Luis Palomero, PhD Solicitar Evaluación
Luis Palomero

Optimización Bioestadística y Modelado Computacional
para Investigación Oncológica de Alto Impacto

Transformo datos clínicos y multi-ómicos complejos en análisis robustos con la solidez metodológica que exigen las revistas Q1. Rigor académico respaldado por eficiencia de nivel industrial.

Agendar Sesión de Viabilidad Ver áreas de soporte Ver manifiesto

Desbloquea el potencial de tus datos oncológicos

01

¿Tus datos ómicos o de secuenciación están estancados en el laboratorio por falta de pipelines reproducibles y rigurosos?

02

¿Te preocupa que los revisores cuestionen la solidez del análisis de supervivencia o el diseño metodológico de tu cohorte?

03

¿Necesitas ir más allá de la bioinformática descriptiva plana y modelar dinámicas evolutivas o mecanismos biológicos profundos?

Soporte Metodológico y Computacional

Tres áreas de especialización donde transformo cuellos de botella técnicos en publicaciones de alto impacto.

Estratificación de Cohortes

Clasificación No Supervisada

Aplicación de algoritmos avanzados de Machine Learning para descubrir patrones biológicos ocultos y definir nuevos subtipos de pacientes que den peso a tu publicación.

Modelado y Supervivencia

Bioestadística Avanzada

Análisis robustos (Cox, series temporales, modelos bayesianos) diseñados para validar biomarcadores pronósticos con metodologías blindadas ante revisores exigentes.

Pathways & Dinámica Clonal

Evolución Celular

Definición de rutas enriquecidas y simulación computacional de dinámicas clonales. Pasamos de la correlación aislada a la comprensión del mecanismo tumoral real.

El Enfoque Híbrido: Rigor Científico + Eficiencia Industrial

Por qué un perfil con experiencia real en ambos mundos marca la diferencia.

Investigación Biomédica

Experiencia real en investigación pan-cáncer dentro del programa ProCURE de IDIBELL. Publicaciones como primer autor y conocimiento nativo de los estándares requeridos por los comités editoriales de revistas Q1.

Ingeniería de Producción

6 años optimizando y desplegando modelos de Machine Learning en producción en Visma/Declarando. DVC para versionado de datos y modelos, HPC para cómputo paralelo, tests automatizados en CI, despliegue continuo. La misma filosofía aplico a tus datos ómicos: entender primero el dominio del problema, luego construir software robusto y eficiente.

Propiedad Intelectual: Capacidad demostrada para el registro de algoritmos y software — un activo crítico si tu grupo busca patentes o transferencia tecnológica.

Manifiesto

Cómo trabajo

Un resumen de principios para que sepas qué puedes esperar cuando colaboramos.

Soporte Científico Demostrado

First author

Immune Cell Associations with Cancer Risk — iScience 2020

IDIBELL · ProCURE · Investigación pan-cáncer

Rol y hallazgos clave
Rol: Diseño experimental y ejecución de análisis bioinformáticos (variantes genéticas, PRS, expresión génica, firmas celulares) junto con M.A. Pujana. Imputación de variantes en TCGA, análisis de asociación multi-ómico.
Software: systematicQTL — pipeline QTL en R para identificación de loci asociados a infiltración inmune/estromal
Hallazgos clave:
  • 57 loci de riesgo de cáncer asociados con diferencias en contenido de células inmunes/estromales
  • SH2B3 como conector entre alteraciones de células inmunes periféricas y riesgo de cáncer de mama, incluyendo portadoras de BRCA1/2
  • Asociación positiva entre recuentos sanguíneos de basófilos, leucocitos y monocitos y edad al diagnóstico de cáncer de mama
  • Las PRS de riesgo de cáncer de mama correlacionan negativamente con contenido de células inmunes en tejido normal

EVI1 in Clear Cell Renal Cell Carcinoma — Cancers 2020

DOI: 10.3390/cancers12020300

Rol y hallazgos clave
Rol: Methodology, formal analysis (Cox, regresión logística, GSEA), data curation (TCGA KIRC, genotipado, IHC), review & editing.
Hallazgos clave:
  • Sobreexpresión de EVI1 asociada con peor pronóstico en ccRCC (HR = 2.94, p = 0.027)
  • Oncogenic EVI1 confiere resistencia a everolimus (>25× IC50 en líneas celulares)
  • Variante rs1344555 asociada con peor respuesta a everolimus en ccRCC metastásico (HR = 2.09, p = 0.029)
Colaboraciones

PNAS 2021, 2024 · Nature Comms 2022, 2025 · CCR 2022, 2024

Science Translational Medicine 2023 · Cancer Research 2021 · JCI 2021, 2023 · European Urology 2021 · Nature Metabolism 2021 · EMBO Molecular Medicine 2022 · Oncogene 2023 · Cell Reports 2024

Colaboraciones activas en oncología molecular en paralelo al trabajo en Visma/Declarando y al Doctorado Industrial

Software

Paquetes R para investigación oncológica

systematicQTL — pipeline QTL multi-ómico · genScore — métrica de score genético para comparación de firmas (TGFβ / AltEJ)

Industrial PhD

PhD Industrial · Excelente Cum Laude · UJI

Machine Learning para predicción de flujos de caja · Algoritmo registrado en Propiedad Intelectual (exp. 00765-02423581)

Tesis y contribuciones
Título: Aplicación de ML a la predicción de flujos de caja de autónomos en la economía de mercado española.
Modelo: Doctorado Industrial entre UJI y Declarando (Visma). Contrato predoctoral con empresa.
Contribuciones clave:
  • Método ensemble para predicción de rendimientos, superior a métodos TGSS y modelos transformer
  • Validación empírica: 19.37% de usuarios con error <250€ (vs 9% grupo control)
  • Algoritmo registrado en Propiedad Intelectual e implementado en producto real de Declarando
  • Enfoque EBSE (Evidence-based Software Engineering) integrando investigación y desarrollo de producto
30+ publicaciones en oncología molecular y computational biology
DVC / Pipeline versioning R / Bioconductor Python HPC / Optimización Calidad Software ML / Survival Analysis

Evaluemos la viabilidad de tu próximo estudio

Por mi dedicación compartida entre investigación e industria, gestiono las sesiones de viabilidad técnica de forma personalizada.

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  • El tipo de datos de tu cohorte (RNA-seq, clínicos, WGS, etc.).
  • El objetivo o cuello de botella actual (supervivencia, subtipado, revisión de revisores, pathways...).
  • Dos ventanas horarias que te vengan bien para una breve llamada.
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