Me presento, mi nombre es Tere, soy licenciada en biología en la Universidad Autonoma de Yucatán (UADY), llevo aproximadamente dos años especializandome en bioinformática y seré la encargada de impartir este curso. En esta sección, me gustaría poder contarte un poco de mi trayectoria y experiencia en bioinformática.

Mi interés inicio cuando estaba en cuarto semestre de la licenciatura y gracias a la participación que tuve durante una competencia llamada Liga de diseño del concurso internacional de biología sintética o mejor conocida como: iGEM (International Genetically Engineered Machine). El objetivo de la competencia, era utilizar herramientas computacionales que respaldarán un futuro estudio de laboratorio, esto incluia diseñar primers, circuitos genéticos, plásmidos, analisis bioinformáticos, entre otros, todo de manera in silico. Para esta competencia, mi equipo y yo propusimos desarrollar un sistema bacteriano que fuera capaz de degradar compuestos azoicos del río Atoyac, Puebla. Nuestra pregunta era, ¿Cúales enzimas eran mejores para poder degradar este compuesto?. Por esta razón, tuve que aprender a programar y utilizar diferentes softwares bioinformáticos que comprobaran cual enzima tenía mejor afinidad por el compuesto tóxico. Gracias a un maravilloso equipo de trabajo, ganamos medalla de oro, una nominación al mejor enfoque en biología computacional y caracterizar una nueva enzima con la capacidad de degradar compuestos azoicos. Más tarde, me converti en asesora principal de una startup llamada: Synthetic Biobots. Conformada por un grupo de chicos entusiasmados por participar en iGEM. Tras mucho esfuerzo, ganaron medalla de oro y llevaron su proyecto a Bostón, EUA.

Ahora se encuentran desarrollando su ídea a lado de una empresa líder en biología sintetica, llamada Ginkgo Bioworks. Todo el proyecto lo elaboraron con mucho esfuerzo y utilizando únicamente herramientas bioinformáticas.

Para 2022 recibi una beca por parte de Let ́s learn BioIT-School, después de quedar dentro del top 10 de candidatos para un intercambio en “Computer- Aided Drug Design”, tras presentar un examen en python y biología molecular. Este intercambio, en conjunto con una beca por parte del CONACYT, me han permitido desarrollarme en proyectos de investigación sobre Machine Learning, Inteligencia Artificial, Transcriptómica, genómica, proteomica, química computacional y bioinformática estructural. Mi trabajo de investigación reciente intenta comprender porque algunos pacientes con cáncer de páncreas mueren antes y otros después, especificamente, ¿qué factores influyen y determinan este suceso?. Para ello, he tenido que aprender a programar en bash, python y R, así como utilizar paquetes y librerias para realizar analisis másivos de datos transcriptómicos provenientes de pacientes con diferentes tipos de cáncer. Esto me ha permitido encontrar nuevos marcadores moleculares, dianas terapeuticas, oncogenes, entre otros.

Nota: amo a los gatos, pero ellos no parecen hacerlo