 I'm Núria López-Vigas, i I'm a Grup Leader at the Institute of Research in Biomedicine in Barcelona. Our focus is the study of somatic mutations in tumors, and we analyze thousands of tumors with computational algorithms to identify the cancer genes and the important cancer mutations in those genes across cancer types. We use computational biology to identify cancer driver genes i per exemple, per identificar cancer genes, el que fem és identificar patterns de mutacions i indicar una selecció positiva. I llavors sabem que això és una gene que contén mutacions de driver. Però després hi ha una segona part, que és identificar quines específics mutacions en aquest cancer gene són els drivers. I per això utilitem l'aplicació de machine learning que intenta trobar la combinació de features de mutacions que diferencien drivers de mutacions de passangers. Aleshores, la data que generarem d'aquesta massiva anàlisi a l'àmbit de genes i a l'àmbit de mutacions de driver és utilitzada en un tool que tenim, que és el cancer genome interpretat, que és un tool que és desenvolupat per interpretar les mutacions d'una sola patient. I això és més per ser utilitzat en una setmana de presidència de cancer medici en què es sequenca les dues més de la patient. I després has de fer aquest step de interpretació de les mutacions que tens absurdes per fer una decisió d'aquest que és el millor treatment per a la patient. A aquest step de interpretació és on pots utilitzar el cancer genome interpretat i les tools i les dades que hem generat amb l'anàlisi de moltes mutacions. El mapa de la dependència de cancer genera molt valorables data que és molt complementari a la data que estem generant. La data que estem generant és d'aquestes mutacions humanes i de les mutacions humanes i es complementa molt bé amb el mapa de la dependència de cancer. Aleshores, utilitzem-lo per validar-nos-ho, per complementar les dues types de data. El mapa de la dependència de cancer ha already generated data that has a lot of value. I veig que hi ha diverses línies que poden ser valores per explorar. Una és que hi ha molts models i molts diverses models que poden cobrar la gran heterogenità que és en les mutacions humanes. Això també requereix que això és escalable perquè la data pot ser generada a una gran escala i idealment a una resolució de cèl·l·li doncs que podem tenir una línia molt lògica de data que seria molt interessant generar i tenir molt de valor.