Optimización combinatoria en el diseño computacional de vacunas

  1. Malaina Celada, Iker Andoni
unter der Leitung von:
  1. Virginia Muto Foresi Doktorvater/Doktormutter

Universität der Verteidigung: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 28 von Juni von 2022

Gericht:
  1. Juan Manuel Peña Ferrández Präsident/in
  2. Silvia Marcaida Bengoechea Sekretär/in
  3. Jesús María Cortés Díaz Vocal

Art: Dissertation

Teseo: 743236 DIALNET lock_openADDI editor

Zusammenfassung

A pesar de la creciente presencia de las matemáticas en el resto de ciencias, y en particular, en las ciencias biomédicas, a día de hoy la relación entre ambas sigue viéndose como una rareza. Sin embargo, ésta debería considerarse como una nueva oportunidad para dar soluciones eficientes a los problemas más relevantes de la humanidad, a saber, los que afectan a la salud de todos. En esta tesis, hemos profundizado en dicha relación, aplicando las matemáticas al diseño computacional de vacunas. En particular, hemos presentado un criterio para el diseño computacional de vacunas que permite tener en cuenta características biológicas al realizar la búsqueda de candidatos, al mismo tiempo que protege contra todas las variantes del virus consideradas. Esta metodología ha sido testada experimentalmente en un candidato a vacuna contra el SARS-CoV-2. Además, hemos realizado otro estudio donde se ha diseñado una vacuna personalizada contra el melanoma, y la hemos testado ex vivo, corroborando la eficiencia de las técnicas cuantitativas en el diseño de vacunas. Como resultado, en esta tesis presentamos tres publicaciones donde se han utilizado las matemáticas en el diseño de vacunas, que posteriormente se han testado, ofreciendo resultados prometedores. A través de dichos trabajos, se espera evidenciar la sinergia (cada vez más difícilmente discutible) entre las ciencias exactas y las ciencias de la salud.