Medicina de Precisión
Ciencia de datos aplicada a la medicina
Modelos predictivos que convierten datos clínicos y ómicos en decisiones de diagnóstico, tratamiento y fármacos
El error de predicción no está en el código
En 2021, un modelo de predicción de sepsis que usaban cientos de hospitales se probó fuera de su entorno original. El resultado fue que no detectó dos de cada tres casos. Y no era un error de código, sino de validación.
En I+D pasa lo mismo, pero sale más caro: alrededor del 90 % de los fármacos que entran en ensayo clínico no llegan al mercado. Muchas veces, las señales estaban en los datos antes de la inversión en ensayos clínicos.
Axiom InSilico trabaja con modelos validados externamente, calibrados e interpretables, y documentamos sus límites con la misma precisión que sus resultados.
Colaboraciones con
Servicios
¿Tus datos clínicos están fragmentados e infrautilizados, y por eso tu detección precoz y tu estratificación de riesgo no son fiables?
Consigue diagnósticos más tempranos y fiables, decisiones de triaje consistentes y modelos que aguantan en entornos clínicos reales, no solo sobre el papel.
Entregamos modelos predictivos interpretables a partir de historia clínica electrónica, laboratorio, imagen y ómicas.
Combinamos machine learning clásico, deep learning, análisis de supervivencia y enfoques multimodales. Los validamos con AUC y curvas PR, calibración y análisis de error por subgrupos, y los entregamos con interpretabilidad basada en SHAP y documentación reproducible.
01 · Modelos predictivos para diagnóstico
¿Necesitas tomar decisiones de tratamiento conociendo quién se va a beneficiar?
Deja de perder tiempo, presupuesto y oportunidades para el paciente. Anticipa la respuesta al tratamiento a nivel de paciente y de subgrupo, y explora escenarios terapéuticos antes de actuar.
Ofrecemos modelos de respuesta y de supervivencia (SLP/SG) que predicen la eficacia del tratamiento, con control de sesgos y factores de confusión cuando hace falta. Los validamos con curvas ROC y PR y con umbrales de decisión con sentido clínico, e incluimos una estrategia de actualización lista para despliegue.
02 · Medicina de precisión: predicción de eficacia terapéutica
Explorar el espacio químico a mano es lento, caro y sesgado hacia estructuras conocidas.
Acelera el descubrimiento de hits, reduce costes en fases tempranas y explora químicas más allá de los scaffolds habituales.
Diseñamos pipelines de IA para generación de moléculas, puntuación multiobjetivo (afinidad, ADMET, sintetizabilidad), docking y rescoring. Entregamos librerías de compuestos priorizadas, una lógica de selección transparente y flujos de trabajo totalmente reproducibles y listos para integrar.
03 · IA generativa para descubrimiento de fármacos
¿Tu estudio está bien dimensionado para detectar el efecto que buscas?
Llega al comité ético o al regulador con un diseño que aguanta preguntas, y evita meses de idas y vueltas.
Realizamos cálculos de tamaño muestral, plan de análisis estadístico (SAP), diseño de estudios de validación para dispositivos médicos con IA y datos estructurados según CDISC/SDTM, conforme a ICH GCP E6(R3).
04 · Estadística para ensayos clínicos y dispositivos médicos
¿Tu proyecto genera datos más rápido de lo que tu equipo puede analizarlos?
Responde a tus preguntas científicas con análisis reproducibles y defendibles ante revisores, financiadores y socios del consorcio, y convierte tus datos en publicaciones y resultados entregables.
Diseñamos del estudio y calculamos el tamaño muestral para un análisis bioinformático de datos ómicos (RNA-seq, metagenómica, microbioma) y análisis estadístico de resultados. También redactamos la metodología para artículos y memorias técnicas. Trabajamos con centros públicos, universidades, centros de investigación y empresas, en proyectos con financiación pública o privada.
05 · Bioinformática y bioestadística para proyectos de I+D
Metodología
Datos clínicos y biomédicos bajo un protocolo seguro
1. Establecer el alcance
2. Auditar los datos
Evaluamos calidad, riesgo de data leakage, sesgos y viabilidad desde el principio. Las limitaciones aparecen antes de fijar plazos, expectativas y decisiones.
3. Construir y validar
4. Hacerlo explicable y defendible
La interpretabilidad y la documentación se generan en paralelo, para que puedas explicar los resultados a clínicos, revisores, reguladores o dirección.
Rubén López Aladid, PhD
Fundador de Axiom Insilico
Doctor en Genética y Genómica por la Universitat de Barcelona. Más de 30 publicaciones en microbioma, oncología y neumología.
Me formé en el Hospital Clínic, entre pacientes, muestras y datos. Allí aprendí que un resultado no vale nada hasta que sobrevive a una segunda cohorte.
Hoy combino biología, estadística regulatoria (GCP E6(R3), CDISC/SDTM) e ingeniería en un mismo servicio: del dato crudo al modelo validado, y del modelo a la herramienta desplegada en entornos clínicos.
Ayudo a biotechs, CROs y equipos clínicos a convertir sus datos en decisiones defendibles ante el comité, el regulador o el inversor.
Trayectoria científica
Anticuerpos monoclonales frente a SARS-CoV-2
Codiseño del protocolo y del consorcio (IDIBAPS, BSC, ISGlobal, CSIC) y análisis computacional. Resultado: una patente y dos anticuerpos con afinidad comparable a los comerciales. Sci Rep 2025 (primer autor) · Front Immunol 2023. → Servicio 03
MET-score: riesgo metastásico en cáncer de próstata
Modelo transcriptómico con ML explicable que estima el riesgo como variable continua, no como etiqueta binaria. J Clin Oncol 2026. → Servicio 01
Biomarcadores en cáncer de páncreas
Transcriptómica integrada y ML explicable para identificar reprogramación funcional y biomarcadores candidatos. ESMO Open 2025 · J Clin Oncol 2026. → Servicio 01
Firma asociada a NOTCH2 en metástasis de melanoma
Modelo de ML sobre expresión génica. J Immunother Cancer 2025. → Servicio 02
Referencia metodológica en 16S rRNA
Comparación de las regiones V1–V9 en muestras respiratorias, con datos crudos (NCBI) y código abiertos. También fue ponencia en ECCMID. Sci Rep 2023 (primer autor). → Servicio 05
Panel sindrómico FilmArray frente a cultivo convencional
Estudio prospectivo con financiación industrial de bioMérieux en 109 pacientes del Hospital Clínic. Pneumonia 2026. → Servicio 05
Mutaciones de resistencia de citomegalovirus por NGS en trasplante
Mejora en la detección frente a Sanger en receptores de trasplante de órgano sólido. PLOS One 2019 · J Clin Virol 2017 (primer autor en ambos). → Servicio 05
Microbiota pulmonar en bronquiectasias.
Línea financiada con un contrato competitivo del ISCIII (FI19/00090), con estudio registrado (NCT04803695) y varias publicaciones (Sci Rep 2023 y 2025, Arch Bronconeumol 2025). → Servicio 05
Microbioma e inmunoterapia en hepatocarcinoma
Los inhibidores de la bomba de protones y el microbioma intestinal se asocian a la supervivencia. J Hepatol 2025. → Servicio 02
Diseño BOIN en ensayos oncológicos fase I
Análisis de tendencias y retos de adopción. J Clin Oncol 2026. → Servicio 04
Preguntas Frecuentes
¿Cómo protegéis la confidencialidad de mis datos?
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de ver ningún dato. Trabajamos con datos seudonimizados y conforme al RGPD y a ICH GCP E6(R3).
¿Cuántos datos necesito para empezar?
Depende de la pregunta, no de una cifra fija. La auditoría inicial te dice si tus datos bastan para la decisión que quieres tomar, o qué faltaría.
¿Cuánto dura un proyecto?
Una auditoría de datos o un cálculo de tamaño muestral se resuelve en semanas. Un modelo validado y desplegado, en uno a varios meses, según el alcance.
¿De quién es el modelo?
La propiedad del modelo y del código se acuerda por contrato antes de empezar.
¿En qué formato recibo el resultado?
Informe técnico con la documentación de validación y, si el proyecto lo requiere, una API o un dashboard listo para desplegar, con plan de mantenimiento.