Carlos Loucera Muñecas

Grupo de investigación

Área de Bioinformática Clínica

Sobre mí

El Dr. Carlos Loucera obtuvo la licenciatura en Matemáticas por la Universidad del País Vasco en 2008, el Máster y Doctorado en Matemáticas y Computación por la Universidad de Cantabria en 2012 y 2017, respectivamente (Inteligencia Artificial para Diseño Asistido por Ordenador). En las primeras etapas de su carrera trabajó como científico de datos, automatizando el preprocesamiento de datos en flujos ETL en la Universidad de Cantabria, el Instituto Nacional de Estadística de España (INE, delegación regional de Cantabria) y la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), donde también desarrolló algoritmos de optimización numérica).

También trabajó como científico investigador en varios proyectos industriales, a saber: “Scape Planning Automation”, donde el aprendizaje automático y la computación evolutiva se utilizaron para el pronóstico de series de tiempo y la resolución de gráficos multiobjetivo. Proyecto (AAUT), “Development of an automatic system for detection and classification of defects in steam generator tubes by combining signal processing and Machine Learning models”, una colaboración entre la Universidad de Cantabria y los líderes del sector TECNATOM. Mientras que en el proyecto PREDILECT, “Desarrollo de modelos de Machine Learning no lineales para la previsión del consumo de energía eléctrica y gas”, una colaboración entre la Universidad de Cantabria y ALDRO (filial del Grupo PITMA).

Actualmente trabaja como Investigador postdoctoral en Machine Learning para Medicina Personalizada en el Área de Bioinformática Clínica (Fundación Progreso y Salud) donde investiga, desarrolla e implementa una variedad de algoritmos y herramientas de software que utilizan rutas de señalización, datos genómicos y metagenómicos en el contexto del aprendizaje automático interpretable aplicado al cáncer y enfermedades raras.

En esta última etapa, cabe destacar el desarrollo de proyectos de reposicionamiento de fármacos para Enfermedades Raras y COVID19 desde el punto de vista de la biología de sistemas, así como la modelización del riesgo de cáncer de colon a través del estudio funcional de la microbiota intestinal. Recientemente, el trabajo realizado en el área de la metagenómica, «Towards a metagenomics interpretable model for understanding the transition from adenoma to colorectal cancer», ha sido galardonado con el segundo premio tras presentarlo y defenderlo en el prestigioso congreso internacional «28th Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology: CAMDA”. Finalmente, el trabajo encabezado por el Dr. Carlos Loucera junto a los prestigiosos investigadores Joaquin Dopazo y María Peña Chilet, de máxima relevancia y actualidad, “Drug repurposing for COVID-19 using machine learning and mechanistic models of signal transduction circuits related to SARS-CoV-2 infection” ha sido publicado en la prestigiosa revista “Signal Transduction and Targeted Therapy” F: 13.493, Q1, D1).

Líneas de investigación

Aprendizaje Automático Interpretable en la Medicina de Precisión, Inferencia y Causalidad en Datos Clínicos Observacionales, Extracción de Conocimiento en Vías de Señalización Biológica

Resultados destacables

Loucera, C., Esteban-Medina, M., Rian, K. et al. Drug repurposing for COVID-19 using machine learning and mechanistic models of signal transduction circuits related to SARS-CoV-2 infection. Sig Transduct Target Ther 5, 290 (2020). https://doi.org/10.1038/s41392-020-00417-y (IF: 18.187, 5/298(Q1) BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY)

Vocación

El día que decidí dedicarme a la investigación está perfectamente marcado en mi vida: en lo últimos años de carrera (Matemáticas) conseguí una beca que me permitió asistir a un evento satélite del “International Congress of Mathematicians” (ICM). Por aquel entonces, andaba entre desorientado y desilusionado, pues pareciera ser que las únicas alternativas consistían en buscar trabajo en las “picadores de carne”, como programador, o dedicarme al sector educativo. El problema no residía en que no me pareciesen buenas opciones, sino en que llevaba años aprendiendo a codificar el mundo a través de las matemáticas para tratar de resolver problemas, mientras que las salidas ofrecidas distaban mucho de recoger lo aprendido. Sin embargo, en el ICM asistí a las ponencias de mujeres y hombres de ciencia, apasionados de las matemáticas, trabajando a lo largo del mundo, en un sinfín de áreas del conocimiento, desde la construcción de las presas del futuro en los Países Bajos hasta el desarrollo de modelos que explicasen la manera en que las células se comunican. Además de diversos cursos y talleres, donde pude poner el conocimiento adquirido al servicio de la resolución de problemas “reales”. La pasión con la que se vivía allí, la experiencia internacional, el rico bagaje multicultural, todo ello al servicio del avance científico y la divulgación de lo obtenido para sembrar las semillas del mañana, consiguieron despertar al investigador que había en mí. Al tiempo, terminé la carrera, poniendo fin a mi mediocridad como estudiante de licenciatura, me apunté  a un máster oficial del estado, sin becas conseguí el sustento investigando fuera del ámbito de mi tesis, terminé el doctorado en cinco años y a día de hoy tengo una plaza de postdoc competitiva conseguida por méritos. Moraleja: la importancia de la divulgación, pues ese era el objetivo principal del evento ICM al que asistí.

Deseo científico

Que los científicos colaborásemos aún más, de forma abierta y trasparente, en pos de avanzar más rápido, minimizando el consumo de recursos, tanto humanos como materiales. Dicha forma de colaborar implicaría un avance sin precedentes en la divulgación y desarrollo del conocimiento, que conllevaría la formación de nuevas generaciones con valores fundamentados en la sostenibilidad de un sistema. Sin embargo para que algo así suceda se necesita una financiación mucho mayor de la actual, con el fin de dotar al sistema de investigación de un cuerpo de clase obrera en vías de extinción debido a la promoción de los mal llamados programas de “excelencia”,  que sólo promueven la supervivencia del individuo.