Comprender cómo se propaga el cáncer y por qué puede reaparecer

David Olmeda Casadomé es Científico Titular del CSIC e investigador principal del Drivers and Biomarkers of Metastasis Lab en el Instituto de Investigaciones Biomédicas Sols-Morreale (IIBM, CSIC-UAM). Doctor en Bioquímica por la Universidad Autónoma de Madrid, su trayectoria integra biología molecular, genética de modelos animales, imagen avanzada in vivo y biología de sistemas para estudiar la metástasis como un proceso sistémico, desde la interacción local entre células tumorales y su microambiente hasta la formación de nichos premetastásicos en órganos distantes.

Comenzó su carrera investigadora en el grupo de Amparo Cano en el IIBM, donde estudió la pérdida de E-cadherina y la función de los factores de transcripción Snail en la transición epitelio-mesénquima. En 2007 se incorporó a la Unidad de Edición del Genoma de Ratón del CNIO, dirigida por Sagrario Ortega, y desarrolló experiencia en genética de ratón y visualización in vivo de la linfangiogénesis patológica mediante los modelos MetAlert. Desde 2010, como Staff Scientist en el Grupo de Melanoma de María S. Soengas, lideró la identificación de midkina como impulsor del nicho premetastásico y mostró que los tumores pueden activar redes linfovasculares distantes antes de la colonización metastásica, trabajo publicado en Nature en 2017.

Posteriormente dirigió estudios que vincularon la señalización por midkina con la reprogramación inmunosupresora del microambiente tumoral y el reclutamiento de células supresoras de origen mieloide, publicados en Nature Medicine y EMBO Molecular Medicine. En 2023 estableció en el IIBM su laboratorio independiente, dedicado a descifrar la regulación espaciotemporal de los nichos premetastásicos y a convertir esos mecanismos en biomarcadores y oportunidades terapéuticas. Su trayectoria ha sido reconocida, entre otros, con el Premio Constantes y Vitales a la mejor publicación biomédica de 2017 y el Christopher J. Marshall Award de la Society for Melanoma Research.

¡Hola! Me llamo Agapi y soy estudiante de doctorado. Mi formación de base es en biología molecular: obtuve mi grado en la Universidad de Creta en 2022. Desde entonces, he orientado mi trayectoria hacia la bioinformática y el análisis de datos biomédicos. En 2025 completé el máster en Bioinformática de la Universidad de Uppsala, en Suecia, donde adquirí una base sólida en las herramientas computacionales necesarias para explorar la complejidad de los datos biológicos.

A lo largo de mi trayectoria académica, mi experiencia investigadora ha sido diversa, aunque siempre centrada en el cáncer. Durante el grado profundicé en oncología celular y molecular y adquirí experiencia práctica en diagnóstico molecular, cultivo celular 3D, imagen confocal y mecanobiología del cáncer. Durante el máster amplié mi formación en programación, estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial, con el objetivo de construir una base sólida en oncología computacional. He contribuido a proyectos relacionados con el cáncer que empleaban redes neuronales, aprendizaje automático basado en reglas, modelización dinámica y algoritmos genéticos. Me fascina especialmente el potencial de la ciencia de datos para desentrañar la complejidad de los procesos oncológicos.

En mi investigación doctoral me centro en comprender cómo interactúan las células tumorales con su microambiente metastásico, con especial interés en el papel de la vasculatura linfática. Mi proyecto combina imagen unicelular y análisis morfodinámicos para estudiar estos procesos desde una nueva perspectiva. Me entusiasma contribuir a una investigación que busca profundizar en nuestra comprensión de la metástasis y que podría favorecer el desarrollo de terapias más eficaces y personalizadas.