Formación
Laura Serrano Ron es Graduada en Biotecnología por la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla) y Máster en Genética y Evolución por la Universidad de Granada. Obtuvo el título de Doctora, con mención internacional y calificación cum laude, por la Universidad Politécnica de Madrid, donde combinó técnicas de secuenciación de célula única y microscopía confocal para reconstruir el proceso de formación de raíces laterales en Arabidopsis. Durante su doctorado realizó una estancia de investigación de tres meses en la Universidad de Heidelberg (Alemania).
Experiencia
Laura Serrano Ron desarrolló su etapa predoctoral en el Centro de Biotecnología y Genómica de Plantas de la Universidad Politécnica de Madrid, tras haber colaborado anteriormente en investigación en el Centro Andaluz de Biología del Desarrollo y en la Estación Experimental del Zaidín (CSIC). Desde 2023, forma parte de la Unidad de Bioinformática del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), donde aplica técnicas ómicas y de aprendizaje automático a diversos proyectos de investigación oncológica. Destaca su participación activa el proyecto RENACER, la red nacional de metástasis cerebral, donde contribuye al desarrollo de modelos de predicción de sensibilidad a fármacos en pacientes con metástasis cerebral, con el objetivo de orientar decisiones terapéuticas y mejorar su calidad de vida.
Líneas de investigación
Laura Serrano Ron pertenece actualmente a la Unidad de Bioinformática del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), liderada por la Dra. Fátima Al-Shahrour, y colabora activamente con el grupo del Dr. Manuel Valiente en el marco de RENACER, red nacional dedicada al estudio de la metástasis cerebral. Durante su etapa predoctoral trabajó en el laboratorio del Dr. Miguel Ángel Moreno-Risueño (Universidad Politécnica de Madrid), donde empleó técnicas de transcriptómica de célula única para el estudio del desarrollo de raíces laterales en Arabidopsis, en colaboración con el Dr. Alexis Maizel (Universidad de Heidelberg). Sus intereses actuales se centran en la aplicación de estrategias multi-ómicas y de aprendizaje automático al estudio de la heterogeneidad tumoral y del microambiente tumoral, con especial atención a la predicción de sensibilidad a fármacos en pacientes con metástasis cerebral.
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