Modelos interpretables de machine learning para la predicción de efectos secundarios de terapias de combinación de fármacos

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Institución Proponente
Centro de Ingeniería para la Investigación, Desarrollo e Innovación Tecnológica
Tipo de organización
Privada
Sitio web
https://ciditpy.org
Código
PINV01-719
Objetivo General del Proyecto
Predicción de efectos secundarios adversos causados por combinaciones de fármacos.
Resultados Esperados
1. Al finalizar el proyecto se habrá logrado recopilar 3 bases de datos públicas en un formato de tabla en csv.
2. Se implementará 1 modelo predictivo de efectos adversos de combinaciones de dos fármacos. El modelo en si será generado en un formato aceptado de PyTorch o Tensorflow. Además de las tablas descriptivas de métricas de desempeño del modelo basado en el conjunto de prueba, en formato csv.
3. Se implementará 1 modelo predictivo de efectos adversos de combinaciones de dos o más fármacos. El modelo en si será generado en un formato aceptado de PyTorch o Tensorflow. Además de las tablas descriptivas de métricas de desempeño del modelo basado en el conjunto de prueba, en formato csv.
4. Se elaborará una lista de predicciones de efectos secundarios adversos causados por combinaciones de dos o más fármacos, rankeados por el puntaje obtenido por nuestros modelos.
5. Se realizará un documento que contenga los hallazgos estadísticos sobre la significancia del relacionamiento de los elementos del modelo con las predicciones obtenidas, permitiendo conseguir un mejor entendimiento del problema en un nivel biológico.
6. Se elaboirará un artículo científico para su publicación en al menos 1 revista indexada en SCOPUS/SCIMAGO/WOS en los cuartiles 1, 2 o 3 de los índices de impacto.
7. Se habrá participado cómo ponente al menos en un evento internacional o nacional de caracter cientifico donde se presentará los hallazgos y resultados del proyecto.
Monto Financiado por Conacyt (G)
380.400.000
Monto Contrapartida (G)
42.266.667
Monto Total (G)
422.666.667
Monto Transferido (G)
304.320.000
Rendicion Presentada (Monto Conacyt) (G)
66.283.334
Estado del Proyecto
En ejecución
Modalidad
Proyectos de Investigación Aplicada
Fecha de Inicio
Fecha de fin de Ejecucion
Fecha de Vigencia
NABs
13.2. I+D relativa a la Ingeniería
UNESCO
3314|3314. TECNOLOGIA MEDICA |Tecnología médica
OCDE
3.3|3.3. CIENCIAS DE LA SALUD (SALUD PÚBLICA, MEDICINA SOCIAL, HIGIENE, ENFERMERÍA, EPIDEMIOLOGÍA)|Ciencias de la Salud
ISIC
No definido
Contratos / Adendas
# Descripción Firma Inicio Fin ejecución Fin vigencia
1 Contrato N°2024-C1-PINV01-719 01/02/2024 01/02/2024 01/08/2025 30/10/2025
Equipo
# Nombre Rol Resumen formación
1 Teresa Gamarra Director del proyecto Licenciada en Planificación y Políticas Sociales otorgado por la Universidad Columbia del Paraguay (2001), maestría en Comunicación, Tecnología y Sociedad (2019-2020), docente en temas de gestión y reducción de riesgos, generación de programas de educación continua y posgrado en riesgos de desastres, elaboración de material educativo, investigadora en el área de estudios hidroambientales de la Facultad de Ciencias y Tecnología de la Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción, coordinadora del Centro de Ingeniería para la Investigación, Desarrollo e Innovación Tecnológica (CIDIT), consultora en desarrollo organizativo, planificación social y económico, en gestión y reducción de riesgos de desastres. 30 años de experiencia en la gestión y coordinación de proyectos de cooperación internacional con mas de 100 proyectos en temas de ayuda humanitaria, respuesta a situaciones de emergencias, desarrollo comunitario, inversión, preparativos para desastres, investigación aplicada en gestión de riesgo de desastres. Misiones de evaluación internacional y local. Elaboración y publicación de estudios y resultados de investigación.
2 Marcelo Julian Baez Ferreira Investigadores en formación Ingeniero en informatica por la UCA, realizando un doctorado en Modelaje Matematico en la Fundación Getulio Vargas en Brazil.
3 Gabriela Maria Del Mar Sanchez Rojas Investigadores en formación Gabriela María del Mar Sánchez obtuvo su título de Ingeniera en Informática por la Universidad Católica "Nuestra Señora de la Asunción". Actualmente es estudiante de doctorado en la Escola de Matemática Aplicada de la Fundação Getúlio Vargas.
4 Aldo Javier Galeano Alfonso Investigadores en formación Aldo Galeano obtuvo su título de Ingeniero en Mecatrónica por la Universidad Nacional de Asunción. Actualmente es estudiante de doctorado en la Escola de Matemática Aplicada de la Fundação Getúlio Vargas.
5 Mateo Fernando Torres Bobadilla Investigadores Asociados (nacionales o extranjeros)
6 Luca Carlo Cernuzzi Investigadores Principales (nacionales o extranjeros)
7 Alberto Paccanaro Investigadores Asociados (nacionales o extranjeros) Alberto Paccanaro se graduó en la Universidad de Milán en 1990, y luego fue profesor en la Unviersidad Católica "NUestra Señora de la Asunción" entre 1992 y 1996. Obtuvo su título de Doctor en la Universidad de Toronto, supervisado por el Prof. Geoffrey Hinton. Durante sus estudios doctorales estuvo afiliado también a la Unidad de Neurociencia Computacional de Gatsby, en la University College London (UCL). Se desempeñó como investigador postdoctoral en la Universidad Queen Mary de Londres entre 2002 y 2003, y en la Universidad de Yale entre 2003 y 2006. Desde el 2006, es profesor en el departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Royal Holloway de Londres. Desde el 2020 es además profesor en la Escola de Matemática Aplicada de la Fundação Getúlio Vargas. Su área de investigación se centra en la biología computacional, abarcando el estudio de redes biológicas, genómica, proteómica, farmacología, y la medicina de sistemas.
8 Rubén Emilio Jiménez Franco Investigadores Asociados (nacionales o extranjeros)