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Rodrigo Assar
GLOBANT - UCH
Rodrigo Assar es Ingeniero Civil Matemático de la Universidad de Chile (2005) y Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Burdeos (2011). Con más de 15 años de experiencia trabajando en torno a los datos, ha desarrollado su carrera en áreas como el modelamiento matemático, la bioestadística, la bioinformática, la ciencia de datos, ML e IA.
Actualmente se desempeña como Senior Data Scientist en Globant, participando en proyectos de IA aplicada en diversos sectores más allá del ámbito médico. Además, es profesor adjunto ad honorem en el ICBM de la Universidad de Chile, donde contribuye al Magíster en Informática Médica e impulsa investigaciones biomédicas. También participa como docente en el Magíster en Ciencia de Datos de la UDLA, dictando cursos en torno a ciencia de datos, ML e IA.
Dante Travisany
UDLA
Xaviera Lopez
UCM
Ingeniera en Bioinformática (U. de Talca) y Doctora en Ciencias (U. de Talca). Actualmente es Profesora Asistente del Departamento de Computación e Industrias de la Universidad Católica del Maule, líder del Laboratorio de Sistemas Inteligentes e Ingeniería de Datos Multidisciplinar "MinDSLab". Parte del instituto milenio iHEALTH como investigadora joven. Su área de investigación se centra en la ciencia de datos, machine learning y herramientas basadas en IA aplicado a la biomedicina y salud.
Horacio Poblete
UTAL - CBSM
Dr. Horacio Poblete Vilches es químico y doctor en ciencias con más de 15 años de experiencia en investigación científica de alto nivel. Es líder del "Nanobiomaterials group" en la Universidad de Talca, especializado en el estudio de sistemas biológicos y biomateriales mediante simulaciones moleculares, cálculos de energía libre, modelado multiescala y técnicas de coarse-graining. Su trabajo abarca áreas como neurociencia, nanomedicina, membranas y canales iónicos. Ha liderado numerosos proyectos científicos competitivos, es autor de más de 40 publicaciones, y guia a multiples alunos de pre y postgrado.
Carol Moraga
UOH
Carol Moraga es Ingeniera en Bioinformática de la Universidad de Talca y doctora en Bioinformática de la Universidad Claude Bernard Lyon 1, Francia. Realizo su investigacion postdoctoral en el CNRS (Francia) y actualmente es Profesora asistente de la Universidad de O’Higgins, en donde lidera diversos proyectos de iniciativas como ANID, FNDR, y también forma parte del núcleo milenio Phytolearning como investigadora asociada. Actualmente su línea de investigación se centra en el desarrollo de algoritmos para predecir regulación posttrasncripcional en especies no modelo, específicamente en plantas endémicas para estudiar resiliencia climática.
Estefania Tarifeño
UdeC
Violeta Chanch
USACH
Yorley Duarte
UNAB
Valeria Márquez Miranda
UNAB
Ingeniera en Bioinformática y Doctora en Biotecnología de la Universidad Andrés Bello. La Dra. Márquez-Miranda es Directora del Peptide Discovery and Machine Learning Lab, especializado en Biofísica Computacional y Machine Learning. Realizo un Postdoctorado para iniciativas de la US-Army y la UNAB. Además realizó un postdoctorado en el Centro Interdisciplinario de Neurociencias de Valparaíso. Luego dirigió el equipo de Descubrimiento de Fármacos en la empresa uBiome. Actualmente la Dra. Márquez-Miranda es Profesor Asistente de la Universidad Andrés Bello.
Matías Zuñiga
UTEM - IDT
El Dr. Matías Zúñiga Bustos es Ingeniero en Bioinformática de la Universidad de Talca (2013) y Doctor en Fisicoquímica Molecular de la Universidad Andrés Bello (2018). Actualmente se desempeña como Profesor Asistente en la Universidad Tecnológica Metropolitana (UTEM), donde forma parte del Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico de la UTEM, liderando un proyecto FONDECYT de Iniciación. Su línea de investigación se centra en la Quimioinformática y la Simulación Molecular aplicadas a sistemas biológicos y nanomateriales, en donde ha contribuido con múltiples artículos de corriente principal. Ha dirigido tesis en las carreras de Ingeniería en Bioinformática e Ingeniería en Biotecnología, abordando temáticas como el diseño de péptidos con potencial actividad en la dinámica de microtúbulos, búsqueda de inhibidores duales para tubulina y PD-L1, y el desarrollo de protocolos computacionales para la generación de péptidos activos frente a receptores proteicos.
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