El CIPF y VRAIN celebran su primera jornada para promover proyectos de investigación conjuntos

VRAIN de la UPV y el CIPF celebran su primera jornada para promover proyectos de investigación conjuntos

• El objetivo es colaborar en líneas de investigación que vinculen la inteligencia artificial con la biomedicina para avanzar en la comprensión molecular de enfermedades y en el desarrollo de nuevos tratamientos y métodos de detección precoz.

València, 6 de febrero de 2026.- El Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV)  y el Centro de Investigación Príncipe Felipe (CIPF) han celebrado su primera jornada para explorar sinergias y vías de colaboración en actividades de investigación conjunta que vinculen la inteligencia artificial y biomedicina.

Esta primera jornada, bajo el título “Inteligencia artificial y biomedicina: de la innovación al impacto” ha permitido que las dos entidades avancen en colaboraciones para la detección y prevención de enfermedades como el cáncer, enfermedades metabólicas o patologías neuronales.

La directora del CIPF, Deborah Burks, ha destacado en la apertura de la jornada cómo la inteligencia artificial se ha convertido en una parte importante de la vida cotidiana de las personas “y en una tecnología para abordar la prevención y conocimiento del cáncer en la Comunitat Valenciana y la UE, por lo que es una gran idea construir puentes de unión y que el CIPF y VRAIN de la UPV trabajen juntos para identificar líneas y proyectos de colaboración”.

Una de las conclusiones de la primera mesa de debate, bajo el título “Líneas de investigación innovadoras entre el CIPF-VRAIN de la UPV”, moderada por Mar Orzáez, investigadora del CIPF, ha sido el alineamiento de ambas instituciones en la convicción de que el trabajo conjunto permitirá abordar de forma eficiente grandes preguntas biomédicas que no pueden afrontarse de manera individual. Durante la sesión se abordó la necesidad de desarrollar sistemas de inteligencia artificial eficientes, así como la capacidad de la IA para coordinar e integrar los datos de origen multimodal generados en el CIPF con el fin de ofrecer respuestas más completas y precisas. Esta primera mesa ha contado con la participación de María de la Iglesia Vaya de la Unidad Mixta de Imagen Biomédica e Inteligencia Artificial Fisabio-CIPF, experta en anonimización, curación y tratamiento de datos de imagen médica mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y radiómica.

Durante el segundo panel de discusión, “Identificación de actividades técnicas y científicas específicas entre ambas entidades”, moderado por el jefe de laboratorio de biomedicina computacional del CIPF, Francisco García, se ha destacado el potencial de participar conjuntamente en convocatorias competitivas que permitan captar financiación para el desarrollo conjunto de proyectos, así como  el diseño y puesta en marcha de actividades formativas que impulsen los perfiles técnicos-científicos con una doble dimensión biomédica y computacional en IA.

Nuevos desarrollos tecnológicos

Otra de las conclusiones de este foro ha sido la necesidad de hacer escalables las soluciones de IA para que se apliquen a gran escala y no dejarlas “cerradas en un cajón”, así como la eficiencia y sostenibilidad de todos esos modelos. Junto a ello, se ha incidido en las grandes posibilidades que ofrece la IA en los dispositivos médicos. Y la necesidad de pensar de forma conjunta con qué tecnologías pueden ser resueltos los problemas que se encuentran en la actualidad los investigadores biomédicos, incluso más allá de la inteligencia artificial, porque en esa respuesta pueden existir nuevos desarrollos tecnológicos.

Estas dos mesas de debate han contado con la participación del subdirector científico de VRAIN de la UPV, José María Sempere, y el investigador de VRAIN de la UPV, Giovanni Giachetti, junto a investigadores/as del CIPF.

José María Sempere ha explicado en su intervención “Computación natural aplicada a la biología computacional y a la bioinformática”, algunos modelos de computación biocelular y biomolecular en la resolución de problemas dentro del ámbito de la biología computacional y la bioinformática. En esta línea ha destacado casos de éxito de modelos de lenguaje biomoleculares que se pueden inferir mediante técnicas de machine learning y gemelos digitales de bioprocesos, mediante modelos de computación con membranas. Y ha puesto ejemplos de casos de éxito de modelos predictivos de resistencias a antibióticos, epidemia de VIH o pandemia del COVID-19.

“A partir de estos casos se puede poner de manifiesto la importancia que tiene la IA en el éxito de algunas investigaciones y en la necesidad de incorporarla como herramienta fundamental para acelerar y proporcionar nuevo conocimiento científico”, ha explicado el subdirector científico de VRAIN.

La jornada se ha completado con la participación del director de internacionalización y transferencia tecnológica de VRAIN de la UPV, Óscar Pastor, y su ponencia “IA predictiva y explicativa combinada para una medicina genómica de precisión avanzada”. En ella ha hecho hincapié en cómo conjugar IA predictiva con IA explicable garantiza que las predicciones sean interpretables y salven la brecha entre los datos brutos y la comprensión biológica y clínica significativa.

Durante su intervención, Mar Orzáez, investigadora del CIPF, ha destacado el programa científico sobre cáncer. Mientras que el investigador de VRAIN de la UPV, Cèsar Ferri, ha presentado de la mano de los estudiantes Sofía Martínez, Sergio Madrid y Andreu Simó, tres aplicaciones de visión por computación y aprendizaje profundo en contextos ambientales y biológicos. La primera aborda la detección y segmentación automática de microplásticos y microfibras en imágenes de lodos de depuradoras. La segunda se centra en la identificación de células laticíferas en imágenes microscópicas de hojas. Y la tercera en la detección automática de blastos en fotografías. En los tres casos se trata de técnicas modernas de visión por computación que permiten automatizar tareas tradicionalmente manuales.

Por parte del CIPF, la investigadora Stefania Carobbio ha presentado además el programa científico sobre trastornos metabólicos del CIPF, compartiendo una amplia selección de proyectos con aplicaciones de métodos de IA para la generación de modelos de predicción aplicados a la mejora del tratamiento masivo de imágenes de alta resolución y la personalización de nuevos abordajes en este grupo de trastornos.

Victoria Moreno y Francisco García, del programa científico de patologías neuronales del CIPF, presentaron dos propuesta: la primera sobre la detección temprana en el proceso de la muerte celular, en el contexto neurológico, con potenciales aplicaciones para el diseño de tratamientos en numerosas patologías de esta área. Y  un segundo  proyecto para la caracterización de las diferencias de sexo en enfermedades neurodegenerativas mediante el desarrollo de atlas unicelulares y la generación de modelos de predicción para la detección temprana y la progresión de estas enfermedades.