La Acción Tutorial en la Facultad de Económicas: perspectivas presentes y futuras

El Programa de Acción Tutorial de Económicas, conocido coloquialmente como PATEC, cumple su novena edición en el presente curso académico 2013-2014. Desde sus inicios el PATEC se ha adaptado a las distintas titulaciones adscritas al Centro gracias a su gran flexibilidad, aspecto fundamental si tenemos en cuenta el tamaño y la heterogeneidad de nuestro Centro y las diferentes características de nuestros estudiantes. El objetivo de esta comunicación es dar a conocer el PATEC, sus objetivos, características y datos más relevantes, así como analizar su evolución lo que nos permitirá obtener una radiografía completa del Programa. Teniendo en cuenta las dificultades encontradas en la implementación del Programa en sus distintas ediciones trataremos de abordar planteamientos alternativos entre los que se encuentra la creación de una Red de Tutores que persigue optimizar la labor tutorial y facilitar el trabajo de futuros tutores. Asimismo, se expondrán diferentes experiencias innovadoras llevadas a cabo con el objetivo de incrementar la participación del alumnado.

Descubrimiento de fármacos basado en cribado virtual refinado con enfoques neuronales paralelos

En el campo de la medicina clínica es crucial poder determinar la seguridad y la eficacia de los fármacos actuales y además acelerar el descubrimiento de nuevos compuestos activos. Para ello se llevan a cabo ensayos de laboratorio, que son métodos muy costosos y que requieren mucho tiempo. Sin embargo, la bioinformática puede facilitar enormemente la investigación clínica para los fines mencionados, ya que proporciona la predicción de la toxicidad de los fármacos y su actividad en enfermedades nuevas, así como la evolución de los compuestos activos descubiertos en ensayos clínicos. Esto se puede lograr gracias a la disponibilidad de herramientas de bioinformática y métodos de cribado virtual por ordenador (CV) que permitan probar todas las hipótesis necesarias antes de realizar los ensayos clínicos, tales como el docking estructural, mediante el programa BINDSURF. Sin embargo, la precisión de la mayoría de los métodos de CV se ve muy restringida a causa de las limitaciones presentes en las funciones de afinidad o scoring que describen las interacciones biomoleculares, e incluso hoy en día estas incertidumbres no se conocen completamente. En este trabajo abordamos este problema, proponiendo un nuevo enfoque en el que las redes neuronales se entrenan con información relativa a bases de datos de compuestos conocidos (proteínas diana y fármacos), y se aprovecha después el método para incrementar la precisión de las predicciones de afinidad del método de CV BINDSURF.