DESARROLLO Y APLICACIÓN DE NUEVAS ESTRATEGIAS COMPUTACIONALES Y DE BIOLOGÍA DE SISTEMAS, PARA LA CARACTERIZACIÓN DE LAS ENFERMEDADES HUMANAS.
Nuestra investigación se centra en el desarrollo y aplicación de métodos y estrategias de Biomedicina Computacional y Biología de Sistemas para la caracterización de enfermedades humanas. Integramos datos biomédicos de distinta naturaleza y escala mediante análisis multimodal y multiómico, análisis de redes biológicas y modelización mecanística, combinando aproximaciones de inteligencia artificial para caracterizar alteraciones moleculares, identificar mecanismos asociados a la enfermedad, establecer patrones de estratificación de pacientes y descubrir nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas.
- Estudio de los mecanismos moleculares que vinculan el envejecimiento con el desarrollo y progresión de enfermedades neurológicas, oncológicas y metabólicas mediante aproximaciones de célula única.
- Mejorar la comprensión de las bases moleculares en las enfermedades neurológicas: a) Generación e integración de atlas espaciales y de células individuales para descifrar las diferencias de sexo en las enfermedades neurodegenerativas (enfermedad de Parkinson, enfermedad de Alzheimer, esclerosis lateral amiotrófica y esclerosis múltiple); b) Estudio comparativo de las comunidades microbianas intestinales y sus perfiles metabólicos en hombres y mujeres con enfermedades neurodegenerativas; c) Desarrollo de modelos descriptivos y predictivos para una mejor estratificación de pacientes con patologías neurológicas mediante la integración de datos multimodales.
- Búsqueda de nuevos biomarcadores en el cáncer: a) Desarrollo y aplicación de métodos de análisis integrativos de datos multiómicos para la identificación de nuevos biomarcadores de diagnóstico y progresión tumoral; b) Estudio de la neurobiología del cáncer y caracterización del papel del sistema nervioso en las enfermedades oncológicas.
- Predictores clínicos en trastornos metabólicos. Detección y priorización de potenciales dianas terapéuticas en obesidad, diabetes y enfermedad del hígado graso asociada al metabolismo (MAFLD), mediante el análisis masivo de datos ómicos y la aplicación de métodos de inteligencia artificial.
PRESENTACIÓN
CONÓCENOS MEJOR
-
![$item['image']['alt']](data:image/svg+xml,%3Csvg%20xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'%20viewBox='0%200%201024%20604'%3E%3C/svg%3E)
CIPF Cluster Platform for Research in the Valencian Community
-
METAFUN Data Science and Gender
-
-
![$item['image']['alt']](https://www.cipf.es/wp-content/uploads/2025/02/i63_ciencia_1.png)
![$item['image']['alt']](https://www.cipf.es/wp-content/uploads/2025/02/i63_ciencia_2.png)
PERSONAL DE INVESTIGACIÓN
GENTE QUE HACE TODO ESTO POSIBLE
Francisco García García
fgarcia@cipf.es
Franc Casanova Ferrer
fcasanova@cipf.es
Silvia Salvador Guerrero
ssalvador@cipf.es
Cristina Galiana Roselló
cgaliana@cipf.es
Irene Soler Saez
isoler@cipf.es
Borja Gómez Cabañes
bgomezc@cipf.es
Fernando Gordillo González
fgordillo@cipf.es
Rubén Sánchez García
rsanchez@cipf.es
PUBLICACIONES
NUESTRO APORTE A LA CIENCIA
Integrative multicohort analysis reveals consistent sex differences in gut microbiota of multiple sclerosis patients.
mSystems 2026 Aug, DOI: 10.1128/msystems.00416-26, Vol. 11, pag.
MetaOmixTools: A User-Friendly Web Suite for Meta-analysis of Ranked Features and Functional Enrichment.
Computational and Structural Biotechnology Journal 2026 Jun, DOI: 10.34133/csbj.0157, Vol. 35, pag. 157-157
A single-cell meta-analysis evidences transposable element dysregulation in sex-based differences in Parkinson's disease.
NEUROBIOLOGY OF DISEASE , DOI: 10.1016/j.nbd.2026.107580, Vol. 229, pag. 107580-107580
FONDOS
GRACIAS POR APOYARNOS
The Joint Action ‘Enhancing digital capabilities of cancer centres in Europe to improve prevention and care’ (eCAN Plus) is a flagship EU project in digital oncology and cross-border health data exchange. Its goal is to make the benefits of digital health accessible to all citizens, patients and healthcare professionals.
The initiative involves 81 organisations from 23 European countries. Together, they seek to address the increasing incidence of cancer, expected to rise by 20% by 2040. As part of this effort and building on the eCAN Joint Action’s experience (2022-2024), this project involves testing and piloting the safe and secure integration of digital tools and health data in order to improve the use and re-use of health data. The growing adoption of telemedicine tools and the European Health Data Space’s legal framework provide the foundation for implementing these mechanisms.
Through comprehensive mapping of current scenarios, training programmes, use cases, and pilots, eCAN Plus also intends to strengthen collaboration among cancer centres and enhance the digital skills of healthcare professionals. Moreover, by gathering and sharing knowledge from participating countries, eCAN Plus expects to develop recommendations and highlight best practices along the cancer care pathway, thereby improving patients’ access to effective healthcare.
This project started on the 1st of May of 2025 and lasts until the 30th of April of 2029. It has been co-funded by the European Union (EU4Health Programme; Grant N° 101219434). Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or HaDEA. Neither the European Union nor the granting authority can be held responsible for them.