| Descripción | El grupo de Bionanomecánica desarrolla tecnologías físicas, en particular nanomecánica y optomecánica, para su aplicación en microbiología y oncología. El grupo ha propuesto y desarrollado con éxito conceptos disruptivos en la frontera entre la física y la biología, como la identificación de marcadores biofísicos para la caracterización de células cancerosas (ACS Nano 2016, 10, 3365, ACS Sens. 2019, 4, 12, 3325, PCT / ES20/070236) y para la detección de organismos patógenos (Nature Communications 2016, 7, 13452, PCTES2017/070098, Nature Nanotechnology 2020, 15, 469, PCT/EP19/063680). Entre sus líneas de investigación más recientes, el grupo aborda el desarrollo de herramientas innovadoras basadas en nanotecnología para mecanobiología del cáncer (ERC-StG-Nanoforcells (ERC-StG), de gran relevancia para este proyecto de doctorado.
Este Proyecto de Doctorado parte de la siguiente hipótesis: No podemos predecir la evolución tumoral si ignoramos la mecanobiología tumoral. Por lo tanto, el objetivo será desarrollar tecnologías fiables y de alto rendimiento para estudiar las propiedades biofísicas de las células cancerosas. Las micro y nanotecnologías previstas fusionarán la microscopía de fuerza atómica, los sistemas nanomecánicos, la optomecánica de cavidades y la microscopía de holografía digital para el estudio de las células cancerosas. Este Proyecto de Doctorado capacitará al candidato en los diferentes aspectos multidisciplinares de esta investigación: desarrollo de instrumentación (hardware y software), modelos numéricos y simulaciones de elementos finitos para comprender la mecanobiología celular, óptica, mecánica y deep learning para el análisis de datos. El trabajo se desarrollará en un entorno multidisciplinar y bajo la supervisión de expertos en nanotecnología, nanofabricación, ingeniería y biología. El trabajo involucra habilidades experimentales y teóricas, diseño de instrumentación y caracterización optomecánica y biológica.
Para: Licenciados en Física. Puntuación mínima de 2 (excluyendo TFG y notas de máster) en una escala de 1 a 4. Se valorará positivamente la experiencia previa en investigación pero no es requisito. El candidato debe mostrar entusiasmo, alta motivación y capacidad para aprender nuevos temas. |
