Con la presencia de más de 50 investigadores del área de la genómica y bioinformática, el Centro de Excelencia en Medicina de Precisión (CEMP) de Pfizer Chile organizó junto a la Universidad Mayor, a través de su Vicerrectoría de Investigación y de Genoma Mayor, un Seminario científico con el Dr. Leming Shi de la Universidad de Fudan como expositor.

En la cita, los asistentes pudieron conocer en profundidad la labor que está llevando a cabo el Centro de Farmacogenómica, establecido por el Dr. Shi, cuya investigación se centra en la farmacogenómica, bioinformática y quimioterapia. El objetivo de su trabajo es realizar estudios en medicina de precisión para desarrollar biomarcadores que permitan el diagnóstico precoz del cáncer y la terapia dirigida.

El científico compartió también parte de su experiencia como investigador principal de la FDA, institución donde concibió y dirigió el proyecto de control de calidad de MicroArray and Sequencing Quality Control1,2.

Respecto a la actividad, el Dr. Patricio Manque, Vicerrector de Investigación de la Universidad Mayor, indicó que “estamos realmente agradecidos de haber podido organizar esta actividad en conjunto con el CEMP de Pfizer. El hecho de que el Dr. Leming Shi haya asistido a la Universidad Mayor permitió que muchos de nuestros investigadores tuvieran la oportunidad de conversar con él, compartir sus inquietudes e incluso mostrarle lo que estamos haciendo, lo que es tremendamente positivo”.

Por su parte, el Dr. Ricardo Armisén, Jefe de Investigación del CEMP, señaló que “para nosotros es muy importante generar este tipo de espacios de conocimiento, ya que, además del aprendizaje, nos permite crear redes entre científicos, compartir experiencias y pensar en desafíos”.

 


  1. Shi, L. et al. The international MAQC Society launches to enhance reproducibility of high-throughput technologies. Nat. Biotechnol. 35, 1127 (2017).
  2. Consortium, M. The MicroArray Quality Control (MAQC)-II study of common practices for the development and validation of microarray-based predictive models. Nat. Biotechnol. 28, 827 (2010).

 

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