VALPO: Validación estadística del análisis longitudinal, composicional y a gran escala de datos de microbiota para predecir acontecimientos sanitarios

Equipo asociado
VALPO

Equipo asociado

Fecha de inicio: 2025

Fecha de término: 2027

 

 

 

 

Instituciones líderes:

  • Equipo-proyecto SISTM, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria (Francia)

  • Centro de Investigación y Modelamiento de Fenómenos Aleatorios – Valparaíso (CIMFAV), Universidad de Valparaíso (Chile)

Instituciones colaboradoras: 

  • Universidad Adolfo Ibáñez (Chile)

  • Inria Chile (Chile)

  • CHU Bordeaux Pellegrin/Inserm (Francia)

  • Equipo-proyecto PLEIADE, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria (Francia)

Coordinadores

Cristian Meza
Cristian Meza
CIMFAV, Universidad de Valparaíso

 

Resumen del proyecto

El proyecto VALPO (Validación estadística del análisis longitudinal, composicional y a gran escala de datos de microbiota para predecir acontecimientos sanitarios) busca impulsar métodos estadísticos para el análisis de datos complejos del microbioma. Esta colaboración se centra en conjuntos de datos longitudinales, composicionales y de alta dimensión, que presentan desafíos debido a su escasez, inflación cero y complejas dependencias a lo largo del tiempo.

El proyecto se basa en iniciativas previas de los equipos centrales iniciales de Inria SISTM, Universidad de Valparaíso (CIMFAV), CHU Bordeaux e Inserm. Se refuerza con la incorporación de nuevos equipos, como Pleiade, Universidad Adolfo Ibáñez e Inria Chile, que aportan experiencia complementaria. La investigación ampliará el trabajo previo mediante nuevas metodologías para la visualización de datos longitudinales del microbioma, enfoques basados ​​en SAEM para identificar características microbianas asociadas a enfermedades y técnicas de aprendizaje automático para predecir resultados de salud.

La colaboración combina la experiencia estadística de Chile y Francia con aplicaciones en enfermedades crónicas como el asma, la fibrosis quística y el análisis de la translocación microbiana en muestras de sangre para predecir la respuesta a las vacunas. Estos ejemplos no son exhaustivos, ya que también se explorarán otras aplicaciones que utilizan datos de acceso abierto de estudios publicados para ilustrar la utilidad de los desarrollos algorítmicos.

Equipo

En Francia: 

  • Marta Avalos-Fernandez, investigadora, coordinadora del proyecto VALPO, Equipo-proyecto SISTM, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria

  • Rodolphe Thiébaut, investigador, Equipo-proyecto SISTM, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria

  • Antonin Colajanni, estudiante doctorado, Equipo-proyecto SISTM, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria 

  • Céline Hosteins, estudiante de máster, Equipo-proyecto SISTM, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria

  • Clémence Frioux, investigadora, Equipo-proyecto PLEIADE, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria

  • Simon Labarthe, investigador, Equipo-proyecto PLEIADE, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria

  • Guilhem Sommeria-Klein, investigador, Equipo-proyecto PLEIADE, Centro Inria de la Université de Bordeaux, Inria

  • Laurence Delhaes, investigadora, Inserm / CHU Bordeaux

  • Raphaël Enaud, investigador, Inserm / CHU Bordeaux

En Chile: 

  • Cristian Meza, investigador, coordinador del proyecto VALPO, CIMFAV, Universidad de Valparaíso

  • Karine Bertin, investigadora, Universidad de Valparaíso

  • Soledad Torres, investigadora, Universidad de Valparaíso

  • Ramon Sotomayor, investigador, Universidad de Valparaíso

  • John Barrera, estudiante doctorado, Universidad de Valparaíso

  • Gabriela Gutierrez, estudiante pregrado, Universidad de Valparaíso

  • Susana Eyheramendy, investigadora, Universidad Adolfo Ibañez

  • Nayat Sánchez-Pi, investigadora, Inria Chile

  • Luis Martí, investigador, Inria Chile