El estilo de vida moderno asociado a
la sobrenutrición, sedentarismo, estrés emocional y otros
factores conduce al desarrollo de enfermedades tales como la diabetes tipo2, el
cáncer de colon, enfermedades cardiovasculares y derrames cerbrales
con un origen común: una respuesta inflamatoria crónica de bajo nivel. En
situaciones normales, esta respuesta protege al organismo de ataques de agentes
patógenos externos. Sin embargo, cuando esta respuesta se sostiene por períodos
prolongados conduce a daños y disfunción celular. En este trabajo se presenta
el modelado de vías de señalización celular mediante redes reguladoras
complejas. En particular, nos enfocamos en células beta de páncreas y en
células del sistema inmune. En el primer caso, esto conduce a una descripción
de los mecanismos subyacentes al desarrollo de la diabetes tipo 2. En el segundo
caso, este enfoque nos ha permitido iniciar el estudio de mecanismos inherentes
a la disfunción de la respuesta inmune.
Estudió la Licenciatura en Física, la
Maestría en Ciencias y el Doctorado en Ciencias en la Facultad de Ciencias de
la UNAM, siendo su co-director el pionero mundial de
las Ciencias de los Sistemas Complejos, el profesor Germinal Cocho Gil; Entre
2000-2003 fue consultor científico del Breakthrough Propulsion Physics Project de la
NASA. Ha sido profesor en cursos de licenciatura y posgrado de la UNAM desde
1979 a la fecha, e investigador del Instituto de Física de la UNAM de 1988 a la
fecha. Una de sus líneas de investigación más exitosa es en Modelos Matemáticos
en Biomedicina, para VIH y epidemiología.
A nivel mundial, y sobre todo en
Occidente, el tipo más común de cáncer en mujeres es el cáncer de seno. Se
estima que una de cada ocho mujeres padecerá cáncer de seno durante su tiempo
de vida. Para disminuir la mortalidad causada por esta enfermedad, la detección
temprana es esencial. La técnica más utilizada para realizar exámenes de
detección y diagnóstico temprano se basa en mamogramas.
El análisis de mamogramas, normalmente realizado por
radiólogos expertos, es una tarea difícil y tediosa, por lo que es sencillo
cometer errores. Típicamente la tasa de error se disminuye empleando un doble
análisis, pero esto representa utilizar dos radiólogos en vez de uno. Diversas
técnicas de procesamiento digital de imágenes y aprendizaje automático se han
desarrollado para darle forma a sistemas de diagnóstico asistido por
computadora. En esta plática se presenta un panorama de tales técnicas y se
revisarán cuáles son los retos más importantes aún por superar.
Es Ingeniero en Telecomunicaciones por
la UNAM, Maestro en Ciencias de la computación (sistemas inteligentes) y Doctor
en Ciencias de la computación, por la Universidad de Liverpool, Reino Unido. El
Dr. Rojas desarrolló su tesis doctoral sobre el tema de Detección, Segmentación
y Clasificación Automatizada de tumores de seno, con base en el análisis de
mamografías utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Cuenta con
publicaciones de alto impacto sobre estos temas, que hasta la fecha han sido
citadas alrededor de 200 veces. Actualmente, el Dr. Rojas trabaja en nuevos
algoritmos para la mejor y más eficiente solución a estos problemas. Sus
intereses de investigación incluyen Aprendizaje Automático, Aprendizaje
Profundo, Inteligencia Computacional y Visión Artificial.