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Proyecto ganó convocatoria Redes Temáticas CYTED 2020

UCR participará en Red Iberoamericana de Inteligencia Artificial, Big Bio-Data y Bioinformática (RIABIO)

Manrique Vindas Segura

El 19 de diciembre del 2020 la “Red Iberoamericana de Inteligencia Artificial Big Bio-Data y Bioinformática” (RIABIO), fue aprobada como proyecto de red temática por la Asamblea General del Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED).

El proyecto de creación  de la  “Red Iberoamericana de Inteligencia Artificial Big Bio-Data y Bioinformática” (RIABIO), fue el ganador en la categoría de infraestructura de TIC avanzada en la convocatoria para proyectos estratégicos de la región Redes Temáticas CYTED 2020.

Fuente:
Foto: G.I.

Este proyecto fue creado por los gobiernos de los países iberoamericanos con el fin  de promover la cooperación en temas de ciencia, tecnología e innovación para el desarrollo armónico de Iberoamérica.

La “Red Iberoamericana de Inteligencia Artificial Big Bio-Data y Bioinformática” (RIABIO) funcionará inicialmente desde el 2021 hasta el 2024 como un proyecto internacional que integrará a siete empresas, 172 investigadores (as), 35 grupos de investigación y 65 instituciones científicas.

Todos sus integrantes provienen de diferentes centros, instituciones y universidades, distribuidos en diez países de Iberoamérica. Ellos son: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, España, México, Panamá, Perú y Uruguay. Por Costa Rica, la Universidad de Costa Rica (UCR) participará como uno de los grupos internacionales del consorcio.

Como representantes de esta Universidad y del país participan el doctor en bioinformática, Allan Orozco Solano y el doctor en informática y experto en robótica y sistemas ciber-físicos industriales, Eldon Caldwell Marín. El Dr. Caldwell es el director de la Escuela de Ingeniería Industrial, mientras el Dr. Orozco es profesor de esa Escuela y de la Escuela de Tecnologías en Salud, ambas de la UCR. Este último es el coordinador nacional para RIABIO.

Según el Dr. Orozco, RIABIO es uno de los conglomerados de científicos más grandes que se haya establecido hasta el momento en términos de bioinformática, inteligencia artificial, genómica, biología molecular y  tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en América Latina.

Recalcó que formar parte de esta Red “puede traer beneficios al país, especialmente ahora que necesitamos analizar datos de secuenciación del coronavirus con tecnologías bioinformáticas a nivel latinoamericano. Muchos de los científicos integrantes de la Red, trabajan actualmente en la secuenciación genómica y análisis de datos del coronavirus”, puntualizó.

Organigrama de una simulación de red de inteligencia artficial de la “Red Iberoamericana de Inteligencia Artificial Big Bio-Data y Bioinformática” (RIABIO)

Proyecto RIABIO

El proyecto de “RIABIO” fue el ganador en la categoría de infraestructura de TIC avanzada en la convocatoria para proyectos estratégicos de la región Redes Temáticas CYTED 2020, donde concursaron 175 propuestas de Iberoamérica. Ver todos los proyectos ganadores del CYTED 2020-2021 en este ENLACE.

En la categoría de TIC fue seleccionada solamente una propuesta, que es la creación de la RIABIO, la cual tendrá como objetivo central la creación de una red de grupos de investigación y entidades iberoamericanas que permita afrontar rápidamente los desafíos y oportunidades emergentes de la creciente fusión de innovaciones en los campos de la Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de los datos en Biología (BDS por sus siglas de Bio-Data Science).

Dentro del marco estratégico de utilización de infraestructuras de TIC de última generación y partiendo del uso de recursos computacionales de alta prestación (HPC por sus siglas de High Performance Computing) disponibles en Iberoamérica, los (as) miembros (as) de RIABIO se han comprometido a trabajar de forma coordinada en el aprendizaje y aplicación de IA para el tratamiento, análisis e integración de datos biológicos masivos (Big BioData), tales como epigenomas, proteomas, metabolomas, microbiomas, metagenomas, etc.

También para el tratamiento de datos de simulación nano-biomolecular de alta complejidad, así como datos biomédicos y clínicos patológicos, tales como registros de Imagen por Resonancia Magnética (IRM), Tomografía por Emisión de Positrones (PET, por sus siglas de Positron Emission Tomography) y otros registros complejos.

De igual forma el tratamiento de datos de ultrasecuenciación genómica de ADN y ARN humano y de organismos patógenos de alta incidencia en Iberoamérica, como el coronavirus SARS-Cov2, así como de especies de interés agroalimentario y de alto valor para la biodiversidad del continente Americano.

En el marco de la Red se trabajará en soluciones de IA para predicción de estructuras de proteínas, diseño de novo de fármacos, diseño de novo de anticuerpos, identificación de variantes génicas, simulación de sistemas biológicos, diagnóstico por imágenes, gestión personalizada en salud, vigilancia epidemiológica, secuenciación genómica y robótica con técnicas de IA.

OBJETIVOS CONCRETOS DE LA RIABIO

1. Establecer una plataforma estratégica de intercambio de conocimiento y formación en IA aplicada a Big Bio-Data.
2. Establecer un programa científico-técnico coordinado que aglutine capacidades de formación e investigación.
3. Lograr acciones de movilidad para jóvenes investigadores (as) entre grupos.
4. Realizar una reunión científica anual internacional que permita compartir experiencias y trabajos en la temática de la RIABIO.
5. Impartir una serie de cursos de capacitación en línea.
6. Realizar una serie de seminarios en línea (webinars) de formación.
7. Establecer una plataforma compartida de asistencia a la innovación y transferencia entre academia y empresas basada en proyectos sobre IA.
8. Lograr una serie de publicaciones científicas derivadas de colaboraciones entre grupos.
9. Lograr una adecuada difusión de todas las actividades de la Red.

 

Los científicos (as) de RIABIO trabajarán en la aplicación de IA para el análisis de datos biológicos masivos, tales como datos biomédicos y clínicos patológicos, obtenidos en registros de Imagen por Resonancia Magnética (IRM) o Tomografía por Emisión de Positrones (PET) y otros registros complejos. (Foto: G.I.)