Bustince Sola
![investigador](/sites/default/files/default_images/investigador.png)
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.
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:
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.
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.
Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España
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).
Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España
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:
Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España
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:
Navarrabiomed-Centro de Investigación Biomédica
Hospital Universitario de Navarra, edificio de investigación.
C/ Irunlarrea 3. 31008 Pamplona, Navarra. España