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Realizamos un levantamiento de tus necesidades y definimos el alcance de la propuesta.
El proyecto EXCALIBUR (EXtended Chemosensory Array for Lateral Ion Biosensing and Ultimate Recovery) es una iniciativa de GENIA que utiliza la biología sintética para desarrollar biosensores avanzados. Estos dispositivos son capaces de detectar y cuantificar con precisión los niveles de litio en la sangre, lo que es crucial para pacientes que utilizan litio como tratamiento para trastornos psiquiátricos. Los biosensores permiten un monitoreo continuo y exacto, asegurando que los pacientes mantengan niveles terapéuticos seguros y evitando la toxicidad. Además, este proyecto mejora significativamente la gestión del tratamiento con litio, proporcionando una herramienta innovadora que facilita un control personalizado y eficiente, mejorando la calidad de vida de los pacientes y optimizando su terapia.
Línea de investigación
La biología sintética combina biología e ingeniería para crear sistemas biológicos personalizados que revolucionan la medicina. Permite diseñar microorganismos que producen medicamentos específicos en el cuerpo, mejorando la eficacia y reduciendo efectos secundarios. Además, facilita el desarrollo de biosensores que monitorean biomoléculas en tiempo real, permitiendo ajustes precisos en los tratamientos. También posibilita la creación de células inmunitarias modificadas para combatir enfermedades complejas como el cáncer. En esencia, la biología sintética ofrece herramientas innovadoras para tratamientos más efectivos y personalizados, optimizando la salud de cada paciente.
Ofrecemos un servicio personalizado. Y el camino correcto para lograr tus objetivos.
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Nuestro equipo de expertos multidisciplinario realiza el análisis y diseño de la solución.
Esta etapa comprende el diseño de la base de datos, la codificación de la solución, la capacitación y entrega, la metodología es en cascada.
Para implementar Machine Learning se necesitan datos. Realizamos un análisis exploratorio y estudiaremos patrones, correlaciones, entre otros.
Construimos modelos usando técnicas de Machine Learning, medimos su rendimiento y ajustamos parámetros y entrenamos a la inteligencia artificial.
Una vez el proceso de entrenamiento permite determinar que el funcionamiento se realiza de forma óptima lo disponibilizamos para la empresa.