
Falak Naz, investigadora del CITIC, realiza una estancia en el EMBL-EBI para avanzar en la investigación de biomarcadores en cáncer
Falak Naz, investigadora predoctoral en el Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) de la Universidade da Coruña y beneficiaria de una prestigiosa bolsa Marie Skłodowska-Curie, realizó en el mes de abril una estancia en el European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), situado en el Wellcome Genome Campus de Cambridge (Reino Unido).
Durante su visita, Falak participó en el programa especializado Introduction to Multi-Omics Data Integration and Visualization, donde tuvo la oportunidad de presentar su trabajo actual sobre la identificación de biomarcadores en cáncer. En el marco de esta investigación, está empleando herramientas avanzadas de ciencia de datos e integración multi-ómica —como el análisis de correlación canónica multi-ómica o el análisis factorial— para identificar el papel de los modificadores epixenéticos en la asociación entre la expresión de ARN mensajero y proteínas.
A pesar de que la caracterización proteómica de tumores humanos está ayudando a comprender mejor los procesos biológicos relacionados con el inicio, la diseminación y la respuesta a los fármacos en el cáncer, existen aún pocas muestras con datos proteómicos completos. En cambio, los perfiles transcriptómicos se usan de forma rutinaria en la clínica, a pesar de no existir una correlación clara entre ambos tipos de datos. El trabajo de Falak busca reducir esta brecha y contribuir a una medicina de precisión más eficaz y basada en evidencias.
Esta estancia le permitió interactuar con referentes internacionales en genómica y bioinformática, intercambiar conocimientos y explorar enfoques innovadores basados en grandes volúmenes de datos. Fue posible gracias al apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie (MSCA), el CITIC y la Xunta de Galicia.
Falak Naz forma parte del equipo de investigación liderado por el Dr. Carlos Fernández-Lozano en el CITIC, donde desarrolla proyectos centrados en el análisis computacional de datos biomédicos aplicados al diagnóstico precoz y tratamiento personalizado del cáncer.