Región de Murcia
Fundación Séneca
FSE

Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la priorización de variantes y genes causantes de enfermedades genéticas mendelianas

Nace en Archena  en 1995. En 2017 obtiene el Grado en Biotecnología  por la Universidad de Murcia. A continuación cursa el máster de Bioinformática en la Universidad de Murcia obteniendo el título de máster en el año 2018. En el transcurso del máster ha sido beneficiario de una beca colaboración para trabajar en el desarrollo de ontologías biomédicas y fue contratado durante seis meses por la Universidad de Murcia en la Sección de Apoyo Estadístico. En el año 2019 obtiene una beca de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad de Murcia, donde participa en actividades docentes en el año 2019.  La beca está asociada al desarrollo de un proyecto industrial con la empresa NIMGenetics. Posee comunicaciones en congresos nacionales. Tiene conocimientos de la lengua Inglesa.

Resumen de tesis

Esta tesis pretende contribuir a la priorización de genes y variantes causantes de enermedad mediante la predicción de nuevas asociaciones gen-fenotipo y variante-fenotipo con el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (IA). Por otro lado, la tesis abordará el estudio del fenómeno de la epistasis en enfermedades neurodegenerativas. En enfoque de IA se basará en técnicas de Machine Learning (ML) y en la caracterización de los predictores más adecuados para cada enfermedad diana; predictores basados en bases de datos ómicas disponibles para la comunidad científica como GTEx, Ensembl casos y controles bajo la gestión de la empresa colaboradora y bases de datos de acceso restringido a las que el director de la tesis tiene acceso como IPDGC o GenomicsEngland-GeCIP of Neurology. La principal contribución de esta tesis pretende ser contribuir a la mejora en el ratio de éxito del diagnóstico genético y, por consiguiente, el aumento en la calidad del servicio prestado por la empresa colaboradora (NIMGenetics Genómica y Medicina S.L.). Por otro lado, la tesis abordará el estudio del fenómeno de la epistasis en enfermedades neurodegenerativas. La epistasis es la interacción o influencia entre variantes de diferentes genes a la hora de expresar un determinado fenotipo. Mediante los GWAS (Genome Wide Association Study) se asocian variantes genéticas a un determinado fenotipo o enfermedad, este tipo de estudio es una simplificación de lo que ocurre en el contexto genético teniendo en cuenta las variantes de forma individual. Pero, sabemos que los genes interaccionan y es necesario estudiar el fenómeno de la espitasis para tener un mejor conocimiento de la implicación de una variante en la relación genotipo-fenotipo y para mejorar los PRS (Polygenic Risk Score), utilizados para clasificar el riesgo de un individuo a padecer una enfermedad compleja. Es necesario el desarrollo de herramientas que estandaricen, faciliten y ayuden a la interpretación del análisis de epistasis.

Área de conocimiento

Bioinformática y Ciencia de la computación e inteligencia artificial

Grupo de investigación

E096-02 SISTEMAS INTELIGENTES Y TELEMÁTICA
Director: Juan Antonio Botía Blaya
Codirector: Paolo Maietta

Programa de doctorado

Envejecimiento y Fragilidad

Período de Actividad

01/02/2019

Estado de tesis

En desarrollo

Empresa colaboradora

NIMGENETICS GENÓMICA Y MEDICINA, S.L.

Tutor en la empresa

Paolo Maietta

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