El síndrome de Down se asocia con un mayor riesgo de sufrir Alzheimer debido a la triplicación del gen APP en el cromosoma 21

Investigadores de los centros DaSCI y CITIC de la Universidad de Granada, en colaboración con un equipo internacional, han identificado biomarcadores en sangre que pueden revolucionar el diagnóstico precoz del Alzheimer en personas con síndrome de Down. 

El estudio, publicado en la revista Alzheimer’s & Dementia, ha analizado más de 3.000 proteínas en plasma para encontrar diferencias fundamentales entre personas con síndrome de Down con y sin síntomas de Alzheimer.

Quienes tienen síndrome de Down presentan un mayor riesgo de desarrollar Alzheimer debido a la triplicación del gen APP en el cromosoma 21. Esta alteración genética propicia la acumulación de proteínas tóxicas en el cerebro desde edades tempranas. No obstante, la detección clínica de la demencia sigue siendo un desafío, debido a la variabilidad en la presentación de los síntomas del síndrome de Down, que requiere personal altamente cualificado para discernir qué síntomas pertenecen a este síndrome y cuáles a la demencia.

La doctora Carmen Jiménez, investigadora de la Universidad de Granada y coautora del estudio, explica: «El síndrome de Down nos ofrece una ventana única para entender el Alzheimer desde una perspectiva genética. Este estudio nos acerca a herramientas más precisas para el diagnóstico temprano y posibles estrategias terapéuticas».

Utilizando tecnología de análisis proteómico de última generación, el equipo de científicos ha encontrado 15 proteínas en sangre que pueden funcionar como indicadores tempranos del desarrollo de la enfermedad. Entre los biomarcadores más prometedores destacan la proteína de neurofilamento ligero (NFL) y la proteína ácida fibrilar glial (GFAP), ambas relacionadas con la neurodegeneración. 

Por su parte, la investigadora de la UGR Rocío Romero Zaliz añade: «El análisis proteómico mediante herramientas bioinformáticas nos ha permitido descubrir patrones que antes eran invisibles. Esperamos que estos hallazgos puedan traducirse en avances clínicos tangibles en el corto plazo».

Este descubrimiento puede allanar el camino para la implementación de pruebas de detección más accesibles y menos invasivas, permitiendo un diagnóstico temprano y la posibilidad de intervenciones médicas más efectivas. “La identificación de estos biomarcadores es un paso fundamental para establecer un diagnóstico objetivo y temprano de la demencia en síndrome de Down, donde otros factores relacionados con la enfermedad retrasan el acceso a tratamientos adecuados antes de que esta avance”, destaca Francisco Jesús Martínez Murcia, uno de los autores del estudio.

El trabajo ha contado con la colaboración de instituciones como la Ludwig-Maximilians-University de Múnich y el Helmholtz Zentrum München en Alemania, y a nivel nacional, la Unidad de Memoria del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau en Barcelona, centro de referencia de demencia y síndrome de Down. 

Financiada por diversas instituciones europeas y estadounidenses, esta investigación pone de relieve la importancia de la cooperación internacional en la investigación biomédica. Los científicos destacan la necesidad de seguir avanzando en estudios longitudinales para confirmar estos hallazgos y evaluar su aplicación en la práctica clínica. Mientras tanto, este avance representa una esperanza para mejorar la detección y tratamiento del Alzheimer en una población especialmente vulnerable.

DaSCI

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, conocido como Instituto DaSCI, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba. Se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la inteligencia artificial, con un enfoque particular en la ciencia de datos e inteligencia computacional. 

El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores. Con el objetivo de convertirse en un referente en su campo, el DaSCI impulsa la transferencia de conocimiento científico al entorno socioeconómico, contribuyendo así al progreso tecnológico y a la digitalización de la industria. 

Contacto:

Francisco Jesús Martínez Murcia. Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones

Instituto DaSCI. Universidad de Granada. Correo electrónico: fjesusmartinez@ugr.es 

Juan M. Górriz. Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones

Instituto DaSCI. Universidad de Granada. Correo electrónico: gorriz@ugr.es 

Referencia bibliográfica:

Wagemann O, Nübling G,Martínez-Murcia FJ, et al. Exploratory analysis of theproteomic profile in plasma in adults with Down syndrome inthe context of Alzheimer’s disease. Alzheimer’s Dement. 2025;21:e70040. https://doi.org/10.1002/alz.70040  

Aparición en medios:

• El Independiente

Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha desarrollado una innovadora metodología para la compresión de modelos de lenguaje basados en BERT. El enfoque, denominado Persistent BERT Compression and Explainability (PBCE), utiliza homología persistente para identificar y eliminar neuronas redundantes, logrando una reducción del tamaño del modelo de hasta un 47% en BERT Base y un 42% en BERT Large sin afectar significativamente la precisión de las tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) como BERT han revolucionado el campo de la inteligencia artificial, pero su elevado consumo de recursos limita su uso en dispositivos con menor capacidad. Además, son esencialmente modelos de caja negra, difíciles de explicar e interpretar. Con PBCE, los investigadores han dado un paso hacia la IA verde, un enfoque que busca mejorar la eficiencia de los modelos sin aumentar su huella de carbono.

“Este método no solo reduce el tamaño del modelo, sino que también mejora la interpretabilidad del comportamiento de las neuronas, acercándonos a redes neuronales más explicables”, explica Luis Balderas, uno de los autores del estudio.

La investigación, publicada en la revista Applied Sciences, demuestra que PBCE logra mantener un alto rendimiento en el GLUE Benchmark, un conjunto de pruebas estándar para evaluar modelos de lenguaje. De hecho, en varias tareas clave, el modelo comprimido incluso supera a la versión original de BERT.

Este avance abre nuevas posibilidades para la implementación de modelos de IA en dispositivos móviles y sistemas con recursos limitados, haciendo la inteligencia artificial más accesible y eficiente.

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, conocido como Instituto DaSCI, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba. Se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, con un enfoque particular en la Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional. El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores. Con el objetivo de convertirse en un referente en su campo, el DaSCI impulsa la transferencia de conocimiento científico al entorno socioeconómico, contribuyendo así al progreso tecnológico y a la digitalización de la industria. https://dasci.es/es/ 

Para más información, consulte el estudio completo en: DOI 0.3390/app15010390

Contacto: 

• Luis Balderas Ruíz – luisbalru@ugr.es 
• Miguel Lastra Leidinger – mlastral@ugr.es 
• José Manuel Benítez Sánchez – J.M.Benitez@decsai.ugr.es 

Noticia difundida en:

• Universidad de Granada. El enfoque diseñado en la Universidad de Granada reduce el tamaño de BERT, un sistema que usa el aprendizaje automático para procesar el lenguaje natural
• IDEAL. Investigadores de la UGR mejoran la eficiencia de los modelos de lenguaje basados en IA para que se puedan usar en más dispositivos
• Granada Digital. Investigadores de la UGR mejoran la eficiencia del lenguaje basado en IA
• La Noción. Investigadores de la UGR mejoran la eficiencia de los modelos de lenguaje basados en IA para que se puedan usar en más dispositivos
• KISS FM. Optimizan los modelos de IA para hacerlos más eficientes y accesibles

Tras el éxito de la edición de 2024, la Escuela de Verano sobre IA Explicable de ADIA Lab vuelve a Granada del 19 al 30 de mayo de 2025. Los mejores estudiantes de máster y doctorado de Europa y Oriente Medio se sumergirán en la IA explicable y responsable de la mano de destacados expertos. Este año nos centraremos en un menor número de sesiones más exhaustivas para profundizar en los debates y el aprendizaje práctico.

A continuación encontrará más información y podrá ver el vídeo del año pasado para hacerse una idea de la experiencia: conferencias interesantes, sesiones prácticas y establecimiento de contactos en un entorno académico vibrante.

Objetivos de aprendizaje

En la II Escuela de Verano sobre Inteligencia Artificial Explicable, adquirirás un conocimiento exhaustivo de cómo crear y evaluar sistemas de inteligencia artificial transparentes y fiables. Podrás explorar conceptos clave como la explicabilidad, que permite a los modelos de IA ofrecer una visión clara e interpretable de sus procesos de toma de decisiones. El curso profundiza en la IA fiable, haciendo hincapié en la seguridad, la alineación y el despliegue responsable. Temas como los grandes modelos lingüísticos (LLM) y sus implicaciones éticas ponen de relieve los problemas de equidad y privacidad, incluido el aprendizaje federado para proteger los datos sensibles. La gobernanza, la rendición de cuentas y la sostenibilidad de la IA garantizan que los sistemas funcionen de forma responsable, mientras que la interacción entre las personas y la IA y la supervisión humana, especialmente en campos críticos como la atención sanitaria, refuerzan la importancia de mantener el control y las normas éticas en las aplicaciones del mundo real.

Sesiones

Eche un vistazo al programa preliminar de los cursos de 2025, con ponentes de gran calibre procedentes de diversos ámbitos de la IA y campos afines. Tenga en cuenta que se trata de un programa preliminar y que puede estar sujeto a cambios. El programa incluye una serie de temas como la IA ética, la parcialidad y la equidad, la ciberseguridad y la gobernanza y regulación de la IA. Cada sesión estará dirigida por expertos en sus respectivos campos, lo que proporcionará a los participantes valiosas ideas y conocimientos. Esperamos que sea un programa interesante y esclarecedor que enriquezca la comprensión de los participantes sobre la IA fiable. El programa ha sido diseñado por ADIA Lab y DaSCI-UGR.

Visite el sitio web del ADIA Lab para informarse sobre el programa y los ponentes.

Requisitos de la solicitud y qué incluye

Los estudiantes interesados deben ser licenciados. Por favor, envíe una breve carta de motivación explicando su interés en la escuela de verano y cómo se alinea con sus objetivos académicos y profesionales. Además, deberá presentar una carta de recomendación de un profesor o profesional de su especialidad. También deberá presentar el expediente académico de su licenciatura (o de su titulación más reciente) para demostrar sus cualificaciones académicas. Estos documentos se utilizarán para evaluar su idoneidad para el programa y su contribución potencial al entorno de aprendizaje.

Haga clic para rellenar el formulario de solicitud y adjuntar su CV y una breve carta de motivación.

• Coste del programa: 250 euros
• Requisitos: abierto a estudiantes de máster, doctorandos e investigadores postdoctorales con una sólida formación en IA, aprendizaje automático o campos relacionados.
• Plazo de solicitud: Martes 15 de abril. Revisaremos las solicitudes a medida que vayan llegando e informaremos a los participantes aceptados lo antes posible para que tengan tiempo de organizar el viaje.

Qué incluye:

• Conferencias, talleres y proyectos de colaboración.
• Material del curso, creación de redes y actividades sociales en Granada.
• Almuerzo diario y pausas para el café.

Lo que no está incluido:

• El viaje, el alojamiento y los gastos personales corren a cargo de los participantes.
• Para el alojamiento, existe la opción de residencia de estudiantes a través de la Universidad de Granada. Puede reservar esta opción u organizar la suya propia.

Registro

Tendrás la flexibilidad de elegir entre dos opciones de alojamiento en función de sus preferencias y necesidades.

• Alojamiento individual con desayuno incluido: Dispondrás de una habitación privada con baño y aire acondicionado en nuestra residencia de estudiantes “Student Experience” durante la duración del programa.
• Sin alojamiento: Eres responsable de reservar tu propio alojamiento durante la duración del programa.

Independientemente de la opción elegida, todos los estudiantes tendrán acceso a las mismas actividades y servicios del programa.

Localización:

La escuela de verano tendrá lugar en la encantadora ciudad de Granada, conocida por su rica historia, impresionante arquitectura y vibrante cultura. La escuela se celebrará en el campus de la Universidad de Granada, en el edificio AI de la UGR. Tendrás la oportunidad de explorar los monumentos históricos de la ciudad, como el palacio de la Alhambra y los jardines del Generalife, que proporcionan un telón de fondo único e inspirador para la escuela de verano.

Durante la duración de la escuela de verano, los estudiantes tienen la opción de reservar una habitación en una moderna residencia de estudiantes, convenientemente situada a pocos minutos a pie del campus de la UGR y a 15 minutos del centro de la ciudad en transporte público. La residencia ofrece instalaciones de alta gama, como gimnasio, piscina, terraza en la azotea y sala de estar. Cada estudiante dispondrá de un estudio privado con su propio cuarto de baño y una pequeña cocina. El precio es de 53 euros al día, con desayuno incluido. Puede encontrar más detalles aquí.

Si lo prefieren, los estudiantes pueden organizar su propio alojamiento en hoteles o Airbnb.

Tienes la opción de organizar tu propio alojamiento o reservar una habitación en “Student Experience”.

En Student Experience Granada, tendrás un estudio privado completamente amueblado. Cada casa de estudiantes tiene

• Una superficie de entre 17m2 y 21,3m2.
• Una cocina y baño privados.
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Hasta la cama está hecha. Todo lo que tienes que hacer es deshacer las maletas y estarás listo para empezar una emocionante vida de estudiante. ¿Tienes curiosidad por saber todo lo que incluye tu casa de estudiantes? Echa un vistazo.

Esta Escuela de Verano forma parte del Proyecto Estratégico ‘Inteligencia Artificial Ética, Responsable y de Propósito General para la Ciberseguridad’ IAFER-Cib (C074/23), fruto del convenio de colaboración suscrito entre el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE) y la Universidad de Granada. Esta iniciativa se desarrolla en el marco de los fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiados por la Unión Europea (Next Generation).

#ProyectosCiber

#PlanDeRecuperación #NextGenerationEU

Investigadores del instituto DaSCI de la Universidad de Granada, junto con científicos de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, han desarrollado un sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS, por sus siglas en inglés) basado en el análisis de redes sociales y visualización de datos.

Aplicado al mercado de alojamientos vacacionales en Canarias, este modelo permite identificar patrones de diferenciación y rentabilidad en el sector P2P, proporcionando información valiosa para inversores y gestores turísticos, pero también para responsables políticos y sociales.

El estudio, publicado en la revista Socio-Economic Planning Sciences, analiza más de 9.000 alojamientos turísticos en las Islas Canarias con datos reales de Airbnb. La metodología empleada permite construir un mapa visual que posiciona cada alojamiento en función de su similitud con otros, facilitando así la identificación de patrones clave.

Principales hallazgos

Los investigadores han identificado nueve tipologías de alojamiento diferenciadas por características como la capacidad de huéspedes, el número de propiedades gestionadas por el anfitrión y las políticas de cancelación. Entre los resultados más relevantes, destacan que los alojamientos con mayores ingresos tienden a ubicarse en zonas periféricas del mapa visual, lo que indica que poseen características distintivas. En particular, tienen mayor capacidad de alojamiento y exigen estancias mínimas más largas.

Sin embargo, los alojamientos gestionados por grandes operadores muestran un rendimiento económico más bajo en comparación con las propiedades individuales. Más allá de la capacidad, los resultados sugieren que estrategias como modificar la política de cancelación y obtener la insignia ‘Superhost’ pueden mejorar la rentabilidad.

«La diferenciación es clave en el mercado de alquiler vacacional», explica Víctor A. Vargas Pérez, autor principal del estudio, perteneciente al Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UGR. «Nuestro sistema permite visualizar de forma intuitiva qué alojamientos tienen mayor éxito y cómo se distribuyen en el mercado, facilitando la toma de decisiones estratégicas».

Aplicaciones para inversores y gestores turísticos

Este modelo no solo ofrece información valiosa para inversores que buscan maximizar su rentabilidad, sino que también puede ser útil para gestores turísticos y responsables de planificación urbana. Al proporcionar una visión detallada del mercado, el sistema ayuda a identificar oportunidades de inversión y a diseñar estrategias para mejorar la competitividad del sector, así como políticas de vivienda compatibles con la población local.

El estudio enfatiza que la clasificación de alojamientos no está ligada a una ubicación específica dentro del archipiélago, sino que las distintas tipologías se distribuyen de manera homogénea en todas las islas. Este hallazgo refuerza la idea de que las estrategias de inversión deben centrarse en la diferenciación y las características de gestión, en lugar de depender exclusivamente de la ubicación.

El equipo de investigación espera que la metodología pueda aplicarse en otros destinos turísticos y plataformas de alquiler vacacional, contribuyendo al desarrollo de herramientas de análisis más sofisticadas para la industria del turismo.

DaSCI

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, conocido como DaSCI, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba. Se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la inteligencia artificial, con un enfoque particular en la ciencia de datos e inteligencia computacional.

El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores. Con el objetivo de convertirse en un referente en su campo, el DaSCI impulsa la transferencia de conocimiento científico al entorno socioeconómico, contribuyendo así al progreso tecnológico y a la digitalización de la industria.

Contactos:

Óscar Cordón García
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación
Instituto DaSCI
Universidad de Granada
Correo electrónico: ocordon@decsai.ugr.es

Víctor A. Vargas Pérez
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación
Instituto DaSCI
Universidad de Granada
Correo electrónico: victorvp@ugr.es

Referencia bibliográfica:

Víctor A. Vargas-Pérez, Oscar Cordón, Manuel Chica, Juan M. Hernández,
Social network of peer-to-peer accommodations for a visual decision support system in tourism: The case of the Canary Islands, Socio-Economic Planning Sciences, Volume 98, 2025, 102145, ISSN 0038-0121, https://doi.org/10.1016/j.seps.2024.102145

Se celebrará de forma presencial en el Edificio UGR-AI del PTS el martes 18 de febrero de 2025, de 10-12:30h y online en el siguiente enlace:

Sólo los 50 primeros inscritos podrán asistir en persona, el resto podrá acceder por Internet. Los ponentes son especialistas en el uso de la IA para problemas médicos complejos de las universidades de Granada, Nottingham y el Imperial College de Londres.

Consulte a continuación el programa del seminario. ¡No olvide inscribirse!

10:00-10:30 Inteligencia artificial responsable para el más allá

Resumen: La inteligencia artificial está revolucionando nuestra forma de interactuar con el mundo, y la muerte no es una excepción. Durante esta charla, el profesor Pérez presentará el programa de investigación del UKRI RAi UK https://rai.ac.uk/ , una inversión de 35 millones de libras desarrollada para ofrecer las mejores prácticas mundiales sobre cómo diseñar, evaluar, regular y operar sistemas de IA de forma que beneficien a las personas y a la sociedad. A continuación se analiza un caso concreto: DeathTech, (es decir, tecnologías emergentes que pretenden preservar digitalmente los recuerdos de nuestros seres queridos). Desde la creación de avatares conversacionales hasta la reconstrucción de voces y rostros mediante IA generativa, las posibilidades parecen ilimitadas. Sin embargo, es crucial abordar esto con responsabilidad. La charla examina cómo la IA puede ayudarnos a sobrellevar el duelo y mantener vivos los recuerdos de nuestros seres queridos, al tiempo que subraya la necesidad de un marco ético sólido para garantizar que estas tecnologías se utilicen en beneficio de la sociedad.

Biografía: Elvira Pérez Vallejos es catedrática de Salud Mental y Tecnología, nombrada conjuntamente por la Facultad de Medicina y la Facultad de Informática de la Universidad de Nottingham. Posee una cartera de investigación altamente interdisciplinar (>80 millones de libras), respaldada por la financiación de los principales consejos de investigación del Reino Unido (AHRC, EPSRC, ESRC, MRC) y el Instituto Nacional de Investigación Sanitaria (NIHR). Es presidenta del Comité de Acciones del UKRI Responsible AI UK y directora de Investigación e Innovación Responsables del UKRI Trustworthy Autonomous Systems Hub. Elvira está a la vanguardia de la investigación mundial sobre salud mental digital. Su trabajo aborda cuestiones críticas como la ética de los datos, la privacidad, la participación de los usuarios y las partes interesadas, la coproducción y la IA responsable. En los últimos seis años, ha colaborado con jóvenes para amplificar sus voces y traducir sus preocupaciones y recomendaciones en recomendaciones políticas en el ámbito de la salud mental digital. Este trabajo contribuyó a la Ley del Reino Unido: Online Safety Act 2023. Actualmente, su trabajo de investigación se centra en la «IA responsable para la muerte y el morir» y en cómo los servicios digitales emergentes de inmortalidad después de la muerte (por ejemplo, griefbots, deadbots y avatares postmortem) pueden afectar al proceso de duelo y luto.

Perfil Google Scholar

10:30-11:00 Subagrupación de linfomas de células B derivados de centros germinales basada en módulos de metilación del ADN educados por aprendizaje automático

Resumen: Las técnicas de subagrupación existentes para los linfomas difusos de células B grandes basadas en la morfología, la transcriptómica o las alteraciones genéticas se ven obstaculizadas por la superposición de firmas moleculares, la heterogeneidad intratumoral y la reproducibilidad inconsistente. Aunque los perfiles de metilación del ADN han estratificado con éxito tumores sólidos y leucemias, su aplicación a los linfomas de células B maduras (FL y DLBCL) se ve dificultada por una distribución continua y no discreta de los estados de metilación. Para abordar este problema, utilizamos un marco no supervisado que integra la agrupación preliminar de metilación del ADN con la factorización de matrices no negativas difusas (FNMF) para extraer marcadores de metilación robustos e interpretables. Este enfoque es capaz de capturar las ambigüedades inherentes en los patrones de metilación, mejorando así la delineación de subtipos. Los resultados revelaron 300 CpGs que formaban cuatro módulos de metilación, que ordenaban los linfomas en siete patrones de metilación (MP1-7). Estos MP1-7 mostraron asociaciones significativas con características biológicas de los linfomas y se replicaron en muestras externas.

Biografía: María Coral del Val Muñoz es Profesora Titular en el Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Imparte docencia en diversas titulaciones, incluyendo el Grado en Biotecnología, el Grado en Odontología y los Másteres Universitarios en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores y en Biología Molecular Aplicada a Empresas Biotecnológicas. Obtuvo su doctorado en el año 2000 en la Universidad de Granada con la tesis titulada «Diversidad de hongos formadores de micorrizas arbusculares en suelos contaminados con metales pesados», dirigida por la Dra. Concepción Azcón González de Aguilar. Tras su doctorado, realizó estancias postdoctorales en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en Granada y en el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (DKFZ) en Heidelberg, Alemania. Durante este periodo, colaboró con departamentos de Biofísica Molecular y grupos de Bioinformática, ampliando su experiencia en análisis genómico y bioinformática. Su labor investigadora se centra en áreas como la Bioinformática, los Sistemas Inteligentes y la Inteligencia Artificial. Ha participado en proyectos relacionados con el análisis de datos genómicos y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en biología y medicina. Además de su actividad docente e investigadora, la profesora del Val es miembro del grupo de investigación «Soft Computing y Sistemas de Información Inteligentes» de la Universidad de Granada.

Perfil Google Scholar

11:30-12:00 Mejora del análisis de la fibrosis pulmonar idiopática mediante trayectorias longitudinales de la CVF e identificación de endotipos utilizando técnicas computacionales avanzadas

Resumen: Se identificaron grupos de pacientes con fibrosis pulmonar idiopática (FPI) mediante modelos de aprendizaje automático (ML) mejorados con análisis de sensibilidad. Se realizaron dos estudios: 1) análisis de trayectorias de FVC y 2) clasificación de endotipos. En el análisis de FVC, los modelos RF entrenados con simulaciones MCMC mostraron el NRMSD más bajo. Se obtuvieron cuatro grupos de CVF, cada uno de ellos asociado a distintos riesgos de mortalidad. Un descenso significativo de la CVF en el primer año tras el diagnóstico indicaba un mayor riesgo de mortalidad. Para la clasificación de los endotipos, se identificaron tres grupos (membrana basal, lesión epitelial y fibrina reticulada), cada uno de ellos asociado a tasas de supervivencia y perfiles de biomarcadores únicos. El análisis de sensibilidad y la replicación en un conjunto de datos independiente confirmaron estos resultados. Conclusiones: El análisis de sensibilidad mejora los modelos ML al mejorar su robustez, interpretabilidad y generalizabilidad en el análisis de las trayectorias longitudinales de la CVF y la clasificación de los endotipos en la FPI. Estos resultados respaldan trayectorias de función pulmonar y endotipos distintos, cada uno con características clínicas únicas, y ofrecen información sobre la progresión de la FPI para futuros ensayos clínicos y un mejor tratamiento de los pacientes.

Biografía: Hernán Fainberg es un científico con más de 20 años de experiencia, cuya carrera integra fisiología humana, evolución, estadística y algoritmos computacionales para el procesamiento de datos. Su investigación biomédica se centra en el avance de soluciones terapéuticas en campos como el desarrollo infantil temprano y las enfermedades relacionadas con la edad, en particular la fibrosis pulmonar idiopática (FPI). Colabora con destacados científicos de prestigiosas instituciones de Argentina, Israel, Arabia Saudí, Kuwait, Australia, Estados Unidos, España (Universidad de Granada), Francia y Reino Unido. Sus investigaciones se han publicado en revistas revisadas por expertos de gran impacto, como The Lancet Respiratory Medicine, Trends in Molecular Medicine y JCI Insight. Además de su experiencia en análisis de datos, Hernán tiene experiencia práctica en laboratorios de biología molecular, bacteriología y fisiología animal, lo que le da una amplia perspectiva de los retos científicos. Esta formación interdisciplinar le permite abordar el análisis de datos con una perspectiva integrada y holística. En la actualidad, es investigador principal en el Margaret Turner Warwick Centre for Fibrosing Lung Disease del Imperial College de Londres. Su trabajo se centra en el análisis de agrupación de biomarcadores sanguíneos para identificar perfiles moleculares en afecciones como la fibrosis pulmonar, vinculándolos a factores fisiológicos y clínicos como la capacidad pulmonar. Este enfoque pretende clasificar a los pacientes en endotipos específicos, contribuyendo así al avance de la medicina personalizada. En sus últimas investigaciones, Hernán ha aplicado el análisis de sensibilidad para superar el efecto «caja negra» del aprendizaje automático, mejorando la interpretabilidad de modelos complejos. Esto ha abierto nuevas perspectivas para la comprensión de datos biológicos heterogéneos y el desarrollo de soluciones biomédicas innovadoras, dando lugar a interpretaciones más precisas de la información procedente de diversas bases de datos.

Perfil Google Scholar

12:00-12:30 Clasificación de la resistencia a múltiples especies y antibióticos con MALDI-TOF

Resumen: La resistencia a los antimicrobianos (RAM) representa una importante amenaza para la salud mundial, ya que afecta a los tratamientos clínicos, la agricultura y la salud pública. Aunque las técnicas de espectrometría de masas como MALDI-TOF ofrecen la oportunidad de detectar rápidamente la AMR, los modelos más avanzados se basan en gran medida en el análisis manual o en técnicas clásicas de aprendizaje automático que dependen en gran medida del preprocesamiento. En esta charla hablaremos de MSDeepAMR, una red convolucional que predice AMR a partir de los datos brutos de espectrometría de masas. El modelo se probó con varios antibióticos y especies bacterianas, destacando la variabilidad de la precisión en cada caso. El modelo también se probó en condiciones de aprendizaje por transferencia, para estimar su rendimiento cuando se trabaja con datos de hospitales pequeños. Además, discutimos una adaptación de MSDeepAMR para incorporar la clasificación multiespecie y multiantibiótico, permitiendo la predicción simultánea de la resistencia a través de múltiples antibióticos y especies bacterianas. Los resultados demuestran una mayor precisión de la predicción y generalizabilidad, destacando el potencial de la integración de la clasificación multietiqueta con datos MALDI-TOF para la detección eficiente y escalable de AMR multidroga.

Controlador de datos: Universidad de Granada e Instituto Interuniversitario Andaluz de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI). La Universidad de Granada tiene derecho a tratar sus datos personales porque es necesario para el cumplimiento de una misión realizada en interés público o en el ejercicio de poderes públicos conferidos al responsable del tratamiento: art. 6.1 e) RGPD. La finalidad del tratamiento es tramitar su solicitud de inscripción. Destinatarios: Universidad de Granada, para la inscripción en la plataforma virtual. Derechos: Tiene derecho a solicitar el acceso, oposición, rectificación, supresión, limitación o portabilidad del tratamiento de sus datos, tal y como se explica en la información adicional.

Biografía: Daniel Peralta Cámara es Profesor Permanente Laboral en el Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Desempeña su labor docente en la Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación. En el ámbito académico, imparte asignaturas en el Grado en Ingeniería Informática, específicamente «Diseño y Desarrollo de Sistemas de Información». Además, participa en el Máster Universitario en Ingeniería Informática, donde enseña «Planificación y Gestión de Proyectos Informáticos» dentro del módulo de Dirección y Gestión de Proyectos. En cuanto a su labor investigadora, el Dr. Peralta Cámara forma parte del grupo de investigación «Soft Computing y Sistemas de Información Inteligentes». Además de su trabajo en la Universidad de Granada, colabora internacionalmente con el Vlaams Instituut voor Biotechnologie, ampliando así su red de investigación y contribuyendo al avance en su campo de especialización.

Perfil Google Scholar

Esta formación forma parte del proyecto «Inteligencia Artificial Ética, Responsable y de Uso General: Aplicaciones en Escenarios de Riesgo (IAFER)’ Exp: TSI-100927-2023-1 financiado a través de la creación de cátedras universidad-empresa (Cátedras Enia), orientadas a la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial, para su difusión y formación en el marco del Plan Europeo de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea-Next Generation EU.

https://youtu.be/ZnrWdsWjLFw

Un día para la reflexión y la acción

Este día, proclamado por la Asamblea General de las Naciones Unidas en 2015, busca reducir la brecha de género en la ciencia y la tecnología. A pesar de los avances, las mujeres siguen estando infrarrepresentadas en muchas áreas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas), enfrentando barreras como la falta de referentes, los estereotipos de género o las dificultades en el desarrollo de sus carreras profesionales.

En el ámbito de la Inteligencia Artificial, esta desigualdad también es evidente. Según diversos estudios, la presencia de mujeres en este campo sigue siendo baja, lo que impacta no solo en la diversidad de los equipos de investigación, sino también en la propia tecnología que se desarrolla. La IA es una herramienta que moldea nuestra sociedad, y es fundamental que sea diseñada desde una perspectiva inclusiva y equitativa.

La salud mental en la ciencia

El enfoque de este año en la salud mental es especialmente relevante. La carrera científica puede ser exigente y altamente competitiva, lo que, sumado a las desigualdades de género, genera un impacto significativo en la salud emocional de muchas investigadoras. Es necesario promover un entorno de trabajo saludable, con apoyo institucional y una cultura que valore el bienestar psicológico tanto como el rendimiento académico.

Actividades y recursos

En España, el movimiento 11 de Febrero coordina numerosas actividades en centros educativos, universidades e instituciones de investigación. Estas iniciativas buscan acercar la ciencia a niñas y jóvenes, destacar referentes femeninos y fomentar vocaciones científicas sin sesgos de género. Toda la información sobre eventos y recursos puede encontrarse en la web oficial: https://11defebrero.org/.

En Granada se organizan, entre otras, todas estas actividades.

Desde nuestro centro de investigación en Inteligencia Artificial nos sumamos a esta celebración, reafirmando nuestro compromiso con la igualdad en la ciencia y el desarrollo de tecnologías responsables e inclusivas. Invitamos a toda la comunidad a participar en las actividades y a reflexionar sobre cómo podemos contribuir a una ciencia más equitativa y diversa.

ACTO OFICIAL 11F en la Universidad de Granada

La Universidad de Granada organiza un encuentro, lectura de manifiesto y fotografía insitucional que se celebra en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos a las 11:00h del día 11 de febrero.

Organizado por la Oficina de Comunicación y Unidad de Cultura Científica y de la Innovación de la UGR con la colaboración de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología – FECYT, Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. La escalinata de acceso a ETSI de Caminos, Canales y Puertos será el telón de fondo para el encuentro.

En esa jornada y como acto central se ha convocado una lectura de manifiesto por parte de un grupo de mujeres y niñas, personificando la presencia femenina en la ciencia universitaria. Se contará con la presencia de las investigadoras Cándida Martínez López, catedrática emérita de Historia Antigua; María del Carmen Carrión, catedrática del Departamento de Física Aplicada; Elizaberta López Pérez, profesora del Departamento de Escultura; y Rocío Celeste Romero Zaliz, profesora del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y compañera en DaSCI. A ellas, como representantes de la UGR, se sumarán dos representantes más de la infancia y la juventud granadinas, potenciales promesas del futuro de la ciencia: una adolescente, alumna de Secundaria del Colegio Divino Maestro, y una niña, alumna de Primaria del Colegio Luís Rosales.

Mensajes de investigadoras a su yo del pasado – Querida yo del pasado…

Todas las científicas fueron niñas curiosas alguna vez. Para celebrar el 11F, Día de la Mujer y la Niña en la Ciencia, las investigadoras de nuestro centro han escrito un mensaje a su yo del pasado, junto a una foto de cuando eran niñas. Con estas palabras, que les habrían gustado escuchar cuando soñaban con el futuro, envían también un mensaje a las niñas de hoy en día: la ciencia es un camino abierto para ellas.

Porque cada niña que hace preguntas, que observa el mundo con asombro, que quiere entender cómo funciona todo, puede ser la científica del mañana. Y aquí estamos, para recordárselo.

Y tu ¿Qué le dirías tú a tu yo de pequeña?

Nuestra compañera Coral además ha querido compartir una carta un poco más amplia que os dejamos a continuación:

Sin Ti, Falta una Parte del Futuro 

Queridas jóvenes,

Hoy me dirijo a ti, a esa mente curiosa y llena de potencial que puede cambiar el mundo, para invitarte a explorar el fascinante universo de las STEM: Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. Quizás hayas dicho la frase “a mí esto no se me da bien”, pero quiero invitarte a olvidarla. No existe un talento innato que determine quién puede o no dedicarse a la ciencia. Lo único necesario es curiosidad, perseverancia y el deseo de entender el mundo que nos rodea.

No temas equivocarte. Cada error es un paso hacia el aprendizaje, cada tropiezo una oportunidad de crecer. Las grandes científicas de la historia también enfrentaron dudas y desafíos, pero no dejaron que eso las detuviera. No temas ser diferente ni destacar por elegir un camino poco común. La innovación y los descubrimientos surgen cuando alguien se atreve a explorar lo desconocido.

Sé que hoy en día las mujeres en STEM aún somos minoría, pero eso no significa que falte capacidad, sino que este campo sigue esperando a ser transformado por mentes como la tuya. Sin tu aporte, el conocimiento pierde una parte fundamental: la diversidad de ideas y enfoques que solo tú puedes aportar. El mundo necesita científicas, ingenieras, programadoras y matemáticas que desafíen los límites y redefinan lo posible.

La ciencia no es solo teoría y números; es una aventura llena de sorpresas. A través de ella, podrás viajar, conocer personas de distintas culturas y descubrir nuevas maneras de entender la realidad. También es una herramienta poderosa para cambiar vidas: imagina desarrollar una tecnología que ayude a personas con discapacidad, encontrar una solución para el cambio climático o diseñar la próxima gran innovación en inteligencia artificial.

Mi camino en STEM comenzó con la Biología, pero la curiosidad me llevó más lejos. De la Biología pasé a la Bioinformática, luego a la Biofísica y, finalmente, a la Inteligencia Artificial aplicada a la salud. Y si tuviera más vidas, exploraría también la Física, la Ingeniería y tantas otras ramas del conocimiento. El aprendizaje nunca termina, y eso es lo más emocionante.

Hoy quiero invitarte a dar ese primer paso con valentía. Permítete explorar, fallar, aprender y soñar en grande. El futuro necesita tu creatividad, tu inteligencia y tu visión única. No permitas que nadie te diga lo que puedes o no lograr. Sin ti, falta una parte del futuro.

Con toda mi admiración y confianza en tu capacidad,

Coral del Val Muñoz
Profesora Titular de UniversidadDepartamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Andalusian Research Institute in Data Science and Computational Intelligence

Charlas y Conferencias

La Universidad de Granada ha organizado más de 90 conferencias en colegios e institutos de la provincia con investigadoras de la Universidad.

Nuestra compañera Coral del Val impartirá una charla online el día 11 de febrero a alumnado de entre 6 y 11 años del CEIP Encarna León de Melilla

También ofrecerá una conferencia en el instituto IES Padre Manjón

LAS QUE CUENTAN LA CIENCIA – Universidad de Córdoba

El pasado 8 de febrero el Teatro Góngora de Córdoba volvió a llenarse de divulgadoras en una jornada dedicada a demontar viejos mitos y nuevos bulos. Las que cuentan la ciencia es un evento de divulgación organizado por la Universidad de Córdoba, en colaboración con la Fundación para la Ciencia y la Tecnología del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, la Fundación Maldita.es y The Conversation.

Entre las 23 ponentes se encontraba nuestra compañera Aurora Ramírez Quesada con su conferencia ¿CrimInAl o policIA? La inteligencia artificial que alimenta o lucha contra la desinformación

Esta iniciativa forma parte del proyecto «Inteligencia Artificial Ética, Responsable y de Uso General: Aplicaciones en Escenarios de Riesgo (IAFER)’ Exp: TSI-100927-2023-1 financiado a través de la creación de cátedras universidad-empresa (Cátedras Enia), orientadas a la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial, para su difusión y formación en el marco del Plan Europeo de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea-Next Generation EU.

Granada, 6 de febrero de 2025. El III Congreso de Investigación PTS Granada concluyó su tercera edición con un balance positivo de participación, y un reconocimiento a las comunicaciones científicas más destacadas. Del 3 al 5 de febrero en la Facultad de Medicina de la Universidad de Granada, el encuentro reunió a más de 400 profesionales del ámbito científico y sanitario, clínicos, estudiantes, investigadores y empresas, que compartieron sus avances en diferentes áreas de la biomedicina y biotecnología.

El III Congreso de Investigación PTS Granada brindó un valioso espacio para el intercambio de conocimientos y la colaboración, destacando el papel fundamental de la investigación y la transferencia en el avance de la salud y el bienestar social. El evento, organizado por Fundación PTS Granada y las más de treinta instituciones público-privadas que conforman Granada Salud, ya proyecta su próxima edición con el objetivo de seguir fortaleciendo la conexión y el potencial innovador y económico del ecosistema andaluz de ciencias de la vida y la salud.

A lo largo de tres jornadas, los asistentes disfrutaron de un amplio programa compuesto por: conferencias magistrales a cargo de los especialistas José Antonio Lorente y Marina Pollán, más de 110 comunicaciones orales y 190 póster en torno a 12 áreas temáticas. Además, en el marco del congreso se celebraron 3 sesiones paralelas sobre innovación colaborativa, financiación para el desarrollo empresarial, la creación de empresas y la I+D+i, tecnologías innovadoras de biofabricación, y el papel de las asociaciones de pacientes en la investigación, con la participación de más de una treintena de colectivos. Además, los congresistas, pudieron solicitar reuniones B2B con expertos y empresas, y participar en actividades de networking.

La clausura del congreso estuvo presidida por D. Indalecio Sánchez-Montesinos García, delegado de Salud y Consumo de la Junta de Andalucía, Dª Margarita Paneque Sosa, delegada del CSIC en Andalucía, Dª Virginia Aparicio García-Molina, delegada del Rector para la Salud y Relaciones con el Sistema Sanitario de la Universidad de Granada, D. José Juan Jiménez Moleón, decano de la Facultad de Medicina de Granada, y D. Luis González Ruiz, director gerente de la Fundación PTS Granada.

Durante el acto, se llevó a cabo la entrega de premios a las investigaciones más destacadas, en las que un Comité Científico valoró su innovación, impacto social y calidad científica, así como su contribución al avance del conocimiento en el área de ciencias de la vida y la salud. Mientras que dos de los premios fueron evaluados por votación del público asistente.

Los galardonados fueron:

1. Premio a la Mejor Comunicación Oral: “Demoras en la búsqueda de ayuda para síndrome coronario agudo: Resultados del Cardiobarómetro español”, de Dafina Petrova. Esta investigación propone una metodología innovadora para estudiar la demora anticipada en la búsqueda de ayuda en la población general, considerando distintos conjuntos de síntomas, con el propósito de identificar barreras y evaluar el impacto potencial de futuras intervenciones.
2. Premio a la Mejor Comunicación Oral: “Impacto de la condición física en las actividades de la vida diaria, el rendimiento laboral y la calidad de vida en mujeres con endometriosis”, de Ángel Rodríguez-Ruiz. Los resultados de este estudio sugieren que la condición física es un factor clave en la presencia de alteraciones en el desempeño ocupacional en las actividades de la vida diaria, así como específicamente en el rendimiento laboral y la calidad de vida.
3. Premio a la Mejor Comunicación Oral: “El factor de splicing PRPF40B regula el crecimiento y la diferenciación neuronal”, de María Duarte Ruiz. Los resultados muestran su papel esencial en el crecimiento y diferenciación neuronal mediante la regulación de la transcripción y el splicing de numerosos genes celulares. La modulación del splicing alternativo de uno de estos genes, NTRK2 (TRKB) podría explicar el esencial papel funcional de PRPF40B durante la diferenciación neuronal.
4. Premio al Mejor Póster: “Validación de una metodología internacional para la simulación in vitro de la digestión gastrointestinal en bebés a término”, de Delgado-Andrade C. Los resultados han evidenciado la validez de la metodología implementada para evaluar la digestibilidad proteica y la bioaccesibilidad de componentes nutricionales de las fórmulas infantiles, ofreciendo una plataforma de screening que puede resultar útil a la industria farmacéutica para la valoración de nuevas formulaciones antes de su lanzamiento al mercado.
5. Premio al Mejor Póster: “Compuestos del olivo y enfermedades relacionadas con el envejecimiento: resultados preliminares de un ensayo clínico en pacientes con periodontitis”, de Tamara Y. Forbes-Hernández. El objetivo principal del ensayo clínico fue evaluar la eficacia del tratamiento con un suplemento enriquecido con oleuropeína, obtenido a partir de hojas de olivo, en pacientes afectados de periodontitis (una enfermedad relacionada con la edad). Los resultados iniciales sugieren posibles aplicaciones terapéuticas y respaldan la hipótesis de que los productos naturales pueden ser beneficiosos en el tratamiento de dicha enfermedad.
6. Premio al Mejor Póster: “Estudios in vitro de las propiedades antitumorales de la prodigiosina en el tratamiento de tumores de sistema nervioso central”, de Raúl Vergara. La prodigiosina (PG) es un pigmento derivado del metabolismo secundario de múltiples géneros de bacterias. Los resultados obtenidos señalan a la PG como un prometedor agente para el tratamiento de tumores del sistema nervioso. Sin embargo, serán necesarios un mayor número de ensayos in vitro y el diseño de ensayos in vivo para poder respaldar su potencial terapéutico.

Granada Salud, es una red de colaboración estratégica que ofrece recursos esenciales para el desarrollo del sector salud, al servicio de empresas, investigadores, emprendedores y ciudadanos. Esta iniciativa se enmarca en los objetivos clave de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de fomento y coordinación de la investigación científica y técnica, la transferencia del conocimiento, el apoyo a la innovación tecnológica y la inversión empresarial en materia tecnológica, así como el desarrollo de la cultura emprendedora y del emprendimiento tecnológico en la región.

Forman parte de Granada Salud entidades como UGR emprendedora, OTRI-UGR, Centro de Investigación Biomédica (CIBM), Instituto de Parasitología y Biomedicina López-Neyra (IPBLN), Fundación MEDINA, Centro Pfizer de Genética y Oncología (GENYO), Fundación IAVANTE, Biobanco del Sistema Sanitario Público de Andalucía, Instituto Mixto Universitario de Deporte y Salud (IMUDS), Hospital Universitario Clínico San Cecilio, Hospital Virgen de las Nieves, Fundación de Investigación Biosanitaria Andalucía Oriental (FIBAO), Instituto de Investigación Biosanitaria (ibs.GRANADA), la Escuela Andaluza de Salud Pública (EASP), Estación Experimental del Zaidín (EEZ-CSIC), Confederación Granadina de Empresarios (CGE), Asociación de Jóvenes Empresarios (AJE), Parque de las Ciencias, Unidad de Calidad Biológica del Aire (UCBA-UGR), onTech Innovation, Círculo Tecnológico de Granada, Cámara de Comercio Granada y Andalucía TRADE. Y recientemente se han incorporado como nuevos socios IFMIF-DONES; Fundación AI Granada, Instituto Inteuniversitario Andaluz de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional DaSCI, Centro Tecnológico CIDAF, CITIC-UGR, y Fundación Andalucía Emprende.

El transporte marítimo es un pilar de la economía global, pero también uno de los mayores emisores de gases de efecto invernadero. Aunque en los últimos años se han implementado mejoras tecnológicas, la reducción de emisiones en este sector es un desafío. Un nuevo proyecto de investigación liderado por el Instituto DaSCI de la UGR propone diseñar incentivos más efectivos y justos que fomenten la adopción de tecnologías eólicas en la industria marítima. Para ello, los investigadores han utilizado la inteligencia artificial.

La investigación se centra en la propulsión asistida por viento, una tecnología que combina la eficiencia energética con un menor impacto ambiental. Los autores de este trabajo han generado un modelo de simulaciones de agentes. Estas evalúan cómo diferentes políticas de incentivos influyen en la adopción de las tecnologías. Las simulaciones analizan distintos factores: conocimiento tecnológico, costes económicos y dinámicas de creación de redes sociales entre los armadores.

El estudio destaca que los incentivos selectivos, dirigidos a un grupo estratégico de adoptantes, son significativamente más útiles que las políticas de subvenciones uniformes. Las simulaciones realizadas han mostrado que orientar las ayudas en función de criterios como el consumo energético y la actividad social de los receptores (en este caso, el sector del transporte marítimo) puede multiplicar las tasas de adopción, optimizando el impacto de los presupuestos disponibles.

«Nuestro enfoque no solo busca acelerar la adopción de tecnologías verdes, sino también garantizar que las decisiones sobre la asignación de recursos sean más objetivas y justas», afirma el catedrático e investigador de la UGR Sergio Damas.

Simulaciones basadas en agentes: una herramienta clave para decisiones objetivas

El modelo desarrollado utiliza un proceso en tres fases para simular las interacciones y decisiones de los actores involucrados, integrando datos sobre comportamiento económico, social y tecnológico. Este enfoque permite explorar distintos escenarios de implementación y optimizar las estrategias de incentivos en función de los resultados obtenidos.

Los experimentos realizados confirman que las políticas de selección basadas en datos sociales y energéticos son más eficaces y facilitan un cambio estructural en las redes de adopción tecnológica, creando efectos en cascada que benefician al sector en su conjunto. Este trabajo ha derivado de la investigación de la tesis doctoral de Elena Romero, “Técnicas de Inteligencia Artificial explicable para modelado basado en agentes”. 

Una apuesta por la sostenibilidad en el transporte marítimo

Este proyecto, que combina ciencia, innovación y sostenibilidad, abre nuevas oportunidades para transformar la industria marítima. Promover el uso de tecnologías de propulsión asistida por viento reduce las emisiones de gases de efecto invernadero e impulsa la transición hacia un transporte más eficiente y responsable.

«El futuro del transporte marítimo depende de la implementación de políticas que no solo incentiven la innovación, sino que también sean sostenibles desde el punto de vista económico y social», concluye el profesor de la UGR Manuel Chica.

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, conocido como Instituto DaSCI, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba. Se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la inteligencia artificial, con un enfoque particular en la ciencia de datos e inteligencia computacional. El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores. Con el objetivo de convertirse en un referente en su campo, el DaSCI impulsa la transferencia de conocimiento científico al entorno socioeconómico, contribuyendo así al progreso tecnológico y a la digitalización de la industria. https://dasci.es/es/ 

Referencia bibliográfica:

Romero, Elena and Chica, Manuel and Hermann, Roberto Rivas and Damas, Sergio, Targeting incentives to adopt wind-assisted technologies in shipping by agent-based simulations (July 11, 2024). Transportation Research Part D: Transport and Environment, volume 138, 2025[10.1016/j.trd.2024.104511] 

Contacto:

Sergio Damas.

Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Instituto DaSCI. Universidad de Granada. Correo electrónico: sdamas@go.ugr.es 

Manuel Chica

Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Instituto DaSCI. Universidad de Granada. Correo electrónico: manuelchica@go.ugr.es   

Un reconocimiento a la excelencia en investigación e innovación

La Real Academia de Ingeniería concede anualmente los Premios Jóvenes Investigadores con el objetivo de reconocer a profesionales menores de 40 años que hayan realizado contribuciones notables en desarrollo e innovación, logros profesionales sobresalientes o avances significativos en cualquier campo de la ingeniería en España.

En esta edición, la profesora Natalia Díaz Rodríguez ha sido distinguida con el premio «Juan López de Peñalver» ex aequo, un galardón que pone en valor su destacada producción científica en revistas de referencia, así como su capacidad para trasladar el conocimiento generado a la industria mediante contratos de relevancia. Su trayectoria ha sido previamente reconocida en convocatorias altamente competitivas como las becas Juan de la Cierva y Marie Curie.

Junto a ella, ha sido galardonado con el mismo premio Rubén Tolosana Moranchel, profesor del Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones de la Universidad Autónoma de Madrid, por sus contribuciones en la aplicación de la inteligencia artificial al reconocimiento biométrico, la generación de imágenes y vídeos sintéticos, y la detección de manipulaciones digitales como los deepfakes.

Otros premios concedidos en esta edición

El premio «Agustín de Betancourt y Molina» ha sido otorgado a Belén Riveiro Rodríguez, profesora del Departamento de Ingeniería de los Materiales, Mecánica Aplicada y Construcción de la Universidad de Vigo. Su trabajo en la monitorización de la salud estructural de infraestructuras civiles ha permitido importantes avances en el campo, con numerosas publicaciones científicas, transferencia de tecnología a la industria y el registro de siete patentes, tres de ellas licenciadas.

Asimismo, se han concedido medallas de accésit al premio «Agustín de Betancourt» a Sergi Abadal Caballé (Ingeniería de Arquitectura de Computadores), Raquel Lebrero Fernández (Ingeniería Química) y Mª Mirian Velay Lizancos (Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos), en reconocimiento a sus destacadas trayectorias investigadoras.

En el caso del premio «Juan López de Peñalver», además de los galardonados principales, han sido reconocidos con medallas de accésit Elena del Corro García (Ingeniería Química), David García Soriano (Ingeniería Informática) y Pablo Garrido Martínez-Llop (Ingeniería Industrial), por sus contribuciones en sus respectivos campos.

Celebrando el talento y la innovación en la ingeniería española

Estos premios reflejan el compromiso de la Real Academia de Ingeniería con el impulso de la excelencia en la investigación y la innovación en España. La labor de estos jóvenes investigadores y profesionales no solo contribuye al avance del conocimiento en sus disciplinas, sino que también tiene un impacto directo en la sociedad y en el desarrollo tecnológico del país.

Desde nuestro centro, felicitamos a Natalia Díaz Rodríguez por este merecido reconocimiento y extendemos nuestra enhorabuena al resto de premiados. Estamos convencidos de que su trabajo seguirá marcando la diferencia en la ingeniería y la innovación en los próximos años.

Noticia en la web de la real academia – Premios Jóvenes Investigadores 2024

El equipo galardonado, compuesto por Jesús Peña-Martín, María Belén García-Ortega, José Luis Palacios-Ferrer, Caridad Díaz, María Ángel García, Houria Boulaiz, Javier Valdivia, José Miguel Jurado, Francisco M. Almazán-Fernández, Salvador Arias Santiago, Francisca Vicente, Coral Del Val, José Pérez Del Palacio y Juan Antonio Marchal, ha desarrollado un modelo de clasificación basado en metabolómica para identificar biomarcadores circulantes en sangre que permiten la detección temprana de melanoma maligno.

Nuestra compañera Coral del Val es una de las responsables del trabajo y la encargada de realizar el estudio de Inteligencia Artificial con el que se han analizado los datos.

Sobre el estudio premiado

El melanoma maligno (MM) es uno de los tipos de cáncer de piel más agresivos, cuya incidencia sigue aumentando en todo el mundo. Su pronóstico es excelente si se diagnostica en etapas tempranas, pero la mortalidad crece considerablemente en fases avanzadas. Este estudio aborda uno de los principales retos clínicos: la detección precoz del melanoma agresivo.

Mediante el análisis metabolómico de 105 muestras de suero, provenientes de 26 pacientes sanos y 79 con melanoma maligno, se identificaron metabolitos lipídicos que están diferencialmente expresados en pacientes con melanoma en estadio I frente a los controles sanos. A partir de tres de estos metabolitos, los investigadores desarrollaron un modelo de clasificación que mostró una precisión excepcional (0,92) y una exactitud (0,94) al ser validado en una cohorte independiente.

Implicaciones clínicas y futuras aplicaciones

Este trabajo demuestra el potencial de la metabolómica basada en cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas de alta resolución (LC-HRMS) para identificar biomarcadores tempranos en líquidos corporales, como la sangre. Estas herramientas podrían ser fundamentales para el asesoramiento de pacientes y una gestión adecuada de la enfermedad. Si bien los autores destacan la necesidad de realizar estudios adicionales en cohortes más amplias, estos hallazgos abren la puerta a un enfoque más eficaz para mejorar las tasas de supervivencia mediante un diagnóstico temprano.

Este premio reconoce la relevancia y la calidad científica del trabajo realizado, reafirmando el compromiso de nuestro centro de investigación con la innovación y la excelencia en el ámbito biomédico.

Noticia del artículo en la web de Universidad de Granada – Abril de 2024