Ciencia de datos y enfoques ómicos.
La explosión de tecnologías de imagen y ómicas de alto rendimiento ha generado volúmenes masivos y heterogéneos de datos biomédicos, cuya integración y análisis es clave para desentrañar el potencial de la medicina personalizada. Basándose en sus fortalezas establecidas en genómica, transcriptómica y bioinformática, el IPBLN está bien posicionado para expandirse a áreas de investigación estratégicas como:
- Genómica, transcriptómica, epigenómica, edición (epi)genética y secuenciación de novo de lectura larga.
- Proteómica y fosfo-proteómica.
- Transcriptómica y proteómica de célula única y espacial.
- Analíticas multimodales e integrativas, combinando conjuntos de datos diversos (clínicos, ómicos e imágenes).
Inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos, aplicación de modelos predictivos para caracterizar estados patológicos, evolución de enfermedades y respuesta a tratamientos.