Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Genómica Clínica
Coordinación
Profesores
Dr. Pablo Arturo Acosta Méndez
mié 13, 11:00 Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Medicina Genómica mié 13, 13:00 AlphaFold: Su impacto en la Genética Médica
Médico Cirujano en la Facultad de Medicina, UNAM.
Maestría en Ciencias Bioquímicas, Facultad de Química, UNAM, especializándose en la Metabolómica dirigida de la Vía de las Kinureninas en la Esclerosis Múltiple.
Especialidad en Genética Médica, UNAM.
Certificado por el Consejo Mexicano de Genética, Número 488
Actualmente cursa una Alta Especialidad en Enfermedades Hereditarias en el INMEGEN.
Su trayectoria se ha centrado en el estudio de Enfermedades Hereditarias y Complejas con un enfoque en la base molecular precisa para mejorar el diagnóstico y tratamiento de estas patologías.
Es miembro de la Society for Neuroscience y la Asociación Mexicana de Genética Humana.
Investigación clínica y experimental: Participación en proyectos que incluyen enfermedades raras en trastornos neuromusculares y la caracterización de metabolitos de la vía del catabolismo del triptófano.
Divulgación científica: Presentaciones en congresos nacionales, donde ha expuesto hallazgos relevantes sobre enfermedades genéticas como miopatía nemalínica y deficiencias mitocondriales. Así como divulgación en su página web: drpabloamendez.com
Docencia: Ha colaborado en la Universidad Autónoma de Guerrero como profesor en cursos de interpretación de variantes genéticas y genómicas realizado en el INMEGEN.
Dra. Alejandra Cervera Taboada
mié 13, 09:00 Importancia de los datos en Genómica mié 13, 09:30 Técnicas de Aprendizaje Automático en Genómica
Instituto Nacional de Medicina Genómica, INMEGEN.
Subdirectora de Genómica Pobacional.
Algunas de sus publicaciones son: Silva RR, Chavez Montes RA, Cervera A, Miranda FJ. Proposal of reference genes for tomato fruit ripening qRT-PCR data normalization. Plant Cell Physiol. 2024 May 4. Avila-Ponce de Leon U, Vazquez-Jimenez A, Cervera A, Resendis-Gonzalez G, Neri-Rosario D, Resendis-Antonio O. Machine Learning and COVID-19: Lessons from SARS-CoV-2. Adv Exp Med Biol. 2023; 1412:311-335. Avila-Ponce de Leon U, Vazquez-Jimenez A, Cervera A, Resendis-Gonzalez G, Neri-Rosario D, Resendis-Antonio O. Machine Learning and COVID-19: Lessons from SARS-CoV-2. Adv Exp Med Biol. 2023; 1412:311-335.
PhD. Rafael Filippelli
mié 13, 10:30 Inteligencia Molecular Aumentada y sus aplicaciones
Gerente de Bioinformatica, Quiagen - Latam.
Biólogo, Maestro y Doctor en Ciencias, Biología Molecular, UNIFESP.
Experiencia en el área de Bioquímica, Biología Molecular, Farmacología, Genética, Bioinformática, Estructura de Proteínas, Análisis NGS.
Fue Profesor de Microbiología, Higiene y Profilaxis, y Anatomía y Fisiología del SENAC e Investigador de la UNIFESP.
Dr. Gilberto Ochoa Ruíz
mié 13, 08:30 Introducción al uso de Inteligencia Artificial en las ciencias de la salud
Tec. de Monterrey.
Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.
Dr. Miguel Rodríguez
mié 13, 11:30 La Inteligencia Artificial como medio de resolución de casos clínicos en genética. mié 13, 13:30 Tendencias emergentes en el uso de Inteligencia Artificial para enfermedades raras
Médico especialista en Genética, Hospital de la Ceguera, APEC.
Genetista clínico formado en el Instituto Nacional de Pediatría
Cuenta con estudios de maestría en Biomedicina y Biotecnología Molecular por el Instituto Politécnico Nacional.
Alta especialidad en oftalmología genética por la Asociación Para Evitar La Ceguera en México.
Autor y co-autor de 15 publicaciones en revistas internacionales y diversos capítulos de libros.
Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores Nivel I.
Actualmente se encuentra como coordinador de proyectos académicos en el Hospital de la Ceguera.
Académico en la Facultad de Medicina de la UNAM, y de la Escuela Superior de Medicina del IPN.
Dr. Daniel Uribe
mié 13, 12:30 Bioseguridad en la era de la Genómica: Nuevas estrategias en la protección de repositorios genómicos digitales
