El microbioma humano presenta un sin fin de interacciones ecológicas de los más diversos tipos: competición, cooperación incluso depredación presa. Basándonos en la experiencia que hemos obtenido en los estudios de interacciones ecológicas, el GSC está trabajando en modelizar dichas interacciones en el microbioma humano. Para este trabajo hemos usado diferentes herramientas, desde modelos deterministas de la dinámica de poblaciones, redes complejas o modelos de machine learning. En este campo trabajamos en colaboración el Servicio de Microbiología del Hospital Universitario Ramón y Cajal

Por otro lado, los marcadores tumorales son una nueva vía para el diagnóstico anticipado del cáncer. Las herramientas de aprendizaje automático (“Machine Learning”) son muy útiles para seleccionar y determinar los mejores marcadores que pueden servir para detectar una recaída de un cáncer a partir de pequeñas muestras de sangre, lo que permitiría anticipar, incluso en meses, una posible recaída. En nuestro grupo estamos trabajando con datos de cáncer de colon en colaboración con el Centro de Tecnología Biomédica (CTB), a partir de muestras suministradas por varios hospitales de España.

También en colaboración con el CTB hemos realizado estudios sobre deterioro cognitivo leve a partir de señales de magnetoencefalografía, utilizando herramientas de redes complejas.