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PID2021-128317OB-I00

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APRENDIZAJE AUTOMATICO Y COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES PARA LA INTEGRACION D...

APRENDIZAJE AUTOMATICO Y COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES PARA LA INTEGRACION DE BASES DE DATOS HETEROGENEAS EN BIOINFORMATICA. APLICACION EN MEDICINA PRECISA Y PERSONALIZADA ESTAMOS ANTE EL INICIO DE UNA GRAN REVOLUCION EN EL CAMPO BIOMEDICO, DEBIDO A LA MAYOR DISPONIBILIDAD DE DATOS BIOMEDICOS / BIOINFORMATICOS Y LA GRAN CANTIDAD DE APLICACIONES MEDICAS QUE PUEDEN BENEFICIARSE DE ELLOS.ESTAMOS ANTE U... ver más

01/01/2021

UGR

159K€

Presupuesto del proyecto: 159K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5513

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UGR

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5513

Presupuesto del proyecto 159K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ESTAMOS ANTE EL INICIO DE UNA GRAN REVOLUCION EN EL CAMPO BIOMEDICO, DEBIDO A LA MAYOR DISPONIBILIDAD DE DATOS BIOMEDICOS / BIOINFORMATICOS Y LA GRAN CANTIDAD DE APLICACIONES MEDICAS QUE PUEDEN BENEFICIARSE DE ELLOS.ESTAMOS ANTE UN GRAN DESAFIO EN LA MEDICINA PERSONALIZADA Y DE PRECISION, GRACIAS AL AUGE DE LAS NGS Y LAS TECNOLOGIAS DEL IMAGINARIO, DONDE GRANDES AVANCES EN LAS TIC (COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO, COMPUTACION EN LA NUBE Y SISTEMAS INFORMATICOS AVANZADOS) EL USO / FUSION DE FUENTES DIVERSAS Y HETEROGENEAS DE LA INFORMACION (GENOMICA, PROTEOMICA, HISTORIAL DEL PACIENTE, IMAGENES MEDICAS, ETC.), CON LA AYUDA DE SISTEMAS INTELIGENTES, PROPORCIONARA HERRAMIENTAS PODEROSAS AL SER HUMANO EXPERTO EN EL CAMPO DE LA SALUD.ESTE PROYECTO SE ESTRUCTURA EN TORNO A TRES OBJETIVOS PRINCIPALES. EL PRIMERO SERA EL TRATAMIENTO Y ESTUDIO RIGUROSO DE DIFERENTES FUENTES DE INFORMACION RELEVANTES EN BIOINFORMATICA PARA LA IDENTIFICACION DE BIOMARCADORES RELEVANTES EN LA CARACTERIZACION DEL CANCER Y OTRAS ENFERMEDADES. ESTAS FUENTES SERAN: EXPRESION GENICA (A TRAVES DE RNA-SEQ), EXPRESION DE MIRNA (A TRAVES DE MIRNA-SEQ), VALORES DE CNV, VALORES DE METDNA, INFORMACION PROTEOMICA E IMAGENES BIOMEDICAS (WSI, CT, MRI, X-RAY, ETC.).EL SEGUNDO OBJETIVO SE CENTRARA EN EL DESARROLLO DE SISTEMAS OPTIMOS DE APOYO A LA TOMA DE DECISIONES CLINICAS UTILIZANDO TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO EN ARQUITECTURAS HPC A PARTIR DE DIFERENTES OMICAS E IMAGENES MEDICAS. DEBIDO AL CRECIENTE CRECIMIENTO EN LA CANTIDAD DE DATOS DISPONIBLES, EL TIEMPO COMPUTACIONAL NECESARIO PARA DESARROLLAR LOS MODELOS ANTES MENCIONADOS ESTA AUMENTANDO DE MANERA SIMILAR, LO QUE HACE NECESARIO INVESTIGAR PARADIGMAS DE PARALELIZACION QUE PERMITAN ENFOQUES HIBRIDOS PARA DATOS HETEROGENEOS. ADEMAS, EL USO DE SISTEMAS INTELIGENTES PARA LA EXTRACCION DE INFORMACION DE DATOS BIOMEDICOS ES TREMENDAMENTE RELEVANTE.EL TERCER OBJETIVO ES MUY AMBICIOSO Y TREMENDAMENTE NOVEDOSO, TENIENDO COMO META LA CONSTRUCCION DE UNA PLATAFORMA INTEGRADORA PARA LA FUSION DE DIFERENTES FUENTES DE INFORMACION (DATOS OMICOS Y DE IMAGEN) A PARTIR DE BASES DE DATOS HETEROGENEAS. LA FUSION DE DIFERENTES FUENTES DE INFORMACION, PARA LA CONSTRUCCION DE UN SISTEMA AUTONOMO DE APOYO A LA DECISION CLINICA EN PROBLEMAS DE MEDICINA PERSONALIZADA Y DE PRECISION, SE BASA EN LA IDEA DE QUE LA PREDICCION UTILIZANDO FUENTES DE DATOS HETEROGENEAS DE FORMA INDEPENDIENTE SE PUEDE MEJORAR FUSIONANDO LA INFORMACION QUE PROPORCIONA CADA FUENTE.FINALMENTE, EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES APLICAR LA METODOLOGIA LLEVADA A CABO EN PROBLEMAS REALES, CENTRANDOSE EN DIVERSAS PATOLOGIAS DEL CANCER UTILIZANDO TODAS LAS FUENTES DE INFORMACION DISPONIBLES PARA UN PACIENTE. IOINFORMATICA\INTEGRACION DE INFORMACION\GPUS\COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES\APRENDIZAJE MAQUINA\MEDICINA PERSONALIZADA\BIOMEDICINA

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