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Perfil

Ingeniería de proteínas desde IA hasta validación preclínica.

Ingeniero biomédico combinando diseño computacional de proteínas, validación experimental y modelos traslacionales en descubrimiento antimicrobiano y terapia génica.

Residuos de aminoácidos plegándose en una proteína.
  • Investigador, CMRI Sídney
  • 20+ publicaciones
  • 300+ citas
  • 2 patentes

Publicaciones

20+

Citas

300+

Patentes

2

Países

3

Posición actual

Investigador

Children's Medical Research Institute, Sídney

Construimos una plataforma computacional para el descubrimiento de péptidos antimicrobianos —de predicciones con modelos de lenguaje de proteínas a validación preclínica en modelos de ratón— y extendimos el enfoque a la ingeniería de cápsides de AAV para terapia génica.

Modelos de lenguaje de proteínas

Ingeniería de cápsides AAV

Python y ciencia de datos

Descubrimiento antimicrobiano

Investigación seleccionada

Investigación seleccionada

Ingeniería de proteínas desde el diseño computacional hasta la validación preclínica, entre el descubrimiento antimicrobiano y la terapia génica.

01

2024

Molecular Therapy

Generación de CAR-T mediada por AAV

Evolucioné cápsidas AAV que mejoraron la generación dirigida de CAR-T y redujeron la dosis vectorial necesaria en edición de linfocitos T primarios.

Evolución de cápsidesAAVTerapia génica

02

2024

Nature Communications

Perfusión hepática normotérmica

Usé perfusión de hígado humano completo para comparar vectores AAV en un modelo preclínico con relevancia clínica.

PreclínicoAAVTraslacional

03

2023

Molecular Therapy Methods & Clinical Development

Modelo ratón FRG y AAV-LK03

Caractericé el modelo de ratón humanizado FRG y desarrollé una variante de AAV-LK03 con mejor biodistribución lobulillar hepática.

BiodistribuciónModelosVectorología

Foco de investigación

Encontrando la señal terapéutica en un mar de ruido biológico.

Modelos de lenguaje de proteínas

ESM-2, ProtTrans, análisis de secuencias con pLM

Ingeniería de cápsides AAV

Evolución dirigida, librerías de cápsides, ingeniería de tropismo

Python y ciencia de datos

PyTorch, scikit-learn, pandas, pipelines de datos

Descubrimiento antimicrobiano

Diseño de péptidos, ensayos MIC, eficacia in vivo

Validación preclínica

Modelos de ratón, farmacocinética, toxicología

Biología molecular

Clonaje, expresión proteica, ensayos funcionales

Experiencia

Experiencia y evidencia

Tres países, tres laboratorios y un foco constante: convertir ideas a nivel de secuencia en evidencia experimental.

Me formé en Biotecnología en la UAB, hice un máster en Ingeniería Biomédica en UC Irvine y volví a la UAB para un doctorado en el que diseñamos proteínas antimicrobianas de principio a fin —del diseño de secuencia a la producción recombinante y los ensayos funcionales—. De esa etapa salieron dos patentes y cuatro artículos como primer autor.

En el CMRI de Sídney construimos una plataforma para analizar millones de secuencias y descubrir cientos —a veces miles— de nuevos péptidos antimicrobianos. Con modelos de lenguaje de proteínas y los últimos avances en IA, probamos esas predicciones tanto en el laboratorio como en modelos preclínicos. En paralelo, aplicamos IA generativa a la ingeniería de proteínas para diseñar cápsides de AAV para terapia génica.

  1. 2021 - 2026

    Investigador

    Children's Medical Research Institute, Sídney

    Construimos una plataforma computacional para el descubrimiento de péptidos antimicrobianos —de predicciones con modelos de lenguaje de proteínas a validación preclínica en modelos de ratón— y extendimos el enfoque a la ingeniería de cápsides de AAV para terapia génica.

  2. 2016 - 2020

    Investigador predoctoral

    UAB e IRTA, Barcelona

    Diseñamos proteínas antimicrobianas desde cero —clonaje, producción recombinante, ensayos funcionales—. Dos patentes y cuatro artículos como primer autor, ocho en total.

  3. 2015 - 2016

    Investigador de posgrado

    University of California, Irvine

    Rastreamos la dinámica del receptor de estrógenos en células vivas con microscopía de fluorescencia de molécula única y análisis cuantitativo de imagen.

Hablar de una oportunidad

Proteínas hechas para lo que viene después de la predicción.

Abierto a roles y colaboraciones donde el diseño computacional, la biología molecular y la validación traslacional tengan que trabajar juntos.

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