Diagnóstico, prevención y tratamiento de enfermedades metabólicas y obesidad por medio de la integración de gran cantidad y diversidad de datos experimentales en individuos, poblaciones y su entorno.
¿Qué hace esta unidad?
El gran reto de esta unidad es entender los factores e integrarlos para buscar una comprensión global y profunda de las enfermedades. En esta unidad asumimos el desafío de manejar los datos masivos y traducirlos en conocimiento científico, con la visión de generar nuevos diagnósticos, terapias y elementos de prevención que permitan reducir los índices de obesidad y otras enfermedades metabólicas en la población mexicana y latinoamericana.
La obesidad: un problema multifactorial
La población mexicana presenta obesidad agravada y trastornos metabólicos con pronósticos de vida muy inferiores a los de países desarrollados. Las características de estos trastornos siguen sin comprenderse del todo en nuestra población. Existen diversos factores: genéticos, epigenéticos, dietéticos, ambientales y de estilo de vida que afectan el desarrollo de las enfermedades metabólicas y su pronóstico.
La biología integrativa
La biología integrativa se refiere al interés en diferentes áreas de la biología, comenzando desde el aspecto molecular moldeado por genes y proteínas, hasta organismos individuales, poblaciones e incluso ecosistemas. La investigación interdisciplinaria que se lleva a cabo en esta área busca tanto la diversidad como la incorporación, mediante el manejo de todos los niveles biológicos de organización.
En México, la biología integrativa se ha desarrollado en los últimos años con el fin de potenciar el estudio de los seres vivos y su entorno desde el nivel molecular hasta el de comunidades. La creación de la Biología Integrativa recae principalmente en poder dilucidar la complejidad biológica mediante estrategias interdisciplinarias y tecnologías de última generación, incluyendo el estudio masivo de datos, así como la aplicación de disciplinas como biología computacional, genética, biología celular del desarrollo y química biológica.
Los temas y líneas de investigación que se desarrollan actualmente en México en otras instituciones incluyen medio ambiente y biodiversidad, educación ambiental, participación social, microbiología, etología y agricultura. En el IOR nos enfocamos en la salud y el bienestar del ser humano incluyendo su genómica funcional y los efectos de su entorno (alimentación, estilo de vida, exposición al medio ambiente, etc.)
Tipos de investigación
- Características genómicas y metabolómicas de las y los mexicanos (población y familias) con trastornos metabólicos y su contraste con aquellas que en el mismo ambiente se mantienen sanas.
- Efectos a nivel multiómico de la dieta habitual, preferencias sensoriales y nuevos alimentos de las poblaciones mexicana y latinoamericana con enfoques en embarazo y primera infancia.
- Generación de elementos de ciencia de datos e Inteligencia Artificial para sustentar y justificar el diseño de nuevos diagnósticos, terapias y políticas públicas dirigidas al combate de enfermedades metabólicas.
- Intervenciones dietarias vitamínicas y con grasas funcionales desde la infancia y sus efectos para mejorar las comorbilidades relacionadas con la obesidad y las enfermedades metabólicas en adultos.
* Acerca de Profesores Investigadores: Son investigadores principales que dedican el 75% de su tiempo a la investigación y el 25% a actividades de la facultad (docencia) en la escuela a la que están afiliados en el Tecnológico de Monterrey (en el caso del IOR, ya sea a la Escuela de Medicina, la Escuela de Ingeniería y Ciencias o la Escuela de Gobierno y Transformación Pública)
Dra. Rocío Isabel Díaz de la Garza
Líder de Unidad. Profesora investigadora
Genómica Funcional de Vitaminas en Organismos.
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Dr. José Manuel Villalobos Escobedo
Profesor investigador
Genómica funcional para la biosprospección.
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Dr. Carlos Rodríguez López
Profesor investigador
Diversidad química de la dieta y metabolómica.
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Dr. Juan Emmanuel Martínez Ledesma
Profesor investigador
Análisis de datos genómicos y Machine Learning en Medicina.
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