Las 16 GPU Blackwell de CD+ID permiten abrir líneas de investigación aplicada en salud, biología molecular, industria y energía. La cartera diferencia entre prototipo reproducible con datos públicos, colaboración científica y posible servicio empresarial.
{{ p.problem }}
{{ p.opportunity }}
{{ p.tech }}
{{ p.data }}
{{ p.gpu }}
{{ p.output }}
{{ p.risks }}
{{ p.partners }}
La experiencia previa descrita por CD+ID en cáncer de pulmón, 4D-CT y radiómica abre una vía concreta: investigar la conexión entre la imagen del tumor, su histología, la expresión génica, las mutaciones y el comportamiento clínico.
No buscamos reemplazar una biopsia ni anunciar capacidades diagnósticas no validadas. La primera meta es un demostrador de investigación multimodal sobre datos públicos, midiendo su validez externa.
Hipótesis de investigación¿Mejoran la caracterización y estratificación del cáncer de pulmón cuando combinamos radiómica, representaciones profundas de imágenes y variables moleculares, frente a modelos basados en una sola modalidad?
Selecciona una etapa.
{{ oncoSel.d }}
{{ oncoSel.tools }}
No todas las herramientas bioinformáticas aceleran con GPU. Y un pipeline de secuenciación no equivale a disponer de un secuenciador físico: las lecturas proceden de equipos y repositorios externos.
{{ pipeSel.d }}
{{ pipeSel.where }}
Inspirado por la línea publicada por el BSC: agentes de IA que invocan herramientas de biología computacional para ensamblar prototipos multicelulares. Activa cada fuente de datos para ver qué aporta al prototipo.
{{ twinText }}
Integrar perfiles públicos, modelos mecanísticos e informes de procedencia. Evitar presentar el gemelo como representación validada de un paciente concreto. Referencia: noticia del BSC ↗, referencia de investigación, no prueba de capacidad clínica.
{{ a.d }}
Nota de capacidad. Cada GPU dispone de 96 GB de VRAM; los 1.536 GB son agregados y no una memoria compartida automática. Deben verificarse soporte de Blackwell, licencias, versiones CUDA, RAM, almacenamiento y velocidad de red antes de dimensionar un pipeline.
El entrenamiento federado reduce traslados de datos, pero no elimina por sí solo los riesgos de privacidad de gradientes o modelos; se precisan medidas adicionales y contratos. El acceso a información hospitalaria requiere bases jurídicas, autorizaciones, seguridad y validación ética.
El antecedente de colaboración con el Hospital Universitario 12 de Octubre es un contexto facilitado por CD+ID, no una alianza actual verificada. Se contempla explorar posibles colaboraciones con BSC, CNIO y otros centros sin presentarlas como acuerdos existentes.
Fuentes y repositorios: TCIA / Imaging Data Commons, NCI GDC, HTAN, DepMap, Open Targets, NVIDIA MONAI, Copernicus y publicación institucional del BSC.