Se buscan candidatos para presentar a beca doctoral del CONICET (convocatoria 2016)

Lugar de trabajo: Bioscience Data Mining Group  /  Nodo BioData Mining Plataforma Nacional de Bioinformática, Facultad de Ingeniería, Universidad Católica de Córdoba

Doctoral : Periodo de beca y fecha de inicio: 5 años desde abril 2017

PosDoctoral : Periodo de beca y fecha de inicio: 2 años desde abril 2017

Investigadores responsables: Dr. Elmer A. Fernández y Andrea Llera (Instituto leloir)

Tema: Big Omics Data: Estudio y desarrollo de metodologías estadístico-computacionales para análisis, visualización e interpretación de Grandes Datos en cancer.

Descripción:                           

Actualmente el cáncer presenta una gran necesidad de nuevos métodos de diagnóstico preventivo y predictivo de evolución y respuesta. En el mundo, 11 millones de personas son diagnosticadas anualmente, proyectándose a 16 millones dentro de los próximos 10 años y se esperan 10 millones de muertes para el 2020. Latinoamérica presenta tasas elevadas de mortalidad y en nuestro país ya está liderando las causas de muerte en la franja etaria de 45 a 75 años con mas de 60000 muertes anuales, siendo el cáncer de mama el más prevalente con el 16% total y el 32% en las mujeres. Proporcionar la terapia adecuada, que mejore su calidad y expectativa de vida, implica identificar aquellos pacientes que mejor responderán a la misma mediante terapias dirigidas (medicina personalizada). En general, las nuevas drogas apuntan a subgrupos pequeños de pacientes con mayor posibilidad de responder, basándose, la identificación de éstos grupos, en características moleculares. Así y todo el aumento promedio en la sobrevida ha sido de solo 2-6 meses, dando cuenta de la heterogeneidad en la respuesta de estos nuevos tratamientos. La identificación de estos sujetos, requiere que avanzar hacia un entendimiento multidimensional, donde no solo analizar datos histológicos, sino genómicos, proteómicos, epidemiológicos y clínicos para así diseñar nuevas y mejores estrategias diagnósticas y terapéuticas que mejoren la calidad de vida y sobrevida del paciente. Contamos con datos multi-omicos de pacientes Argentinas en consonancia con proyectos globales como The Cancer Genome Atlas junto con el Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (TCGA-CPTAC) y el International Cancer Genome Consortia (ICGC). El objetivo final es que a través de éstos datos poder avanzar mediante un abordaje integral hacia una mejor caracterización de los pacientes para lograr mejores tratamientos y acelerar la llegada de los hallazgos a la sociedad. Buscamos caracterizar y comparar pacientes locales con otras cohortes, para poder entender y vislumbrar las diferencias que puedan explicar las diferencias en las respuestas a las terapias y en la sobrevida. El aprovechamiento de estos GRANDES DATOS promete una mejor medicina y una oportunidad de avance hacia la medicina personalizada, pero su abordaje presenta nuevos desafíos conceptuales y prácticos donde la bioinformática juega un rol fundamental. Esto requiere investigar y desarrollar algoritmos multivariados avanzados que permitan describir las relaciones y correlaciones subyacentes entre los distintos bloques de datos. La investigación y desarrollo vinculado con la gestión y aprovechamiento de información ómica, complementada con otros bloques de datos de la clínica en cáncer, es hoy una necesidad en pos de avanzar en los procesos de medicina traslacional en Latinoamérica. Proporcionaremos a la comunidad científico-técnica herramientas de software libre que implementen los métodos propuestos como una identificación multi-omica de nuestras pacientes según variables clínicas y/o diagnósticas de interés.

Requisitos: Ser graduado o estudiante (con menos de tres materias adeudadas para finalizar) en biología, Bioingeniería, Bioinformática, Informática, Estadística, o carreras afines con un promedio mayor a 7. Se valorará positivamente alguna experiencia previa en investigación y dominio del inglés.

Contacto: Los/as interesados/as deberán enviar un mail a efernandez@bdmg.com.ar, adjuntando: 1) un CV con un detalle de materias cursadas y el promedio de las notas obtenidas en la carrera de grado, 2) una carta de interés explicando motivaciones y experiencia anterior relevante, y 3) una lista de dos personas de referencia con su información de contacto.