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EXPERIMENTOS DESTACADOS
Biosoft
.¿En qué consiste?
Se pretende generar modelos tridimensionales válidos para reproducir y predecir los comportamientos reales en la degradación de fibras poliméricas nanométricas que encierran algunos fármacos.
En los últimos años, la investigación biomédica ha desarrollado nuevas estrategias para liberar fármacos en el cuerpo de una forma controlada para combatir problemas como la regeneración de tejidos dañados o el tratamiento del cáncer. Una de estas estrategias está basada en la degradación de fibras poliméricas nanométricas que encierran los fármacos en su interior. A medida que las fibras se degradan, estas liberan los fármacos contenidos a su entorno de una forma controlada. La velocidad de liberación del fármaco depende de muchos factores, entre ellos, la geometría inicial de la fibra, la distribución del fármaco dentro del mismo o el polímero empleado.
¿Cómo colaboro?
Colaborar con este experimento es muy fácil, solo tienes que descargarte e instalar BOiNC, registrarte a Ibercivis y en tu perfil de usuario seleccionar esta aplicación (está seleccionada por defecto). Hazlo aquí (registro.ibercivis.es)
En detalle
Mediante el empleo de simulaciones se pretende generar modelos tridimensionales válidos para reproducir y predecir los comportamientos reales dependientes del tipo de polímero y localización del los fármacos en su interior. Para ello, se han de discretizar estructuras tridimensionales en pequeños elementos cúbicos y se han de aplicar algoritmos de Monte Carlo ya desarrollados para simular la degradación del polímero, y la consecuente liberación de dichos fármacos.
La sensibilidad de los resultados frente a las condiciones iniciales de las simulaciones hace imprescindible la realización de infinidad de simulaciones de pequeño tamaño para obtener valores estadísticamente representativos. Los resultados útiles de cada una de estas simulaciones se reduce a unos pocos datos que promediados permiten la obtención de conclusiones especialmente relevantes. Estos factores generales, junto a los requisitos computacionales de memoria, tiempo de cálculo y transferencia de datos, así como su repercusión social, hacen de esta investigación una candidata idónea para su integración en la plataforma Ibercivis.
Para saber más
http://www.bio-soft.es/ (En construcción)
Equipo de investigación
Los investigadores que forman parte del proyecto BioSOFT pertenecen a cuatro instituciones; el Centro de Estudios e Investigaciones Técnicas de Gipuzkoa (CEIT), el Centro de Física de Materiales (CFM) (CSIC-UPV/EHU), el Donostia Intenational Physics Center (DIPC) y TECNUN (Universidad de Navarra). Todos estos centros se hayan localizados en el Campus de Ibaeta, en Donostia-San Sebastián, a escasos metros unos de otros.
Los investigadores directamente implicados en el proyecto son: Javier Aldazabal, Iñigo Aldazabal, Gyeong-Man Kim y Gaizka Erkizia.
Vídeos
4 Abril 2012: BioSOFT code sprint
10 Enero 2013: Programa Teknópolis ETB 1 y ETB 2: Ibercivis, plataforma de computación ciudadana: entrevista a los miembros del proyecto BioSOFT
8 marzo 2013: Jornada "Supercomputación Cientifica en Euskadi 2013”
http://www-es.i2basque.es/images/1/16/03-JornadaRes2013.pdf
Cell Spotting
.¿En qué consiste?
La aplicación de imágenes de células pretende implicar a los ciudadanos, para que participen en la investigación del cancer, mediante análisis de las imágenes tomadas a partir de células reales sometidas a tratamiento de administración de fármacos. Esta participación basada en el reconocimiento de imágenes permite avanzar en el estudio de la muerte celular, conocido como apoptosis, presentes en enfermedades como el cáncer.
¿Cómo colaboro?
Desde tu casa puedes contribuir al análisis de células tumorales.
Es muy sencillo, la aplicación muestra imágenes de distintos cultivos celulares tomadas al microscopio y, a través de preguntas sencillas como «¿Es la célula circular o alargada?» o «¿Está el núcleo fragmentado?», los ciudadanos participantes determinan el estado de las células. Así, los investigadores podrán conocer qué está sucediendo en cada cultivo y si los medicamentos aplicados a cada uno de ellos están resultando eficaces.
Cada imagen se envía a varios participantes para validar los resultados.
En detalle...
Todos los seres vivos están formados por células. Las plantas y los animales están formados por muchas células diferentes. Existen también organismos unicelulares, formados por una única célula, como los protozoos, las levaduras o las bacterias. Todas las células se originan por división de otras células, excepto la primera célula, que se formó hace millones de años, en el origen de la vida.
Los organismos pluricelulares se suelen reproducir sexualmente. Tras la fecundación de un óvulo por un espermatozoide, la nueva célula, denominada cigoto, comienza a dividirse, dando lugar a un agregado de células, inicialmente todas iguales. Durante el desarrollo embrionario esas células se diferencian en distintos tipos celulares, dando forma al embrión a través de movimientos morfogenéticos. Un ser humano contiene unos 200 tipos de células.
Cada tipo celular ocupa un lugar determinado dentro del organismo, especializándose en funciones concretas. Las células que forman un ser vivo se coordinan perfectamente entre sí para permitir la supervivencia del organismo, formando tejidos y órganos. Algunas células, como las neuronas, no suelen reemplazarse por otras cuando mueren. Sin embargo, en la mayoría de los tejidos y órganos las células envejecen, mueren y son reemplazadas por otras, mediante el proceso de división celular. Nuestros órganos funcionan correctamente debido a la coordinación precisa de las células que los forman. Cada célula es un ser vivo complejo que contiene pequeños órganos, denominados orgánulos, como las mitocondrias o el retículo endoplásmico.
Las proteínas son moléculas esenciales para la vida. Muchas de ellas son verdaderas máquinas microscópicas especializadas en tareas concretas.
Algunas proteínas funcionan copiando fragmentos de moléculas de ADN que contienen información genética, los genes, sintetizando otra molécula informativa, el ARN mensajero.
Los ribosomas, complejos formados por proteínas y ARN, traducen la información del ARN mensajero a moléculas de proteína, ensamblando aminoácidos, que luego ejecutan esa información en forma de tareas concretas. La información genética, organizada en forma de secuencias determinadas de letras, los nucleótidos, puede alterarse cuando alguna de esas letras cambia, produciéndose una mutación. Ese cambio de nucleótidos en el ADN puede dar lugar a cambios en los aminoácidos que forman las proteínas, alterando sus funciones y pudiendo producir patologías de origen genético, incluido el cáncer.
Un cáncer se origina por la división incontrolada de un determinado tipo celular, lo cual da lugar a un tumor. En los tumores malignos algunas de esas células pueden abandonar el tumor original y desplazarse, a través del torrente sanguíneo, a otras partes del cuerpo. Aunque muchas de éstas mueren, algunas son capaces de establecerse en otros tejidos, dando lugar a nuevos tumores. Es lo que se conoce como metástasis.
Uno de los abordajes actuales para luchar contra el cáncer consiste en identificar sustancias, posibles fármacos, que eliminen selectivamente a las células tumorales, ensayándose miles e incluso millones de candidatos usando sistemas robotizados.
El efecto de esas sustancias sobre las células tumorales se puede estudiar utilizando microscopía óptica multidimensional. Para llevar a cabo este tipo de estudios se utilizan sistemas de microscopía automatizados que nos permiten observar a lo largo del tiempo la respuesta a distintos tratamientos de modelos celulares tumorales cultivados in vitro, adquiriendo imágenes a intervalos definidos. La observación de distintos orgánulos celulares marcados con moléculas fluorescentes de diversos colores nos permite determinar el tipo de respuesta de la célula a una sustancia.
Las distintas imágenes adquiridas se pueden combinar en imágenes compuestas que nos permiten observar varios orgánulos a la vez. Por ejemplo, núcleos azules y mitocondrias verdes combinados con microscopía de campo claro (tonos de gris) para observar la célula en su conjunto.
Así podemos observar el proceso de división celular, que comienza con el redondeamiento de la célula. El núcleo, redondeado inicialmente, se compacta en una banda que posteriormente se divide en dos, antes de redondearse cada nuevo núcleo. Podemos observar también los cambios en las mitocondrias o en la célula entera durante el proceso.
Existen dos tipos principales de muerte celular, la apoptosis y la necrosis. La apoptosis es un tipo de muerte celular fisiológica durante la cual la célula se encoge, su superficie se arruga y su núcleo se encoge y/o fragmenta. Las mitocondrias, que suelen tener forma de gusano, se fragmentan en pequeñas bolitas.
Durante la necrosis, un tipo de muerte celular que ocurre normalmente por daño físico o químico intenso, el núcleo no se encoge ni fragmenta, pero se libera contenido celular, que se observa como burbujas que crecen alrededor de la célula. La liberación de contenido celular en la necrosis produce una respuesta inflamatoria.
Un compuesto antitumoral debería idealmente inducir muerte celular selectiva por apoptosis, puesto que las células apoptóticas son eliminadas por el sistema inmune sin producir inflamación del tejido sano circundante.
Equipo de investigación
José Alberto Carrodeguas Villar
Patricia Martínez Alonso
María Alejandra Nelo Bazán
Alan Eduardo Vigueras Ceballos
Para saber más
Información
http://bifi.es/en/research/biochemistry-and-mcb/stem-cells-and-apoptosis
Vídeos
Radio
10 minutos con el investigador principal en Radio Intereconomía. Zaragoza Diciembre 2013
Audio mp3
BINDSURF
.¿En qué consiste?
Los métodos de Cribado Virtual (CV) pueden ayudar considerablemente en el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos y en investigación clínica, prediciendo como los ligandos interaccionan con determinadas dianas terapéuticas. La mayoría de los métodos CV suponen la existencia de un único sitio de unión con la proteína, que normalmente se deriva de la interpretación de la información cristalográfica disponible sobre la proteína. No obstante se ha demostrado que esto es incorrecto y que en muchos casos diferentes ligandos interaccionan con partes distintas de la proteína, y la mayoría de métodos existentes, incluso comerciales, de CV no tienen en cuenta este efecto.
Para solucionar este problema hemos desarrollado BINDSURF, una nueva metodología de CV que analiza detalladamente la superficie de la proteína para encontrar potenciales zonas de interacción donde los ligandos podrían interaccionar, y que ha sido diseñada e implementada en hardware masivamente paralelo tal como GPU, lo cual permite procesar rápidamente y de manera eficiente grandes librerías de ligandos.
Las predicciones obtenidas con BINDSURF pueden además guiar la aplicación posterior de otros métodos de CV a zonas de la proteína ya caracterizadas por éste método, y por tanto su utilización ayuda en el descubrimiento y diseño de fármacos, en el reposicionamiento de moléculas, y en la investigación clínica.
¿Cómo colaboro?
Solo tienes que unirte a Boinc, a través de nuestra web y ahí seleccionar este proyecto en concreto.
Equipo de Investigación
BINDSURF fue desarrollado inicialmente en el Grupo de Investigación de Arquitectura y Computación Paralela de la Universidad de Murcia (http://www.um.es/gacop) y se encuentra actualmente en desarrollo por el Grupo de Investigación de Bioinformática y Computación de Alto Rendimiento de la Universidad Católica de Murcia San Antonio (http://bio-hpc.eu).
Para saber más
Para más información general sobre Descubrimiento de Fármacos se recomienda leer:
http://en.wikipedia.org/wiki/Drug_discovery
Resultados obtenidos tras el barrido de la superficie de la proteína PDB:1QCF. De arriba a la izquierda a abajo a la derecha; a) las esferas representan zonas de interacción en la superficie de la proteína y el color está directamente relacionado con el valor de la función de afinidad de tal modo que valores cercanos a rojo representan escasa interacción y conforme avanzamos a verde y azul, esa interacción aumenta, b) histograma con la distribución de valores de la función de afinidad, c) las moléculas de color rojo y azul representan la pose cristalográfica del ligando y la predicción de BINDSURF, con un valor de RMSD menor que 1 Anstrom, y d) representación de las red de enlaces de hidrógeno establecida por el ligando con sus residuos más cercanos.
GripeNet
.¿En qué consiste?
El objetivo de Gripenet es monitorizar la incidencia de la gripe en España mediante la colaboración desinteresada y anónima de voluntarios que, periódicamente, nos informan via Internet si padecen la dolencia o no.
Estos datos permiten a los investigadores avanzar en el conocimiento de los mecanismos de propagación de las dolencias infecciosas a través de modelos a escala europea.
El proyecto tiene un doble propósito. Por un lado, los datos recogidos permiten a los investigadores avanzar en el conomiento de los mecanismos de propagación de las dolencias infecciosas y, por otro lado, el proyecto constituirá una herramienta de divulgación para aproximar la ciencia al ciudadano e involucrarlo directamente en el estudio científico a través de la información facilitada.
¿Cómo colaboro?
¿Te has vacunado contra la gripe? ¿Ya has tenido la gripe este año, o estás esperando un posible ataque? Respondiendo a estas perguntas puedes colaborar con la ciencia participando en GripeNet.es . La idea básica es rellenar un perfil personal y seguidamente unos pequeños cuestionarios semanales (en dos minutos) que llegan por correo electrónico, con información sobre su estado de salud en relación con la gripe.
¡Participa tu también y ayúdanos a prevenir la gripe en España!
Para saber más
http://www.gripenet.es/
Equipo de investigación
Gripenet es una herramienta desarrollada por investigadores del BIFI en coordinación con el consorcio europeo Epiwork y con el apoyo de Ibercivis.
http://cosnet.bifi.es/
Happy Up
¿En qué consiste?
Aplicación móvil que permite conocer el grado de felicidad y cómo entrenarla.
En una escala del 1 al 100, esta herramienta calcula un valor de acuerdo a las respuestas de un un sencillo cuestionario, en base de 21 preguntas.
El usuario reflejará cómo se valora, qué importancia concede al reconocimiento público y cómo influyen en su felicidad las condiciones materiales, entre otros aspectos. Al finalizar, la herramienta proporcionará una serie de datos que servirán de punto de partida para que el usuario realice un entrenamiento posterior, a través de esta misma aplicación, en aquellas áreas en las que los niveles de felicidad sean más bajos.
El entrenamiento es ofrecido para todos aquellos que obtengan una valoración de su nivel de felicidad por debajo del 80%. En este caso, los entrenamientos están asociados a los aspectos de la felicidad en los que se ha obtenido una puntuación más reducida.
Otras herramientas científicas han sido desarrolladas, con amplio recorrido para medir la felicidad o para evaluar aspectos muy asociados a la misma, como la satisfacción en la vida.
En este caso, como novedad al resto de herramientas, se ha diseñado un instrumento que, además de medir el bienestar psicológico que uno experimenta, también tiene en cuenta, en cierta medida, el desarrollo de nuestra virtud personal y valora la incidencia del trabajo en nuestra felicidad.
¿Cómo colaboro?
Sólo hay que acceder a Apple Store o Play Store y descargar la aplicación HappyUp, gratuita y disponible para iOS y Android.
La ciencia ciudadana permitirá construir el mapa de la felicidad, distinguiendo entre regiones geográficas, diferenciando por sexo y por rangos de edad.
Equipo de Investigación
El grupo de investigación de la Universidad San Jorge, Felicicom Lab, es el autor de la idea de la herramienta. Para dar forma a esta aplicación, la USJ ha trabajado conjuntamente con la Fundación Ibercivis, quien ha realizado el desarrollo técnico.
Sun4All
.¿En qué consiste?
El proyecto Sun4All tiene como objetivo promover la ciencia en general y la astronomía en particular. El proyecto se basa en un activo de más de 30.000 imágenes del Sol (espectroheliogramas) que se encuentran en el Observatorio Astronómico de la Universidad de Coimbra, como resultado de un trabajo de más de 80 años de observaciones solares diarias, que comenzó en 1926. Esta colección de imágenes de observaciones solares es de un gran valor científico.
El proyecto tiene como objetivo la participación de todos los ciudadanos en el análisis y recuento de las manchas solares, dado que está considerado como un aspecto muy importante para el estudio de los fenómenos que ocurren en la superficie del Sol y para entender la actividad y el ciclo solar. Por otro lado, el estudio de las manchas solares, además de ser en sí interesante, presenta una importante herramienta para entender gran parte de lo que sucede en la climatología de la Tierra.
¿Cómo puedo colaborar ?
En esta aplicación, encontrarás una imagen del sol - un Espectroheliograma - con fecha del día en que fue tomada. El propósito perseguido con esta aplicación es contar las manchas solares así como los grupos de manchas solares. Para ello, ponemos a tu disposición las herramientas para manipular la imagen y poder hacer el recuento.
Para saber más
Puede encontrar información adicional sobre el proyecto y las diferentes actividades relacionadas con el Sol, aquí
¿Quieres ver la cara del Sol en una fecha en particular? Busca aquí. ( Sólo en portugués )
Equipo de Investigación
Se trata de un proyecto impulsado por investigadores del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Coimbra y el Observatorio Astronómico de la Universidad de Coimbra. La aplicación fue desarrollada por el equipo del proyecto SOCIENTIZE
