El Cesga de Galicia y la Universidad de Pensilvania se unen en la lucha contra bacterias resistentes a antibióticos 635s3w

El Centro de Supercomputación de Galicia (Cesga) y la Universidad de Pensilvania colaborarán para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos contra bacterias resistentes a los antibióticos. Ambas instituciones han llegado a un acuerdo para mejorar las capacidades de las entidades en medicina y biología, así como en tecnologías de computación y datos para la investigación en salud y la bioinformática.

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El convenio fue firmado este martes en el Cesga, con la presencia del conselleiro de Educación, Ciencia, Universidades e Formación Profesional, Román Rodríguez, y del catedrático de Biotecnología de la Universidad de Pensilvania, el gallego César de la Fuente.

Durante la visita, como indica la Xunta de Galicia en un comunicado, el investigador, pionero en el empleo de la inteligencia artificial para el desarrollo de antibióticos, pudo conocer las instalaciones del centro con el que colaborarán para acelerar el descubrimiento de antibióticos frente a bacterias resistentes.

Allí, el titular de Educación afirmó que esta colaboración entre el Cesga y la Universidad de Pensilvania contribuye a "mejorar las capacidades de investigación de ambas entidades", proporcionando información en el área de descubrimiento de fármacos que permitirá al Cesga entrenar modelos de inteligencia artificial.

Asimismo enriquecerá la capacidad de cálculo e infraestructuras de datos, así como el conocimiento en las áreas de computación de altas prestaciones, inteligencia artificial, bioinformática, biofísica computacional y sistemas moleculares. En el marco de esta colaboración, el Cesga acercará investigadores y técnicos en estos campos, mientras que la Universidad de Pensilvania los proporcionará para el descubrimiento de antibióticos mediante inteligencia artificial.

Román Rodríguez destacó la experiencia del Centro de Supercomputación de Galicia en el servicio y colaboración con grupos de investigación y empresas en el ámbito de las ciencias de la vida, más concretamente en simulación numérica para caracterización y diseño de moléculas de interés, de dianas para fármacos, descubrimiento y diseño de medicamentos, análisis genómico y proteómica, creación de repositorios de datos médicos y aplicación de la inteligencia artificial a temas relacionados con la medicina personalizada.