Matemática de las ciencias naturales
BIOFISICA
En esta flamante línea de investigación se busca combinar las herramientas matemáticas que se producen en el Instituto con problemas biofísicos de gran relevancia. Entre otros proyectos, se estudia el comportamiento de las proteínas de membrana, un área fundamental para las ciencias biológicas y muy poco explorada tanto desde un punto de vista experimental como teórico. Dado que las proteínas de membrana representan la mayor fuente de blancos de las drogas comerciales, y que el diseño racional de drogas necesita de grandes mejoras desde un punto de vista teórico, la investigación que aquí se desarrolla busca encontrar mejoras en el diseño racional de drogas para aplicarlas directamente en proteínas de membrana. El objetivo a mediano plazo es hacer crecer esta área a través de la incorporación de becarios y tesistas, así como también a partir de la interacción con la Plataforma de Bioinformática, cuyo nodo central se ha instalado en 2013 en el IC.
COGNICIÓN Y TOMA DE DECISIONES HUMANAS
Investigamos la toma de decisiones y el comportamiento humanos combinando de forma sinérgica experimentos con modelos matemáticos. Nuestros esfuerzos van desde el procesamiento de información de bajo nivel (percepción y metacognición perceptual) hasta funciones de más alto nivel como la formación de opiniones, sesgos cognitivos y actualización de creencias. Hacemos experimentos guiados por modelos, tanto en el laboratorio como online, y desarrollamos descripciones cuantitativas con modelos estadísticos y computacionales, a menudo basadas en inferencia bayesiana o en la teoría de detección de señales.
BIOMATEMATICA
Nuestra línea de investigación busca desarrollar modelos matemáticos que permitan encontrar cavidades en proteínas y determinar su capacidad de unir otras moléculas más pequeñas. Dicho objetivo puede dividirse en dos. En primer lugar, la definición y estudio de un modelo matemático de proteínas con el fin de detectar cavidades. En segundo lugar, la clasificación de las mismas según su capacidad receptora de drogas, o sea, sus posibilidades de unir otras moléculas de menor tamaño. Desde el punto de vista matemático, el primer objetivo es estudiar la geometría de un grafo embebido en el espacio tridimencional (y su dinámica determinada por un potenciál) para extraer los subgrafos (no necesariamente conexos) que delimitan las cavidades. La segunda etapa consiste en desarrollar un método, aplicando teoría de aprendizaje, para determinar propiedades que clasifiquen las cavidades y de esta manera encontrar posibles receptores.