La Fundación Instituto Roche entrega un reconocimiento al ISCIII, CNIO, BSC- CNS y SEBiot

La Fundación Instituto Roche ha otorgado un reconocimiento al Máster de Bioinformática y Ciencia de Datos en Medicina Personalizada de Precisión y Salud, con motivo de su décima edición, por su compromiso con la formación de profesionales sanitarios en Ciencia de Datos, poniendo en valor la visión pionera que tuvieron las instituciones organizadoras al ponerlo en marcha al identificar la necesidad de incorporar perfiles expertos en bioinformática, para la correcta implementación de la Medicina Personalizada de Precisión.

“Con este reconocimiento, la Fundación ratifica su compromiso con la formación de los profesionales sanitarios en estas nuevas áreas que se están convirtiendo en imprescindibles para la Medicina del hoy y sobre todo para la Medicina del mañana” afirma Dña. Consuelo Martín de Dios, directora gerente de la Fundación Instituto Roche.

El Máster de Bioinformática y Ciencia de Datos está organizado conjuntamente por el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) y la Sociedad Española de Biotecnología (SEBiot). La Fundación Instituto Roche colabora con este máster otorgando cuatro becas para la realización de este. Este Máster —acreditado por la International Society for Computational Biology (ISCB) que reconoce programas de excelencia en bioinformática— ha sido pionero en España en la formación desde sus inicios de más de 180 especialistas; quienes ya están contribuyendo a la necesaria transformación del sistema sanitario para la medicina del futuro.

La Dra. Fátima Al-Shahrour, co-directora del Máster y jefa de la Unidad de Bioinformática del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), ha destacado que el Máster fue pionero en entender que la biología y la medicina iban a experimentar una transformación profunda como consecuencia de la revolución de los datos, y que esto iba a requerir nuevos perfiles profesionales que todavía no existían en el mercado laboral. La clave, como ha remarcado la Dra. Al-Shahrour, fue no plantear la bioinformática como una especialización técnica aislada, sino como una disciplina científica para abordar problemas biomédicos reales desde una perspectiva diferente.

“Más que adelantarse a una tecnología concreta, el Máster se adelantó a una necesidad real emergente: la de formar profesionales capaces de desenvolverse en la intersección entre la biología, la medicina y la computación. Y esa apuesta, que en 2017 todavía podía parecer muy especializada, es hoy fundamental para afrontar una medicina cada vez más personalizada, predictiva y basada en datos”, ha subrayado.

Los contenidos formativos del Máster buscan conectar el conocimiento científico con el desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas ante un sector sanitario que demanda perfiles híbridos. La adaptación y previsión de las necesidades de la medicina del futuro se traduce en una alta empleabilidad de los estudiantes y graduados becados. Tal y como asevera el Dr. Alfonso Valencia, co-director del Máster, profesor de Investigación ICREA y director del Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), el Máster ha sabido incorporar con naturalidad áreas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la integración de datos clínicos y biomédicos y los nuevos paradigmas de gestión y tratamiento de los datos; “un área que se consolida como base de todos los desarrollos computacionales en bio-medicina donde los profesionales que formamos son cada vez más necesarios y demandados”.

Para D. Iñaki Imaz Iglesia, director de la Escuela Nacional de Sanidad (ENS) del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), este reconocimiento supone un gran orgullo para la ENS y para el conjunto del ISCIII. “Desde hace más de 100 años la ENS viene desarrollando programas formativos en salud pública y ha mantenido su espíritu innovador a la vez que ha preservado los programas con bases consolidadas. Este Máster es una referencia en innovación, aplicabilidad y rigurosidad y nos conecta con lo mejor de la ciencia y la tecnología. El ISCIII desea seguir apoyando este Máster junto con otras iniciativas en Medicina Personalizada de Precisión a lo largo del Sistema Nacional de Salud”, ha declarado.

En esta línea, Dña. María José Hernáiz Gómez-Dégano, presidenta de la Sociedad Española de Biotecnología (SEBiot), ha compartido también el orgullo que supone recibir este premio. “La ciencia de datos es clave para el desarrollo de nuevos enfoques terapéuticos y de la Medicina Personalizada de Precisión, pero también para el avance de la biotecnología, explotando todo su potencial en áreas como la salud, la agricultura y la sostenibilidad medioambiental. Por eso nos comprometimos con el máster desde su primera edición y seguiremos apoyando una iniciativa clave para la formación de unos profesionales que son esenciales para el avance de la ciencia", ha apuntado.

En el transcurso de la jornada, la Fundación ha dado a conocer a los ganadores de la VIII Convocatoria de ayudas a la formación en el área de Ciencia de Datos en Medicina Personalizada de Precisión para cursar el Máster, lo que evidencia nuevamente su compromiso con la formación de los profesionales sanitarios en estas nuevas áreas que definen la medicina de la generación actual y las venideras. Los ganadores inciden en la necesidad de invertir en Ciencia de Datos para capitalizar la cantidad ingente de datos que se generan en la investigación biomédica y trasladar así los avances científicos a la práctica clínica diaria.

En esta ocasión, los estudiantes que han obtenido la beca son Ana Vargas, analista de datos; Clara Gordillo, estudiante predoctoral en el Instituto de Investigaciones Biomédicas Sols-Morreale (IIBM); Pedro García, investigador postdoctoral en el grupo de Metástasis Cerebral en el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO); y Raúl Viedma, graduado en Biología con Máster en Microbiología.