Formación

Isabel Nepomuceno es Ing. Informática por la Universidad de Sevilla y Doctora por la Univ. Pablo de Olavide (2011) con Premio Extraordinario. Inició su investigación, como estudiante de proyecto de Fin de Carrera, en el campo de la Computación Natural y en 2005 la reorientó hacia el campo de Minería de Datos (MD) Aplicada, centrando su investigación en el campo de análisis de datos de expresión génica y validación de resultados. En cuanto a validación, destaca la metodología y herramienta CARGENE, trabajo realizado en colaboración con miembros del grupo de investigación de Bioinformática de la UPO y aceptado en el Journal of Data Mining and Bioinformatics. En cuanto análisis de datos de expresión génica, destaca una metodología de inferencia de redes de genes denominada RegNet que fue adaptada como técnica supervisada dando lugar a SATuRNo, que en colaboración con el “Laboratory of Cardiovascular Research of the CRP-Santé” (LCR) de Luxemburgo se aplicó a la predicción de la respuesta clínica de pacientes que han sufrido un infarto de miocardio y una operación percutánea primaria. Esta colaboración se materializó en dos estancias de investigación (4 meses entre 2009 y 2010) al LCR, bajo la supervisión del Dr. Azuaje, financiadas en parte por becas competitivas y fondos del centro a visitar. Actualmente se mantiene la colaboración con el equipo de Luxemburgo, prueba de ello es el resultado publicado en la revista BMC Genomics en donde se ha aplicado, entre otras técnicas de Minería de Datos (MD), la metodología RegNet a una serie de experimentos realizados sobre el organismo modelo del pez cebra con el objetivo de identificar biomarcadores de enfermedades cardiovasculares. Fue etiquetado como “Highly Accessed” y recomendado por el editor. En el campo de análisis de datos de microarray ha profundizado obteniendo diversos resultados aplicando otras técnicas de MD como son las reglas de asociación o integrando información a priori en técnicas como las de biclustering. También ha trabajado en el análisis de datos clínicos en colaboración con el grupo de oncología radioterápica del Virgen del Rocío. Y actualmente, destaca su participación como representante de la Universidad de Sevilla en la MSCA-Machine Learning Frontiers in Precision Medicine. Donde trabaja en colaboración con el grupo de Bioinformática Clínica de la Fundación Progreso y Salud en la aplicación de técnicas de Aprendizaje Automático al análisis de datos de single cell RNA-seq. Desde el punto de vista docente es profesora en los grados de Ingeniería Informática y en el de Ingeniería de la Salud, destacando su docencia a nivel de máster en las asignaturas de Fundamentos de Ingeniería de Datos, Big Data en el Sector de la Salud y Aplicaciones y Discusiones en Ciencias del Dato y Aprendizaje Automático del Máster en Análisis de Datos Ómicos y Biología de Sistemas.

Un día en la vida de un científico

Un día en la vida de un científico puede ser muy variado. Puedes estar de conferencia en otra ciudad, aunque con la pandemia se ha reducido mucho el viajar, pero es muy interesante contactar con otros colegas e intercambiar ideas. Puedes estar en el despacho de tutoría con alumnos o en un aula impartiendo una clase, es muy agradable ver formarse a los futuros profesionales de un área o temática. Puedes estar en casa leyendo…lo más importante en investigación es leer los trabajos que se publican en el área y estar al tanto de qué se cuece en dicha área.

Aficiones

Mi principal aficción es estar con mis niñas jugando, verlas crecer es maravilloso. Soy muy Sevillanita cuando llega la primavera y espero este año que podamos disfrutar de la Semana Santa y la Feria. Y el mar, me encanta la vela como deporte.

Centro o departamento

Dpto. Lenguajes y Sistemas Informáticos

Línea de investigación en la que trabaja actualmente

Aprendizaje Automático aplicado al análisis de datos ómicos y clínicos