Formación académica
- Doctoradoen Microbiología y Química Clínica, Universidad de Costa Rica. San José, Costa Rica, 2003.
- Doctorado rerum naturalium, Universidad Johannes Gutenberg de Mainz, Alemania, 2012.
- Magister Scientae Microbiology, Universidad de Costa Rica. San José, Costa Rica., 2006.
- Licenciatura en Microbiología y Química Clínica, Universidad de Costa Rica. San José, Costa Rica, 2003.
Experiencia laboral
- Profesor Invitado, Sección de Toxicología y Centro de Investigación en Enfermedades
- Colaborador científico, Instituto de Toxicología, Hospital Universitario de la Universidad Johannes Gutenberg de Mainz, Alemania, 2007-2012.
- Instructor interino / Asistente de investigación, Sección de Toxicología e Instituto Clodomiro Picado, Facultad de Microbiología, Universidad de Costa Rica, 2003-2006.
- Dr. en Microbiología y Química Clínica (empleos temporales), Caja Costarricense de Seguro Social, República de Costa Rica, 2003-2004.
Proyectos
Plataforma biocomputacional de análisis de datos genómicos para superar la resistencia a la terapia contra el cáncer y las infecciones microbianas
Número de proyecto:
834-B4-504
De 03/Mar/2014 hasta 31/Jul/2017
Evaluación de dos metodologías de bases de datos y aplicación de una metodología de interacción humano-computador en el desarrollo de una plataforma informática de soporte para la quimioterapia personalizada de cáncer
Número de proyecto:
834-B3-174
De 04/Mar/2013 hasta 28/Feb/2015
Publicaciones
Building a Personalized Cancer Treatment System
Dic
2016
Tipo de publicación: Journal Article
Publicado en: Journal of Medical Systems
A Comparison between a Relational Database, a Graph Database in the Context of a Personalized Cancer Treatment Application
Jun
2016
Tipo de publicación: Conference Proceedings
Publicado en: Alberto Mendelzon International Workshop on Foundations of Data Management
Design and Evaluation of a Personalized Cancer Treatment System Using Human-Computer Interaction Techniques
Mar
2016
Tipo de publicación: Book Chapter
Publicado en: New Advances in Information Systems and Technologies
Hybrid mathematical modeling decodes the complexity of sphingolipid pathway to predict chemosensitivity
Jul
2017
Tipo de publicación: Conference Paper
Publicado en: 2017 International Conference and Workshop on Bioinspired Intelligence (IWOBI)