{"id":82460,"date":"2025-11-07T10:10:01","date_gmt":"2025-11-07T13:10:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=82460"},"modified":"2025-11-07T10:10:01","modified_gmt":"2025-11-07T13:10:01","slug":"invitacion-al-seminario-aprendizaje-automatico-en-redes-biologicas-desde-la-funcion-de-las-proteinas-hasta-la-reutilizacion-de-farmacos-y-el-diseno-de-enzimas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=82460","title":{"rendered":"Invitaci\u00f3n al Seminario \u201cAprendizaje autom\u00e1tico en redes biol\u00f3gicas: desde la funci\u00f3n de las prote\u00ednas hasta la reutilizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos y el dise\u00f1o de enzimas\u201d"},"content":{"rendered":"<p><strong>La Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA),<\/strong> invita al seminario del <strong>Prof. Dr. Alberto Paccanaro<\/strong>, reconocido investigador en el \u00e1rea de aprendizaje autom\u00e1tico y biolog\u00eda computacional, quien compartir\u00e1 los resultados m\u00e1s recientes de su trabajo sobre la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para comprender y modelar redes biol\u00f3gicas complejas.<!--more--><\/p>\n<p>\ud83d\uddd3\ufe0f<strong>Mi\u00e9rcoles 12 de noviembre<\/strong><br \/>\n<strong>\u23f016:00 h<\/strong><br \/>\n<strong>\ud83d\udccdAuditorio del Edificio \u00abProf. Ing. Enzo Debernardi\u00bb<\/strong>, Campus de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (UNA), San Lorenzo<\/p>\n<p>Este encuentro busca motivar tanto a estudiantes de grado interesados en participar en la Escuela de Verano de la FGV y continuar su formaci\u00f3n a trav\u00e9s del Doctorado Directo en Brasil, como a estudiantes de posgrado de la Maestr\u00eda en Ciencias de la Inteligencia Artificial y del Doctorado en Ingenier\u00eda de la FIUNA, que deseen integrarse a proyectos colaborativos de investigaci\u00f3n con la FGV en temas de biolog\u00eda computacional, aprendizaje profundo y modelado de sistemas complejos. Asimismo, se est\u00e1 evaluando la posibilidad de que estudiantes de posgrado puedan realizar estancias de investigaci\u00f3n en la FGV, cuando existan l\u00edneas tem\u00e1ticas afines entre ambos programas.<\/p>\n<h4>Resumen del seminario<\/h4>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Las c\u00e9lulas vivas funcionan mediante multitud de redes moleculares interconectadas, donde prote\u00ednas, \u00e1cidos nucleicos y otras biomol\u00e9culas interact\u00faan de forma precisa y coordinada. En esta charla, presentar\u00e9 enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico que hemos desarrollado para resolver problemas de biolog\u00eda y farmacolog\u00eda que pueden formularse en t\u00e9rminos de inferencia en dichas redes a gran escala.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">En primer lugar, describir\u00e9 S2F (Secuencia a Funci\u00f3n), un m\u00e9todo de aprendizaje semi-supervisado que desarrollamos para predecir la funci\u00f3n de prote\u00ednas en organismos reci\u00e9n secuenciados, donde solo se dispone de informaci\u00f3n de secuencia. S2F crea un conjunto inicial de \u00absemillas\u00bb funcionales que se propagan a trav\u00e9s de redes de asociaciones funcionales predichas. Una innovaci\u00f3n clave es un novedoso algoritmo de propagaci\u00f3n de etiquetas que modela comunidades funcionales superpuestas, mejorando la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n. En extensas pruebas con genomas bacterianos, S2F super\u00f3 consistentemente a los mejores m\u00e9todos basados en secuencias, logrando mejoras sustanciales. El m\u00e9todo se puede aplicar a cualquier organismo reci\u00e9n secuenciado y est\u00e1 disponible como una herramienta de f\u00e1cil uso y acceso abierto.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">A continuaci\u00f3n, presentar\u00e9 un nuevo enfoque que combina ideas de la factorizaci\u00f3n matricial y la medicina de redes para predecir qu\u00e9 f\u00e1rmacos existentes pueden reutilizarse contra enfermedades virales espec\u00edficas. Este problema se conoce como reposicionamiento de f\u00e1rmacos, y nuestro m\u00e9todo es el primero capaz de predecir antivirales centrados en el hu\u00e9sped. Nuestro algoritmo aprende representaciones vectoriales de las diferentes entidades involucradas (f\u00e1rmacos, virus y prote\u00ednas) en un espacio de baja dimensionalidad, explicitando algunas de sus caracter\u00edsticas relevantes para el problema.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Finalmente, presentar\u00e9 un trabajo reciente en el que hemos aplicado modelos basados en transformadores de aprendizaje profundo para aprender distribuciones complejas de secuencias de amino\u00e1cidos; esto es an\u00e1logo a c\u00f3mo los Grandes Modelos de Lenguaje modelan la distribuci\u00f3n de secuencias de palabras en el contexto del Procesamiento del Lenguaje Natural. Al ajustar estos modelos a familias espec\u00edficas de enzimas, podemos generar enzimas con estructuras casi id\u00e9nticas a las naturales, pero con composiciones de amino\u00e1cidos diferentes, lo que permite crear nuevas enzimas con propiedades industriales \u00fanicas.<\/p>\n<h4>Puntos destacados<\/h4>\n<ul>\n<li>Predicci\u00f3n de funciones proteicas mediante el m\u00e9todo semi-supervisado S2F.<\/li>\n<li>Reposicionamiento de f\u00e1rmacos antivirales utilizando aprendizaje de representaciones en redes biol\u00f3gicas.<\/li>\n<li>Dise\u00f1o de enzimas artificiales mediante modelos transformadores inspirados en el procesamiento del lenguaje natural.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Breve biograf\u00eda del Prof. Dr. Alberto Paccanaro<\/h4>\n<p>El Prof. Paccanaro es Catedr\u00e1tico en la Escuela de Matem\u00e1ticas Aplicadas (EMAp) de la Funda\u00e7\u00e3o Getulio Vargas (FGV), en R\u00edo de Janeiro, y en el Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n de Royal Holloway, Universidad de Londres. Se licenci\u00f3 en Ciencias de la Computaci\u00f3n por la Universidad de Mil\u00e1n y obtuvo su doctorado en la Universidad de Toronto bajo la direcci\u00f3n de Geoffrey Hinton, pionero del aprendizaje profundo.<\/p>\n<p>Ha sido investigador visitante en Cornell, Yale, la Universidad de Venecia y la Universidad Cat\u00f3lica de Asunci\u00f3n, y colabora activamente con equipos internacionales en biolog\u00eda computacional y medicina de redes.<\/p>\n<p><strong>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre su trabajo puede encontrarse en:<\/strong> <a href=\"https:\/\/paccanarolab.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/paccanarolab.org\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA), invita al seminario del Prof. Dr. Alberto Paccanaro, reconocido investigador en el \u00e1rea de aprendizaje autom\u00e1tico y biolog\u00eda computacional, quien compartir\u00e1 los resultados m\u00e1s recientes de su trabajo sobre la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para comprender y modelar redes biol\u00f3gicas complejas.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":82464,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"_angie_page":false,"advanced_seo_description":"","jetpack_seo_html_title":"","jetpack_seo_noindex":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"page_builder":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[887,226,122],"tags":[],"class_list":["post-82460","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-eventos","category-investigaciones","category-seminarios"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/AlbertoPaccanaro.png","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pc8Odv-ls0","jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack-related-posts":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/82460","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=82460"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/82460\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":82465,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/82460\/revisions\/82465"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/82464"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=82460"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=82460"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=82460"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}