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Transformando datos en decisiones médicas precisas mediante simulación y modelación avanzada.
El Laboratorio de Modelamiento en Medicina se enfoca en el desarrollo de herramientas y modelos matemáticos para simular situaciones clínicas y evaluar el impacto de tratamientos médicos. Su objetivo es mejorar la toma de decisiones en salud pública y personalizar estrategias terapéuticas basadas en datos reales.
Entre sus principales líneas de trabajo se encuentran:
Generación de poblaciones virtuales: Recreamos perfiles clínicos de pacientes utilizando datos demográficos y epidemiológicos reales para estudiar la evolución de enfermedades.
Simulación de tratamientos: Analizamos distintos escenarios para evaluar la eficacia y eficiencia de intervenciones farmacológicas y no farmacológicas.
Modelos de impacto en salud pública: Desarrollamos proyecciones sobre cómo los tratamientos afectan a poblaciones específicas, optimizando estrategias de prevención y el manejo de enfermedades.
Este enfoque combina conocimientos de farmacología, epidemiología y medicina de precisión y utiliza herramientas avanzadas como análisis de riesgos, modelación matemática y simulaciones basadas en datos.
Ivanny Marchant
Doctor en farmacología
Ivanny Marchant es médico e investigadora con amplia formación en farmacología. Obtuvo su Diploma de Estudios Avanzados en Farmacología y Terapéutica Humana en la Universidad Complutense de Madrid y su doctorado en Ciencias con mención en Farmacología Clínica en la Université Lyon 1, Francia.
Con más de 20 años de experiencia, ha trabajado como médico, profesor titular y coordinadora de cátedra en farmacología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Valparaíso. Además, ha participado en programas de magíster en toxicología y farmacología en Facultad de Farmacia, y se desempeña desde 2021 como perito judicial reconocida por la Corte de Apelaciones de Valparaíso.
Sus investigaciones se centran en la optimización de estrategias de prevención cardiovascular y la innovación en tratamientos personalizados, con múltiples publicaciones en revistas científicas internacionales. Su enfoque interdisciplinario y compromiso con la medicina personalizada la posicionan como referente en salud pública e investigación terapéutica.
Misión
Desarrollar herramientas y modelos innovadores en medicina que integren el análisis de datos clínicos, simulación computacional y tecnologías avanzadas para mejorar la comprensión de enfermedades, optimizar diagnósticos y tratamientos, y fortalecer la investigación clínica. Trabajamos al interior de la Unidad de Estudios Clínicos, en estrecha relación con instituciones académicas y socios estratégicos, promoviendo soluciones de alto impacto para la salud pública y la medicina personalizada.
Visión
Ser un referente nacional e internacional en el desarrollo de modelos médicos avanzados y tecnologías de simulación, contribuyendo al progreso de la medicina basada en evidencia, la investigación traslacional y la formación de profesionales de la salud. Aspiramos a posicionarnos como un laboratorio líder en innovación tecnológica que transforme los paradigmas actuales de la investigación clínica y eleve la calidad de vida de las comunidades.
Proyectos
2019 - Impacto del lápiz de insulina sobre el control metabólico en pacientes con diabetes tipo 2 en Atención Primaria de Salud. Dexe N 1530-20. Universidad de Valparaíso.
2011 – 2014 “Optimización de estrategias de prevención cardiovascular en la población chilena a partir del impacto de salud pública estimado” ID: 11110399 Fondecyt Iniciación a la investigación. CONICYT - Ministerio de Educación Chile.
Modelación Poblacional Virtual
Simulación de Escenarios Terapéuticos y Salud Pública
Este proyecto investiga el impacto hipotético de distintos tratamientos utilizando poblaciones virtuales realistas (RVP). El equipo crea escenarios siguiendo tanto recomendaciones oficiales como hipótesis alternativas sobre la eficacia de los tratamientos.
Metodología en 3 etapas
Generación de una población virtual realista: Basada en datos chilenos, esta herramienta permite capturar características demográficas clave para estudiar el cáncer de mama.
Implementación de puntuaciones de riesgo: Se utilizan estimadores como el de Framingham o el sistema europeo SCORE para calcular el riesgo cardiovascular y predecir el impacto del tratamiento en la población virtual y en sus perfiles individuales.
Modelo de efecto del tratamiento: Analiza cómo intervenciones farmacológicas y no farmacológicas afectan la incidencia y progresión de la enfermedad.
Publicaciones
1. Serón C, Olivero P, Flores N, Cruzat B, Ahumada F, Gueyffier F, Marchant I. Diabetes, periodontitis, and cardiovascular disease: towards equity in diabetes care. Front Public Health. 2023 Dec 21;11:1270557. doi: 10.3389/fpubh.2023.1270557.
2. Fall M, Grenet G, Le H, Kassaï B, Lega J-C, Boussageon R, Mainbourg S, Marchant I, Gafsi J, Dieye AM, Gueyffier F. Does aspirin have a place in primary cardiovascular prevention by the polypill ? Simulation study on a realistic virtual population. Therapies. 2023. https://doi.org/10.1016/j.therap.2023.01.011
3. Cordova C, Muñoz R, Olivares R, Minonzio J-G, Lozano C, Gonzalez P, Marchant I, González‑Arriagada W, Olivero P. HER2 classification in breast cancer cells: A new explainable machine learning application for immunohistochemistry. Oncology letters. 2023 Feb; 25(2) https://doi.org/10.3892/ol.2022.13630.
4. Marchant I, Stojanova J, Acevedo L, Olivero P. Estrogen rapid effects: a window of opportunity for the aging brain? Neural Regen Res. 2022 Aug;17(8):1629-1632. https://doi.org/10.4103/1673-5374.332121.
5. Marchant IC, Chabert S, Martínez-Pinto J, Sotomayor-Zárate R, Ramírez-Barrantes R, Acevedo L, Córdova C, Olivero P. Estrogen, Cognitive Performance, and Functional Imaging Studies: What Are We Missing About Neuroprotection? Front Cell Neurosci. 2022 May 12;16:866122. https://doi.org/10.3389/fncel.2022.866122. eCollection 2022.
6. Córdova C, Lozano C, Rodríguez B, Marchant I, Zúñiga R, Ochova P, et al. Optogenetic control of cancer cell survival in ChR2-transfected HeLa cells. International Journal of Experimental Pathology. 2021 Nov 17. https://doi.org/10.1111/iep.12426.
7. Ramírez-Barrantes R, Carvajal-Zamorano K, Rodriguez B, Cordova C, Lozano C, Simon F, Díaz P, Muñoz P, Marchant I, Latorre R, Castillo K, Olivero P. TRPV1-Estradiol Stereospecific Relationship Underlies Cell Survival in Oxidative Cell Death. Front Physiol. 2020 May 26;11:444. https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00444. PMID: 32528302; PMCID: PMC7265966.
8. Lozano C, Córdova C, Marchant I, Zúñiga R, Ochova P, Ramírez-Barrantes R, González-Arriagada WA, Rodriguez B, Olivero P. Intracellular aggregated TRPV1 is associated with lower survival in breast cancer patients. Breast Cancer (Dove Med Press). 2018 Oct 15;10:161-168. https://doi.org/10.2147/BCTT.S170208. eCollection 2018.
9. Olivero P, Lozano C, Sotomayor-Zárate R, Meza-Concha N, Arancibia M, Córdova C, González-Arriagada W, Ramírez-Barrantes R, Marchant I. Proteostasis and mitochondrial role on psychiatric and neurodegenerative disorders: current perspectives. Neural Plasticity 2018. https://doi.org/10.1155/2018/6798712
10. Ramírez-Barrantes R, Córdova C, Gatica S, Rodríguez B, Lozano C, Marchant I, Echeverría C, Simon F, Olivero P. Transient Receptor Potential Vanilloid 1 Expression Mediates Capsaicin-Induced Cell Death. Front. Physiol. 2018 Jun 5. https://doi.org/10.3389/fphys.2018.00682
11. Le HH, Subtil F, Cerou M, Marchant I, Al-Gobari M, Fall M, Mimouni Y, Kassaï B, Lindholm L, Thijs L, Gueyffier F. A sudden death risk score specifically for hypertension: based on 25 648 individual patient data from six randomized controlled trials. J Hypertens. 2017 Jun 24. doi: 10.1097/HJH.0000000000001451. [Epub ahead of print]
12. Ramírez-Barrantes R, Marchant I, Olivero P. TRPV1 may increase the effectiveness of estrogen therapy on neuroprotection and neuroregeneration. Neural Regen Res. 2016 Aug; 11(8): 1204–1207. doi: 10.4103/1673-5374.189162
13. Ramírez-Barrantes R, Cordova C, Poblete H, Muñoz P, Marchant I, Wianny F, Olivero P. Perspectives of TRPV1 Function on Neurogenesis and Neural Plasticity. Neural Plasticity 2016, https://doi.org/10.1155/2016/1568145 (2016).
14. Le, H.-H., El-Khatib C, Mombled M, Guitarian F, Al-Gobari M, Fall M, Janiaud P, Marchant I, Cucherat M, Bejan-Angoulvant T, Gueyffier F. Impact of Aldosterone Antagonists on Sudden Cardiac Death Prevention in Heart Failure and Post-Myocardial Infarction Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. PLoS One 11, e0145958 (2016).
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22. Marchant I, Nony P, Cucherat M, Boissel JP, Thomas SR, Bejan-Angoulvant T, Laugerotte A, Kahoul R, Gueyffier F. The Global Risk Approach should be better applied in French Hypertensive Patients: A Comparison between Simulation and Observation Studies. PLoS One. 2011 Mar 3;6(3):e17508. doi: 10.1371/journal.pone.0017508.
23. Gueyffier F, Perez MI, Wright JM, Marchant I, Musini VM, Bejan-Angoulvant T. Blood pressure lowering in the oldest old: a step toward abandoning arbitrary blood pressure targets. J Hypertens. 2011 Jan;29(1):171-3; author reply 173-5. doi: 10.1097/HJH.0b013e3283409240.
24. Izco M, Gutierrez-Lopez MD, Marchant I, O'Shea E, Colado MI. Administration of neurotoxic doses of MDMA reduces sensitivity to ethanol and increases GAT-1 immunoreactivity in mice striatum. Psychopharmacology (Berl). 2010 Jan;207(4):671-9. Epub 2009 Oct 20. doi:10.1007/s00213-009-1699-9.
25. Marchant I, Boissel JP, Kassai B, Bejan T, Massol J, Vidal C, Amsallem E, Naudin F, Galan P, Czernichow S, Nony P, Gueyffier F. SCORE should be preferred to Framingham to predict cardiovascular death in French population. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil 2009; 16(5):609-615. doi: 10.1097/HJR.0b013e32832da006.
26. Izco M, Marchant I, Escobedo I, Peraile I, Delgado M, Higuera-Matas A, Olias O, Ambrosio E, O'Shea E, Colado MI. Mice with decreased cerebral dopamine function following a neurotoxic dose of MDMA exhibit increased ethanol consumption and preference. J Pharmacol Exp Ther. 2007 Sep; 322(3):1003-12. Epub 2007 May 25. doi:10.1124/jpet.107.120600
Proceedings
1. Gafsi, J.; Gueyffier, F.; Marchant, I. Risk Reduction or Treat-To-Target Strategy? Economic Assessment of Statin use in Cardiovascular Prevention. Clin Ther. 2017. doi: 10.1016/j.clinthera.2017.05.203
2. Le, H.; Marchant, I.; Boissel, J.P.; Nony, P.; Kassai, B.; Cornu, C.; Gueyffier, F. [OP.1D.08] Synergetic prevention of sudden death by ACEI, statin and gliflozin in type 2 diabetes: a simulation study. J Hypertens. 2016 Sep; 34. doi: 10.1097/01.hjh.0000491363.40913.05
3. Le, H.; Subtil, F.; Cerou, M.; Fall, M.; Al Gobari, M.; Marchant, I.; Kassai, B.; Chevalier, P.; Gueyffier, F. [PP.16.16] The first risk scoring system for sudden death prediction in primary prevention patients. J Hypertens. 2016 Sep; 34. doi: 10.1097/01.hjh.0000491954.82471.56
4. Arriagada, S., Gueyffier, F., Milles, R. & Marchant, I. New insights on the Pioglitazone risk-benefit ratio in European Population. Clin. Ther. 37, e16–e17 (2015).
doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.clinthera.2015.05.057
5. Marchant I, Gueyffier F. A European Score predicts better South American cardiovascular risk than Framingham risk equations. PP084. Clin Ther. Aug 2013, 35(8) Supplement, e44. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.clinthera.2013.07.121
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