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Investigadores del IRB Barcelona han identificado la huella genética causada por algunos tratamientos contra el cáncer y por primera vez han podido calcular la toxicidad genética de algunas quimioterapias. Claudia Arnedo, IRB Barcelona.
Científicas - Nature Genetics
Determinan por primera vez las alteraciones genéticas causadas por las quimioterapias
José Picón (Fundación Tatiana Pérez de Guzmán el Bueno-FTPGB), Ángel Carracedo, César Nombela (Fúndación Carmen y Severo Ochoa-FCSO), Salvador Aznar (IRB Barcelona), Rosa Menéndez (CSIC), César de Haro (FCSO) y Alvaro Matud (FTPGB)
Institucionales
Salvador Aznar Benitah recibe el Premio Fundación Carmen y Severo Ochoa 2019
Fran Supek, jefe del laboratorio de Genome Data Science del IRB Barcelona
Institucionales
Fran Supek, elegido EMBO Young Investigator
Roger Gomis, jefe del Laboratorio de Control del Crecimiento y Metástasis del Cáncer, IRB Barcelona.
Institucionales
El investigador Roger Gomis recibe una beca de la Fundación Fero para el estudio del cáncer de mama metástasico
La proteína SMAD2 puede presentar dos orientaciones. En verde se señala la forma abierta que permite la unión al ADN y en rojo la conformación cerrada e incompatible con dicha unión. Maria J. Macias, IRB Barcelona.
Científicas - Genes & Development
Descifran las claves de las diferencias entre SMAD2 y SMAD3, dos factores transcripcionales casi idénticos pero con roles muy diferentes
Toni Gabaldón, jefe del Laboratorio de Genómica Comparativa, IRB Barcelona y BSC-CNS.
Comunidad
¿Quién es el científico que hay al mando del nuevo grupo de Genómica Comparativa del IRB Barcelona?
Imágenes del acto de entrega de las ayudas concedidas por la Fundació la Marató.
Institucionales
La Marató premia seis proyectos con participación del IRB Barcelona
Innovación
Impulso a la internacionalización del IRB Barcelona
Árboles predictivos de decisión, optimizados para decidir si una mutación de cáncer será visible para el sistema inmune. Rik G.H. Lindeboom, Universidad de Radboud.
Científicas - Nature Genetics
Desarrollan un algoritmo basado en machine learning para predecir qué pacientes de cáncer pueden beneficiarse de la inmunoterapia

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