PONENTES
María Rosa Ponce Molet es licenciada en Ciencias Químicas por la Universidad de Murcia y Doctora en Biología por la Universidad de Alicante. Fue investigadora en el Instituto de Tecnología de California (Caltech) durante los años 1989-1991 y los veranos de 1992, 1993 y Profesora visitante en el año 2000. Es profesora en la Universidad Miguel Hernández desde sus inicios en 1997 y Catedrática de Genética desde 2010. Es investigadora principal desde 2003, estudiando en Arabidopsis thaliana la regulación de la expresión génica mediada por microARN y más recientemente, los mecanismos que regulan la biogénesis del ribosoma.
Ha jugado un papel central en el desarrollo de herramientas y técnicas moleculares, entre ellas las de cartografía génica que sirvió para poner en marcha un servicio que ayudó desinteresadamente, de 2002 a 2013, a numerosos científicos españoles y extranjeros a la identificación de genes. Ha sido también responsable de la obtención de una colección de miles de líneas de Arabidopsis portadoras de microARN artificiales diseñados para reprimir la expresión de componentes de familias génicas que codifican factores de transcripción. En la actualidad, es investigadora principal de un proyecto del Plan Nacional de I+D+i y coinvestigadora principal de un proyecto Prometeo de la Comunidad Valenciana, para grupos de Excelencia.
Ha sido secretaria de la Sociedad Española de Genética (SEG) de 2014 hasta 2023 y del Instituto de Bioingeniería de la UMH de 2015 a 2023. Ha desarrollado actividades formativas para profesores de enseñanzas medias y organizado actividades de divulgación científica, entre ellas las jornadas DivulgaNobel, junto con las Catedráticas de la UMH, María del Mar Sánchez y Ángela Sastre, que se celebran en la UMH desde el año 2020.
Gregorio Fernández Ballester se licenció en Química (especialidad Bioquímica) en la Universidad de Murcia, en el año 1987. Obtuvo su doctorado en la Universidad de Alicante en 1992, y se unió la Universidad Miguel Hernández de Elche en 1997 como Profesor Ayudante, donde ascendió a Profesor Titular de Universidad en 2009 y a Catedrático de Universidad en 2017. Completó los estudios postdoctorales en el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) en Heidelberg (Alemania) en el año 2001, especializándose en diseño de proteínas computacional.
Es autor de un buen número de publicaciones en revistas de alto impacto, capítulos de libros, y ha presentado comunicaciones en congresos y conferencias en los últimos años, habiendo participado en más de 30 proyectos de investigación, tanto públicos como privados. Su colaboración con empresas privadas o fundaciones ha contribuido a la difusión y aplicación de resultados y la consecuente transferencia de tecnología, derivando en varias patentes internacionales.
Su labor investigadora se ha centrado principalmente en el estudio de la conformación de proteínas, tanto solubles como de membrana, y los cambios conformacionales relacionados tras la interacción con efectores u otras proteínas. En los últimos 20 años, ha profundizado en el diseño computacional de proteínas y en el desarrollo de metodologías para predecir «in silico» interacciones proteína-proteína y proteína-fármaco a nivel de dominios de interacción, extendiendo estas predicciones a todo el genoma de determinadas especies.
En la actualidad es coordinador de la Unidad de Biocomputación Estructural para computación masiva en el Instituto de Investigación Desarrollo e Innovación en Biotecnología Sanitaria (IDiBE) de Elche, con el objetivo principal de facilitar el descubrimiento de fármacos.
Jorge Bravo Abad es Profesor Titular de Física de la Materia Condensada en la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) e investigador en el Condensed Matter Physics Center (IFIMAC), un centro con el marchamo de Excelencia María de Maeztu desde 2015. Se doctoró en Físicas en la UAM en 2006 y fue investigador postdoctoral en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) durante tres años (2007-2010). Regresó a la UAM con un contrato Ramón y Cajal in 2010, incorporándose en 2016 al Departamento de Teoría de la Materia Condensada. Fue Profesor Asociado Visitante en el MIT durante el curso 2018-19, estancia financiada por el programa de excelencia Fulbright.
Su grupo de investigación se centra en descubrir nuevos conceptos, enfoques teóricos y fenómenos físicos en la confluencia entre la física de la materia condensada, la ciencia de materiales y el aprendizaje automático. Comprometido con la educación, ha jugado un papel central en la incorporación de la inteligencia artificial (IA) al curriculum científico de la UAM. En 2020, fundó la Red Española de IA en Física de la Materia Condensada y Ciencia de Materiales, agrupando a más de 30 grupos de investigación del sector académico e industrial para fomentar la adopción e innovación de la IA en la física de la materia condensada y en la ciencia de materiales