Big Data y Bioingeniería

Bustince Sola

Humberto
"La revolución de los datos ya está aquí y estamos en una situación inmejorable para aprovecharla"
investigador
Área de investigación
Unidad o grupo de investigación
Tipo de investigador
Vídeo
Navarrabiomed
Tipo de investigación
Unidad de investigación
Tesis dirigidas defendidas
Laura De Miguel Turullols
Computing with uncertainty truth degrees: a convolution-based degrees.
Helida Salles Santos
A new class of fuzzy subsethood measures.
Daniel Paternain Dallo
Optimization of image reduction and restoration algorithms based penalty functions and aggregation techniques.
Aránzazu Jurio Munárriz
Numerical information measures for image processing. Magnification and thresholding.
Carlos López Molina
The breakdown structure of edge detection: analysis of individual components and revisit of the overall structure.
José Antonio Sanz
Sistemas de clasificación basados en reglas difusas lingüísticas utilizando conjuntos difusos intervalo-valorados y ajuste de la ignorancia.
Raúl Orduna Urrutia
Funciones de solapamiento y su aplicacion a segmentacion de imagenes.
Miguel Pagola Barrio
Representation of uncertainty by interval-valued fuzzy sets. Application.
Mª de las Nieves Barrenechea Tartas
Image processing with interval-valued fuzzy sets. Edge detection. Contrast.
Fernando Soria de Diego
Axiomatization of v. Young's fuzzy subsethood measures. Construction from aggregation and implication operators. Other indexes.

Beruete Díaz

Miguel
"Rompemos los límites naturales hasta alcanzar sensores ultrasensibles”
Miguel Beruete Díaz
Área de investigación
Unidad o grupo de investigación
Tipo de investigador
Vídeo
La invisibilidad a la vista
Miguel
Beruete Díaz
Investigador principal
Navarrabiomed
Tipo de investigación
Unidad de investigación
Tesis dirigidas defendidas
Dayan Pérez Quintana
Diseño de antenas de banda de terahercio basadas en metasuperficies.
Alexia Moreno Peñarrubia
Aplicación de la tecnología de sub-milimétricas y THz en espectroscopia y generación de imágenes en los sectores aeroespacial, seguridad, bio, médico, agro y farmacéutico.
Unai Beaskoetxea Gartzia
Leaky Wave Antennas, Plasmonics and Metamaterials in the Terahertz.
Pablo Rodríguez Ulibarri
Metamaterials and Extraordinary Transmission structures applied to microwave, millimeter and terahertz waves devices.
Bakhtiyar Orazbayev
Advanced metamaterials for high resolution focusing and invisibility cloaks.
Víctor Pacheco Peña
Metamaterials and Plasmonics applied to devices on periodic structures at high frequencies: Microwaves, Terahertz and Optical range.
Víctor Torres Landívar
Plasmonics and Metamaterials at Terahertz Frequencies.
Miguel Navarro-Cía
Extraordinary transmission and geometrically-induced modes for metamaterials: from underlying physics to technological applications.

Gómez Cabrero

David
“Enfrascados en la aventura de entender la célula. Disfrutando de la ciencia”
David Gómez Cabrero

Doctorado en Matemáticas y con amplia formación en ciencias cuantitativas (Licenciado en Matemáticas, Licenciado en CC. y TT. Estadísticas, Tercer Ciclo Investigación Operativa). Durante sus primeros años en investigación biomédica, estudió dos años en la Facultad de Medicina y participó en varios proyectos de investigación relacionados con la Neurociencia Computacional. Desde 2009 se ha especializado en bioinformática y análisis de integración de datos, primero como post-doctorado y eventualmente como Assistant Professor en Karolinska Institutet (Suecia), y en segundo lugar como Senior Lecturer en King's College London (Reino Unido). Ha estado colaborando con grupos clínicos que investigan esclerosis múltiple, artritis reumatoide, COPD y cáncer entre otras enfermedades.

Área de investigación
Unidad o grupo de investigación
Tipo de investigador
Vídeo
Navarrabiomed
Tipo de investigación
Unidad de investigación
Tesis dirigidas defendidas
Leif Karlsson
Long-term effects of pre-and postnatal glucocorticoid treatment in congenital adrenal hyperplasia.
Tojo James
Genetic landscape of multiple sclerosis susceptibility by leveraging multi-omics data Institution: Karolinska Institutet.

Bioinformática traslacional

Imagen representativa de Bioinformática

Desde la llegada de las tecnologías de alta tecnología, la investigación biomédica se ha beneficiado de una revolución de datos. El cambio ha permitido adquirir y cuantificar perfiles de muchas características biológicas, y niveles de regulación en contextos celulares y de enfermedad. Y las posibilidades sólo continúan creciendo. Sin embargo, la revolución de datos también ha creado muchos interesantes desafíos en el contexto del análisis de datos.

La Unidad de Bioinformática afronta dos de estos desafíos:

  • Integración de datos multi-ómica. Si bien hoy en día todos los investigadores integran datos, el objetivo es evaluar cómo abordar, a través de herramientas de integración, preguntas de investigación básica y clínica. Para ello, la unidad desarrolla nuevas herramientas cuando es necesario, pero además, investigan el uso óptimo y la combinación de herramientas existentes y, lo que es más importante, generan guías. Ejemplos de tales herramientas y marcos están disponibles en el paquete de Bioconductor STATegRa.
     
  • Aplicaciones de medicina translacional. El objetivo consiste en desarrollar herramientas para preguntas clínicas relevantes como la heterogeneidad del paciente. El equipo de Bioinformática hace uso de los registros y datos ómicos para identificar de forma robusta subgrupos de pacientes que puedan tener valor para generar pronósticos. Además, también les interesa identificar las trayectorias de la enfermedad a partir de datos clínicos y ómicos.

 

Investigador principal
Área de investigación
Big Data y Bioingeniería
Bioinformática
Actualidad

Proyecto DECISION: Investigadores de la Unión Europea buscan reducir el número de muertes en pacientes de cirrosis

Autor
Navarrabiomed
  • 21 instituciones europeas unen fuerzas para abordar la enfermedad hepática en etapa terminal y la insuficiencia hepática con un enfoque de medicina sistémica.
  • Navarrabiomed-FMS participará en el proyecto europeo a través de la Unidad de Bioinformática Traslacional. 
     

A pesar de la amplia gama de intervenciones y medicamentos disponibles, más de 1 millón de personas mueren anualmente a consecuencia de la enfermedad hepática crónica (cirrosis) en todo el mundo, cuando esta enfermedad progresa a cirrosis descompensada e insuficiencia hepática aguda sobre crónica (ACLF), estado en el que el hígado disfuncional induce la falla de otros órganos.

Tras una descompensación aguda de la cirrosis, el 14% de los pacientes mueren de ACLF durante los siguientes 3 meses. Se desconoce la razón por la que ciertos pacientes mueren y otros sobreviven, pero se sospecha que está relacionado con las enormes diferencias entre los pacientes en cuanto a su genética individual, historial médico, eventos precipitantes, presentación clínica y respuesta al tratamiento.

Estas diferencias individuales requieren tratamientos personalizados basados en una comprensión precisa de los mecanismos subyacentes. La medicina sistémica y la tecnología de alto rendimiento permiten actualmente un análisis, una integración y un modelado predictivo de los datos clínicos muy eficaces para desarrollar un tratamiento adaptado y más personalizado.

Durante los próximos 5.5 años, el consorcio de investigación DECISION analizará e integrará los datos clínicos existentes y las muestras biológicas de 2.200 pacientes con cirrosis en más de 8.600 puntos temporales para identificar nuevas terapias combinatorias, validarlas en modelos animales y luego evaluar la terapia más prometedora en un ensayo clínico.

El objetivo general del proyecto DECISION es prevenir el ACLF y reducir significativamente la tasa de mortalidad entre los pacientes con cirrosis descompensada. El proyecto recibe una financiación de 6 millones de euros de la Comisión Europea.

Categoría
Documentación

King's College London y Navarrabiomed identifican la importancia de la cavidad bucal en el proceso de resistencia a los antibióticos

Autor
Navarrabiomed

El doctor David Gómez Cabrero, investigador principal de la Unidad de Bioinformática Traslacional de Navarrabiomed, ha publicado recientemente junto a profesionales del King's College London los resultados de una investigación que pone el foco en la cavidad bucal como generación de resistencia a los antibióticos. Los resultados del estudio, llevado a cabo en el periodo 2017-2020, se han dado a conocer recientemente en la revista de libre acceso Nature Communications y suponen un avance significativo en el conocimiento del desarrollo de resistencia a antibióticos.

La generación de resistencia a antibióticos por parte de ciertos microorganismos –incluidas las bacterias– es una amenaza global. Para entender el proceso de adquisición de resistencia se han generado bases de datos de los genes que facilitan dicha resistencia; el conjunto de estos genes de denomina resistoma. A pesar de la alta prevalencia de microorganismos en la cavidad oral humana, hasta ahora el estudio del resistoma en la boca había sido muy limitado.

La investigación desarrollada entre el centro de investigación biomédica navarro y el King's College London ha comparado de forma exhaustiva el resistoma en 788 muestras del microbioma oral en todo el mundo, y además éstas se compararon con el resistoma del intestino (derivado del análisis de muestras de heces). La combinación de técnicas de secuenciación del ADN microbiano y su análisis bioinformático han permitido a los equipos de ambos centros encontrar diferencias asociadas al país de origen y a la localización dentro de la cavidad bucal.

En concreto se han observado diferencias en la prevalencia de genes, clases y mecanismos de resistencia a los antibióticos. En este sentido, se ha puesto de manifiesto que, a pesar de haber una menor variedad de genes pertenecientes al resistoma en la cavidad bucal, la prevalencia de genes que proveen resistencia a antibióticos es mayor en la boca que en el intestino. Asimismo, se han identificado coincidencias en el resistoma entre las muestras de saliva y heces provenientes de los mismos individuos.

El estudio pone de manifiesto la importancia de caracterizar el resistoma en diversas regiones del cuerpo humano para descubrir el potencial de resistencia a los antibióticos de cada área y en qué medida afecta al uso de antibióticos en el contexto clínico.

Categoría
Galería de imágenes
Dr. David Gómez Cabrero, Investigador Principal de la Unidad de Bioinformática Traslacional
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Documentación
Vídeo
Unidad de investigación / Grupo Vinculado
Contacto
Bioinformática

Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España

Biosensado multiespectral

Imagen representativa de Biosensado multiespectral

La Unidad se dedica principalmente a la investigación de plataformas sensoras y técnicas de alta sensibilidad para la caracterización de thin-film y sustancias biológicas usando conceptos de metamateriales, metasuperficies y estructuras plasmónicas. La orientación es de carácter multiespectral, barriendo en su totalidad el espectro infrarrojo extendido que va desde la banda de terahercios (también llamada infrarrojo lejano, far-infrared) hasta el visible, pasando por el infrarrojo medio (mid-infrared) y cercano (near-infrared).

Investigador principal
Área de investigación
Big Data y Bioingeniería
Caracterización de thin-film y sustancias biológicas
Vídeo
La invisibilidad a la vista. El investigador de Navarrabiomed y Universidad Pública de Navarra Miguel Beruete explica en 'Teknopolis'(EITB) cómo convertir un objeto en invisible.
Miguel
Beruete Díaz
Investigador principal
Colaboradores/as
Ederra Urzainqui, Iñigo
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarra
Liberal Olleta, Iñigo
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarra
Unidad de investigación / Grupo Vinculado
Contacto
Biosensado multiespectral

Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España

Álgebra y aplicaciones

Imagen representativa de Álgebra

La Unidad de investigación de Álgebra y Aplicaciones es un grupo multidisciplinar formado por matemáticos e ingenieros de telecomunicación. Actualmente, sus líneas de investigación se centran en el desarrollo de métodos teóricos para la extracción de información de datos provenientes de diferentes fuentes. Las técnicas y algoritmos que se desarrollan se aplican en campos como la clasificación de datos biomédicos, la toma de decisiones en medicina, la evaluación y clasificación del movimiento en personas con discapacidad motora o población envejecida.

Líneas de investigación: 

  • Desarrollo de métodos de machine-learning para la extracción de información multimodal.
  • Análisis multimodal del movimiento humano. Aplicaciones en la mejora de la capacidad funcional y rehabilitación.
  • Técnicas de optimización de extracción de información de señales biológicas obtenidas con técnicas no invasivas.
  • Teoría de grupos. Funciones de agregación e implicación: Aplicaciones en problemas de clasificación de datos y toma de decisiones bajo incertidumbre.
Investigador principal
Área de investigación
Big Data y Bioingeniería
Álgebra y aplicaciones
Colaboraciones Logotipos
Vídeo
Visor 360º
laboratotio
Colaboradores/as
Lecumberri Villamediana, Pablo
Universidad Pública de Navarra
Martínez Ramírez, Alicia
Universidad Pública de Navarra
Millor Muruzabal, Nora
Universidad Pública de Navarra
Uzqueda Esteban, Itziar
Universidad Pública de Navarra
Vidaurre Arbizu, Carmen
Universidad Pública de Navarra
Unidad de investigación / Grupo Vinculado
Contacto
Álgebra y aplicaciones

Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España

Inteligencia artificial y razonamiento aproximado

Imagen representativa de Inteligencia artificial y razonamiento aproximado

El Grupo de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA) fue fundado en el año 2002 por Humberto Bustince, Catedrático de la Universidad Pública de Navarra. En la actualidad dicho grupo está formado por dieciocho personas, de las cuales doce son doctores y cinco están realizando las tesis doctorales.
GIARA es un equipo multidisciplinar (físicos, matemáticos ingenieros informáticos e ingenieros industriales) que cuenta con un historial sólido y una trayectoria con notable impacto nacional e internacional. Su labor se centra en el estudio teórico de fusión de información y de los conjuntos difusos y sus extensiones así como en el desarrollo de modelos y aplicaciones en los ámbitos de Minería de Datos, Big Data y Procesamiento de Imagen. 

Líneas de investigación: 

  • Teoría: fusión de información, conjuntos fuzzy y sus extensiones
  • Toma de Decisión: multi-criterio, consenso, relaciones de preferencia, sistemas de recomendación
  • Visión por computador: procesamiento de imagen, magnificación/reducción, detección de bordes, visión en estéreo
  • Minería de datos: aprendizaje automático, clasificación, modelos basados en reglas difusas, modelos basados en ensembles, Deep Learning, Big Data
Investigador principal
Área de investigación
Big Data y Bioingeniería
Grupo GIARA
Colaboradores/as
Antunes Dos Santos, Felipe
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Barrenechea Tartas, Edurne
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Burusco Juandeaburre, Ana Jesús
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
De Miguel Turullols, Laura
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Dendarieta Sarries, Xabier
Navarrabiomed
Elkano Ilintxeta, Mikel
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Fernández Fernández, Francisco Javier
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Galar Idoate, Mikel
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Guerra Errea, Carlos
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Hernández Jaso, Ignacio
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarra
Iglesias Rey, Sara
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Jurío Munarriz, María Aránzazu
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
López Molina, Carlos
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Lucca, Giancarlo
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Marco Detchart, Cedric
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Orduna Urrutia, Raúl
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Pagola Barrio, Miguel
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Paternain Dallo, Daniel
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Sanz Delgado, José Antonio
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Sesma Sara, Mikel
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Uriz Martín, Mikel Xabier
Navarrabiomed - Universidad Pública de Navarrra
Unidad de investigación / Grupo Vinculado
Contacto
Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado

Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España