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- El evento conjuntó herramientas de inteligencia artificial y tecnologías genómicas avanzadas para el diseño de propuestas orientadas a disminuir la odisea diagnóstica, la cual puede extenderse hasta por 12 años.
- Contó con la participación magistral de especialistas del Instituto de Salud Carlos III de España y de la Red Iberoamericana de Expertos en Salud en Enfermedades Raras (Riberser).
- A lo largo de las jornadas de trabajo multidisciplinario, se desarrollaron modelos técnicos enfocados en la optimización de datos para su potencial aplicación en los sistemas de salud.

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El Dr. Guillermo de Anda Jáuregui obtiene el segundo lugar del prestigioso premio AMSA 2026

El investigador fue galardonado por su proyecto de vanguardia que utiliza inteligencia artificial para optimizar la estratificación clínica en cáncer de mama; cuyo financiamiento impulsará el desarrollo de modelos propios de aprendizaje de máquinas para predecir la sobrevida y el riesgo de recurrencia en beneficio de las pacientes.

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La Academia Mexicana de Ciencias reconoció la sobresaliente trayectoria de los doctores Francisco Martin Barajas Olmos y Guillermo de Anda Jáuregui, integrándolos a la prestigiosa Comisión de Jóvenes Académicos como un reflejo del relevo generacional y la excelencia en investigación genómica que abandera el Instituto.

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El Inmegen y el IMPI firman convenio estratégico para impulsar la protección de la innovación genómica en México

El acuerdo, suscrito por los directores generales de ambas dependencias, busca instrumentar mecanismos para que la comunidad científica y los sectores menos favorecidos conozcan y utilicen las herramientas de protección industrial en el ámbito de la salud.

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La Dra. Lorena Orozco gana el Premio en Salud 2026 de la Fundación Carlos Slim por su destacada trayectoria en investigación

La investigadora emérita y líder del Laboratorio de Inmunogenómica y Enfermedades Metabólicas del Inmegen fue galardonada en el Museo Soumaya por sus aportaciones fundamentales a la medicina de precisión en poblaciones mexicanas históricamente subrepresentadas.

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