Dr. Darío Fernández Do Porto — genómica, resistencia antimicrobiana y diseño de drogas
Un grupo de bioinformática que combina genómica, biología estructural e inteligencia artificial para identificar blancos terapéuticos y estudiar la resistencia antimicrobiana en bacterias de relevancia clínica.
El grupo está dirigido por el Dr. Darío Fernández Do Porto, Investigador Independiente del CONICET en el Instituto de Cálculo (FCEyN, UBA) y Profesor Adjunto del Departamento de Química Biológica de la misma facultad. Asimismo, es Director de la Especialización en Bioinformática del IUDPT, Profesor Titular en la Universidade Federal do Pará (UFPA), y Chief Scientific Officer (CSO) de LUCAI.
El equipo cuenta con una amplia trayectoria en genómica, transcriptómica, biología estructural y biología de sistemas, aplicada a la identificación de blancos terapéuticos, el análisis de resistencia antimicrobiana y el estudio de enfermedades infecciosas.
"En los últimos años, ampliamos nuestra actividad hacia la transferencia y aplicación estratégica de herramientas de bioinformática, ciencia de datos e inteligencia artificial, tanto para el análisis de sistemas biológicos complejos como para el diseño de pequeñas moléculas."
Priorización de blancos moleculares y búsqueda de compuestos contra patógenos resistentes.
Caracterización genómica de cepas resistentes en Klebsiella, Pseudomonas, Staphylococcus y Mycobacterium tuberculosis, entre otras. Vigilancia genómica de patógenos, incluida la del SARS-CoV-2 en Argentina como parte del Proyecto PAIS: pipelines para la detección de variantes e informes técnicos para los ministerios de Ciencia y de Salud.
Virtual screening y modelado estructural a escala proteómica para el diseño racional de antimicrobianos.
Proyectos conjuntos con el LNCC, UFPA, Fiocruz, UFRJ, Unifesp (Brasil), Universidad de Manitoba (Canadá), Instituto Clemente Estable (Uruguay), Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Universidad de San Martín de Porres y Universidad Peruana Cayetano Heredia (Perú), Instituto Nacional de Investigación en Salud Pública, INSPI (Ecuador) y Universidad de Costa Rica (Costa Rica).
Proyecto destacado
Proyecto del programa Global Grand Challenges Gr-ADI (Gram-Negative Antibiotic Discovery Innovator), con financiamiento de las fundaciones Gates, Wellcome y Novo Nordisk. Nuestro grupo es responsable del subaward argentino.
Herramienta
Plataforma que integra genómica, estructura de proteínas y datos ómicos para priorizar blancos moleculares en patógenos bacterianos, con trazabilidad completa de la evidencia detrás de cada priorización.
Herramienta
Framework modular y de código abierto para priorización de ligandos guiada por secuencia proteica: recupera evidencia curada de PDB y ChEMBL desde proteínas homólogas para rankear compuestos candidatos en ZINC u otras bases, combinando distintas representaciones moleculares y métricas de similitud.
Herramienta
El camino inverso al screening: a partir de una molécula, prioriza proteínas blanco potenciales comparando sus similitudes con ligandos de PDB y ChEMBL y proyectándolas sobre familias de proteínas y proteomas de distintos organismos.
Investigador Independiente CONICET. Jefe de grupo desde 2016.
Integración de datos multi-ómicos para priorizar blancos moleculares en Listeria monocytogenes y Pseudomonas aeruginosa.
Búsqueda de antimicrobianos contra Klebsiella pneumoniae, en el marco del proyecto internacional Gr-ADI (Gates/Wellcome/Novo Nordisk).
Pipeline genoma-a-droga para Klebsiella pneumoniae, integrando estructuroma con modelos tipo Boltz.
Desarrollo de ReverseLigQ para la priorización de blancos y de LigQ2 para el screening de moléculas pequeñas candidatas, a partir de evidencia de ligandos.
Diseño de péptidos antimicrobianos y desarrollo de Target Pathogen.
Desarrollo y mantenimiento de Target Pathogen.
Priorización de blancos moleculares en Burkholderia cenocepacia.
Transferencia
Start-up biotecnológica que ofrece soluciones de bioinformática a medida, diseñadas para integrarse en el flujo de trabajo de los equipos de I+D de empresas biotecnológicas. Desarrolla y adapta herramientas de inteligencia artificial y algoritmos predictivos —desde la estructuración de datos hasta el biodesign y la prueba de concepto— para ayudar a validar hipótesis y tomar decisiones rápidas y eficientes.
El Dr. Darío Fernández Do Porto es Chief Scientific Officer (CSO) de LUCAI, lo que conecta el trabajo del grupo con aplicaciones biotecnológicas concretas.
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