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Bioinformática y Dispositivos Médicos

Este grupo enfoca su investigación en temas de Bioinformática, Genómica, Imagenología y Dispositivos Médicos. En Bioinformática, nos centramos en: algoritmos y experimentos de análisis, identificación y validación de biomarcadores diagnósticos y pronósticos para enfermedades (incluyendo cáncer) y en los procesos de diferenciación de células madre.

Realizamos ensayos computacionales (p.ej: Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial) y experimentos (p.ej: cultivo, RT-PCR, genómica y transcriptómica).

En Genómica, nos enfocamos en el análisis, identificación y validación de las mutaciones, alteraciones genéticas y epigenéticas en diversas enfermedades y en el uso de tecnologías genómicas como secuenciación de nueva generación (NGS).

En Imagenología, nos centramos en diagnóstico asistido por computadora y detección mediante análisis, identificación y validación de imágenes de marcadores en varias enfermedades, incluyendo cáncer. Estamos interesados en algoritmos, técnicas y modelos computacionales para obtener conocimiento y mejorar el pronóstico y diagnóstico médico clínico. También nos centramos en las correlaciones entre la proyección de imagen médica y datos moleculares.

En dispositivos médicos, investigamos y desarrollamos tecnologías médicas para promover innovaciones en el diagnóstico, tratamiento, terapia y asistencia para personas con discapacidad, especialmente en poblaciones pediátricas. Se estudia el diseño de nuevos esquemas de rehabilitación robótica para disminuir el nivel de discapacidad de pacientes con secuela de SCI o EVC y permitir su inserción en actividades sociales y productivas. Todos estos esfuerzos están basados en la medicina personalizada.

 

Líneas de investigación

  • Biomarcadores moleculares
  • Imagenología de biomarcadores
  • Genómica de enfermedades
  • Métodos de entrega de fármacos
  • Dispositivos de rehabilitación

 

Profesor líder

Víctor Manuel Treviño Alvarado (Miembro del SNI - Nivel II)

 

Profesores adscritos al grupo

Edgar Emmanuel Valleo Clemente
José Gerardo Tamez Peña
Karla Dolores Bustamante Valles
Raquel Cuevas Díaz Durán

 

Colaborador

Antonio Martinez Torteya
Investigador externo
Juan Emmanuel Martínez Ledesma

 

Estudiantes de doctorado

Hugo Gomez Rueda
José María Celaya Padilla
Jorge Isaac Galvan Tejada

 

Algunas publicaciones recientes

  • Comparison of gene expression patterns across twelve tumor types identifies a cancer supercluster characterized by TP53 mutations and cell cycle defects. Oncogene. 2014.
  • Landscape of Genomic Alterations in Cervical Carcinomas. Nature. 2014.
  • Magnetization-prepared rapid acquisition with gradient echo magnetic resonance imaging signal and texture features for the prediction of mild cognitive impairment to Alzheimer's disease progression. Journal of Medical Imaging. 2014.
  • SurvExpress: An online biomarker validation tool and database for cancer gene expression data using survival analysis. PLOS One. 2013.

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