del cerebro da\u00f1adas por las enfermedades neurodegenerativas mediante tecnolog\u00edas de aprendizaje profundo o deep learning<\/em>.<\/p>\n

Este acuerdo ha sido posible gracias al amplio bagaje cient\u00edfico en enfermedades neurodegenerativas \u2013especialmente las de Huntington y Parkinson\u2013 del grupo de C\u00e9lulas Madre y Medicina Regenerativa, dirigido por el Dr. Josep M. Canals, del Departamento de Biomedicina de la Universidad de Barcelona. Este conocimiento se suma a la amplia experiencia cient\u00edfica en t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em> del grupo Computer Vision and Machine Learning, que dirige la Dra. Petia Radeva, del Departamento de Matem\u00e1ticas e Inform\u00e1tica de la UB.<\/p>\n

El desarrollo com\u00fan del modelo in silico<\/em> permite hacer simulaciones, crear modelos matem\u00e1ticos y visualizar los procesos m\u00e9dicos y biol\u00f3gicos, lo que permite hacer predicciones y simulaciones, con la m\u00e1xima precisi\u00f3n, de procesos biol\u00f3gicos reales en un entorno virtual, y anticipar as\u00ed posibles reacciones de un f\u00e1rmaco en las personas.<\/p>\n

Este modelo, que est\u00e1 siendo desarrollado para modelizar la enfermedad neurodegenerativa de Huntington, permitir\u00e1, bas\u00e1ndose en los resultados obtenidos a partir de an\u00e1lisis de alto rendimeinto de la diferenciaci\u00f3n de c\u00e9lulas madre pluripotentes humanas, llevar a cabo estudios de cribado farmacol\u00f3gico in silico<\/em> para esta devastadora enfermedad que a d\u00eda de hoy no tiene tratamiento efectivo.<\/p>\n

La colaboraci\u00f3n entre Creatio<\/a> y DataScience@UB<\/a> es un ejemplo claro de la evoluci\u00f3n de la experimentaci\u00f3n m\u00e9dica. Los avances en inteligencia artificial en materia de datos biol\u00f3gicos se traducen en el desarrollo de modelos in silico<\/em> como opci\u00f3n de futuro, por su capacidad para acelerar los procesos de desarrollo de medicamentos. Adem\u00e1s, esta colaboraci\u00f3n permitir\u00e1 seguir avanzando en t\u00e9cnicas innovadoras para lograr una transversalidad de conocimientos que permitan desarrollar posibles tratamientos para combatir la complejidad de las enfermedades neurodegenerativas a las que se enfrenta la sociedad de hoy en d\u00eda.<\/p>\n

Estos dos grupos est\u00e1n reconocidos como centros de calidad por la AGAUR (2017 SGR 1408; 2017 SGR 1742), y forman parte de los centros Creatio y DataScience@UB, identificados por Acci\u00f3 con el sello TECNIO por desarrollar las tecnolog\u00edas m\u00e1s innovadoras del sistema I+D+i de Catalunya, contar con capacidades tecnol\u00f3gicas diferenciales y transferirlas a la empresa. El proyecto est\u00e1 parcialmente financiado por la Fundaci\u00f3n CHDI para el cuidado de la enfermedad de Huntington, que lleva desde el a\u00f1o 2012 confiando proyectos de investigaci\u00f3n a Creatio.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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