Vicente Martínez, Jesús

Nace en Murcia en 1990. En 2020 obtiene el grado en biología por la Universidad de Murcia, obteniendo el Premio Extraordinario Fin de Grado. A continuación cursa el máster universitario en Bioinformática por la Universidad de Murcia y Universidad Politécnica de Cartagena, obteniendo el título de máster en el año 2021. Previamente, cursó estudios de ingeniería, obteniendo el título de Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Cartagena en el año 2014. Ha obtenido diversas becas de Iniciación a la Investigación, tanto por la Universidad Politécnica de Cartagena (año 2013-2014, departamento de Mecánica de Fluidos, proyecto 'Aplicación de métodos de inferencia estadística para la estimación del agua registrada en el sistema de distribución de agua potable en Murcia'), como por la Universidad de Murcia (2020, departamento de Fisiología, proyecto 'Incorporación de la frecuencia cardíaca a la monitorización circadiana ambulatoria. Aplicación en la detección de fases de sueño' y 2021, departamento de Fisiología, proyecto 'Primeros pasos en la detección temprana de enfermedades mediante el uso combinado de biomarcadores circadianos e inteligencia artificial'). Además, obtuvo en 2020 una beca JAE-Intro del CSIC, para colaborar en el proyecto 'Eficacia de los tratamientos basados en bacteriófagos y cultivos productores de bacteriocinas para reducir Listeria monocytogenes en los vegetales frescos', en el departamento de Ciencia y Tecnología de los Alimentos, del Centro de Edafología y Biología Aplicada del Segura (CEBAS). En el año 2022 obtiene una ayuda de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad de Murcia. Ha realizado estancias externas en el Insituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (México) en el año 2020 y en la Universidad de Valladolid (2012-2013). Domina el inglés y tiene conocimientos de alemán.

Tesis

La tesis se encuadra dentro de las investigaciones que se realizan en el Laboratorio de Cronobiología de la Universidad de Murcia sobre monitorización de ritmos circadianos en humanos. Considerando la mejora de la salud y la medicina como un objetivo a medio-largo plazo, la evaluación del sistema circadiano y la cronómica suponen unos de los pilares sobre los que apoyarse; disrupciones en el sistema circadiano se han asociado a una mayor incidencia de diversas patologías y enfermedades crónicas, además de con el empeoramiento de otras previamente existentes. El proyecto parte de estudios preliminares llevados a cabo en dicho laboratorio, que junto con el grupo de Inteligencia Artificial de la Universidad de Murcia (AIKE) han permitido seleccionar un conjunto de parámetros circadianos que pueden ser predictores precoces del desarrollo de patologías cardiovasculares y metabólicas, y tiene como objetivo prioritario el desarrollo e implementación de procedimientos de análisis y modelos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automatizado para identificar patrones que sugieran el diagnóstico concreto de dichas patologías, con vistas a la implementación en clínica. La metodología propuesta incluye obtención de datos biológicos poblacionales sobre dichas patologías (incluyendo el uso de dispositivos vestibles o wearables) y su tratamiento posterior mediante técnicas de inteligencia artificial.

Área de conocimiento

Biomedicina

Grupo de investigación

Director: Juan Antonio Madrid Pérez

Programa de doctorado

Integración y Modulación de Señales en Biomedicina

Estado de tesis

En desarrollo

Estancias en Centros Internacionales

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