Patrones de Crecimiento y Evolución - PGE Projects uri icon

type

  • National Research Project

reference

  • PID2022-142185NB-C22

date/time interval

  • September 1, 2023 - August 31, 2026

abstract

  • El estudio de la respuesta de los seres vivos a cambios ambientales es un reto fundamental en la ciencia actual. Por un lado, las bacterias
    han desarrollado resistencia a todos los antibióticos en uso clínico, creando un problema de salud pública de primer nivel. Esto nos fuerza
    a buscar soluciones creativas para paliarlo, entre las cuales se encuentran las terapias secuenciales, donde varios antibióticos se aplican
    uno después de otro, explotando nuestro conocimiento de la evolución bacteriana. Por otro lado, el cambio climático está alterando los
    ritmos naturales de las plantas, afectando a cultivos y poblaciones naturales, en aspectos como el tiempo de floración o el tamaño de las
    plantas. En ambos casos urge una mayor comprensión de los detalles dinámicos de estos problemas. Para abordar su elevada
    complejidad, es necesario recurrir a un enfoque interdisciplinar basado en técnicas cuantitiativas procedentes de la física y las
    matemáticas.
    El objetivo de este proyecto es avanzar en el conocimiento de las respuestas biológicas a los cambios ambientales, mediante el uso de
    modelos evolutivos y de biología de sistemas. Primero, vamos a modelizar la evolución de poblaciones bacterianas en regímenes de
    terapias secuenciales de antibióticos. Vamos a desarrollar modelos matemáticos de creciente complejidad, de forma que podamos
    deducir cuáles son las variables fundamentales que afectan al éxito de este tipo de terapias. También estudiaremos el efecto de
    inductores de resistencia como facilitadores de la terapia secuencial (una colaboración con un grupo experimental) y analizaremos bases
    de datos de resistencia a antibióticos en busca de patrones que nos permitan diseñar terapias efectivas.
    En segundo lugar, vamos a estudiar el efecto del ambiente en los patrones de crecimiento vegetal, estudiando tres modelos distintos: la
    respuesta de la planta Arabidopsis thaliana a cambios de luz y temperatura, integrando estos dos elementos en un modelo desarrollado

keywords

  • resistencia a antibióticos, terapia secuencial, evolución biológica, cambio climático, biología del desarollo vegetal, biología de sistemas; modelos matemáticos, sistemas complejos; antibiotic resistance, sequential therapy, biological evolution, climate change, plant development biology, systems biology, mathematical; modelling, complex systems