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Aprendizaje Automático para Análisis de Imágenes Biomédicas e Integración Multiómica.

Aprendizaje Automático para Análisis de Imágenes Biomédicas e Integración Multiómica.


En el imAIgene-lab, utilizamos herramientas de inteligencia artificial, la visión por computadora, tecnologías de células individuales y el análisis de datos para extraer ideas biológicamente significativas de los datos de microscopía. Nuestra investigación abarca dos áreas principales. En primer lugar, nos adentramos en la comprensión de comportamientos y funciones de las células dentro de dos áreas críticas de la oncología: (1) descifrando el modo de acción y la heterogeneidad en la respuesta tumoral a la inmunoterapia, y (2) investigando la dinámica compleja de la invasión tumoral.

Especialización principal

Química verde y catálisis

Química verde y catálisis


El grupo QVC se dedica a la investigación de catalizadores heterogéneos para su aplicación en reacciones químicas utilizando materiales renovables como residuos de biomasa, o dióxido de carbono para la obtención de combustibles o materiales. Para ello, estudia la síntesis de catalizadores y su comportamiento en reacciones en fase líquida o gaseosa. El grupo también estudia la síntesis de materiales magnéticos y su uso en catálisis magnetotérmica con objeto de mejorar la eficiencia energética de los procesos.

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Biología sintética y Biocatálisis

Biología sintética y Biocatálisis


El Grupo de Biología Sintética y Biocatálisis (SynBioCat) se dedica a la comprensión y aplicación de los procesos enzimáticos y celulares de los organismos, con el fin de diseñar biosistemas para su aplicación estratégica en diversos sectores biotecnológicos. Utilizamos herramientas avanzadas de biología sintética para desarrollar enzimas, rutas metabólicas y genomas con mejoras funcionales o innovadoras.

Especialización principal

Señalización de los Receptores Nucleares

Señalización de los Receptores Nucleares


Nuestro grupo investiga el control transcripcional y epigenético de las células inmunitarias en la homeostasis y la enfermedad, con especial atención a los mecanismos moleculares que subyacen a las acciones de los receptores nucleares. Utilizamos una combinación de knockouts específicos de macrófagos, modelos de enfermedad en ratones, imágenes in vivo y tecnologías de secuenciación de nueva generación combinadas con enfoques bioinformáticos

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LABORATORIO DE TUMORES HEPATOBILIALES

LABORATORIO DE TUMORES HEPATOBILIALES


Nuestro grupo desarrolla investigación traslacional centrada en el estudio de la patogénesis y el tratamiento del cáncer primario de hígado, incluido el carcinoma hepatocelular (CHC) y el colangiocarcinoma (CCA). En particular, estamos interesados en comprender mejor las interacciones que se producen entre las células tumorales y las células del microambiente tumoral. El objetivo es aplicar nuestros resultados para descubrir nuevas dianas terapéuticas y desarrollar terapias novedosas que mejoren la respuesta de los pacientes.

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Bioquímica de la Fijación de Nitrógeno

Bioquímica de la Fijación de Nitrógeno


Nuestro laboratorio persigue dos líneas de investigación con los siguientes objetivos: (i) Diseñar nitrogenasa activa en plantas (cereales) y levaduras y (ii) Comprender la biosíntesis del cofactor hierro-molibdeno de la nitrogenasa.

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Grupo de Neuroimagen

Grupo de Neuroimagen


El Grupo de Neuroimagen investiga el cerebro humano y su funcionamiento. Nuestro objetivo es caracterizar el cerebro de la población sana y estudiar los cambios que se producen en diferentes condiciones neurológicas.
Lideramos iniciativas de ciencia abierta, compartiendo software, repositorios de datos y contribuyendo a estándares y guías de buenas prácticas en neuroimagen.

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Neuro IA y Robótica (NAIR)

Neuro IA y Robótica (NAIR)


El grupo de Inteligencia Artificial y Robótica inspirada en Neurociencia (NAIR), liderado por Pablo Lanillos, se centra en transformar nuestro conocimiento del cerebro en tecnologías del futuro. Por un lado, a través de la investigación de como los humanos procesan e integran la información desde los sentidos para generar comportamientos, se desarrollan nuevos algoritmos de IA y aprendizaje automático para mejorar la percepción, el control y la toma de decisiones de los sistemas robóticos.

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