En el marco del Ciclo de Investigación de la Facultad de Ingeniería y Negocios, el académico e investigador del Núcleo de Investigación en Data Science de UDLA, Eduardo Martínez, expuso el estudio titulado “Comparative and Systems Analyses of Leishmania spp. Non-Coding RNAs Through Developmental Stages”. 

El expositor contextualizó el estudio al explicar que la leishmaniasis es una enfermedad tropical causada por tripanosomátidos, transmitida por un vector y que afecta a mamíferos, incluidos los seres humanos y animales domésticos. Esta enfermedad está presente en más de 90 países, principalmente en regiones tropicales como Brasil, India, Somalia, Sudán y Etiopía.  

Uno de los principales desafíos en torno a esta enfermedad es la resistencia que los parásitos han desarrollado frente a los tratamientos actuales. “Si bien hay tratamientos para tratar la enfermedad, son bastante complejos, complicados para los pacientes y también se ha observado que los parásitos han generado resistencia”, señaló Martínez, lo que hace urgente la búsqueda de nuevos blancos terapéuticos.

En este contexto, el investigador explicó que su trabajo se ha enfocado en la interacción que tiene el parásito con su huésped, las células humanas, para poder identificar cuáles son las mejores vías de comunicación que tienen entre ambos organismos para poder bloquearlas. Una de las claves de esta comunicación son los ARN no codificantes, moléculas que, si bien no generan proteínas, cumplen funciones importantes en la regulación celular. 

Asimismo, su investigación busca determinar el rol de estos ARN en las distintas etapas del desarrollo del parásito y su potencial como biomarcadores para el diseño de nuevos tratamientos. 

Martínez describió que el enfoque de su investigación es computacional y colaborativo, realizado junto a investigadores  de universidades como Universidad de Chile, Universidad Mayor y Universidad San Sebastián. 

El expositor también subrayó que los hallazgos tienen aplicaciones más allá del campo biomédico: “Miramos a lo largo de todo este espectro utilizando esta misma arquitectura de flujo de información para poder generar nuevo conocimiento, en este caso la biología”. 

Martínez, quien también es Director del Magíster en Data Science de la Facultad de Ingeniería y Negocios, concluyó con más detalles su investigación, propiciando un espacio de diálogo y reflexión interdisciplinaria entre académicos presentes.