Grupo de investigación

FQM-201 Teoría de Bifurcaciones y Sistemas Dinámicos
EM02_Mathematical Medicine (INIBICA)

Sobre mí

María Rosa Durán es Profesora Titular de la Universidad de Cádiz, doctora en Matemáticas con calificación de Sobresaliente “Cum Laude”. Ha recibido el Premio Extraordinario de Doctorado en Ciencias en 2017. Tiene una amplia experiencia en oncología matemática y en el desarrollo de modelos matemáticos de dinámica tumoral, diabetes, resistencia, etc. Su producción investigadora es de más 30 artículos indexados en JCR, 14 de ellos Q1. Además dos pre-prints que se encuentran en proceso de revisión en revistas de alta calidad, la SEMA Journal o la revista Science Advances.

Es la Investigadora responsable del grupo de investigación Emergente EM02_Mathematical Medicine del Instituto de Investigación e Innovación Biomédica de Cádiz (INIBICA). Co-Investigadora responsable del grupo de investigación “Mathematical Oncology Laboratory (UCA-UCLM)” en la Red Andaluza de Terapias CAR de Andalucía desde 2021.

Es responsable del grupo de investigación FQM-201 de la Universidad de Cádiz. Es miembro desde 2013 del grupo MôLAB (Mathematical Oncology Laboratory) de la Universidad de Castilla La-Mancha.

Ha recibido tres premios por la repercusión y la implicación social del proyecto del que es investigadora principal: “Premio Ciudad de Jerez a la iniciativa” otorgado por el ayuntamiento de Jerez y “Premio Implicación social” otorgado por el Foro de Consejos Sociales de Universidades de Andalucía”, “Premio a la Innovación Tic en área biomédica” otorgado por el INIBICA-Fundación Unicaja. Es la investigadora responsable de los siguientes proyectos: Identificación temprana de recidiva y optimización de tratamientos en LLA mediante modelización y análisis discriminante (ITI-0038-2019); Recaída-0: Matemáticas contra la leucemia infantil (PRECIPITA-2017-000214); Modelo Matemático que permita identificar nuevos marcadores biológicos útiles para predecir recaídas (APURECAIDA0).

Líneas de investigación

Matemáticas aplicadas a la biomedicina

Resultados destacables

Modelos matemáticos que simulan la evolución de la leucemia linfoblástica y sus tratamientos.

Algoritmos clasificadores basados en análisis discriminantes de datos para predecir la recaída en Leucemia Linfoblástica Aguda.

Vocación

Desde pequeña me ha gustado la ciencia, además de ayudar a los demás. Así que desde que elegí ser científica tenía claro que quería aplicar las matemáticas en la lucha contra el cáncer. Un conjunto tan diverso de enfermedades necesita formas de ataque diversas, y, por eso, es interesante la ayuda de otras disciplinas, como la biología, la física, la química, la informática, la ingeniería o las matemáticas. Sigo aquí, porque es esperanzador y una realidad trabajar con médicos y datos reales de distintos hospitales y ver que en un futuro lo que estamos construyendo puede beneficiar a los pacientes.

Deseo científico

Conseguir evitar la recaída de la leucemia infantil y mejorar los tratamientos para que todos los niños superen la enfermedad con éxito.