Incidencia en los ODS ONU
Intereses de investigación
• Arquitectura de islotes pancreáticos
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Actividad eléctrica de células excitables
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Glucolipotoxicidad en células beta pancreáticas
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Modelos computacionales de sistemas fisiológicos
Semblanza
El Dr. Gerardo Jorge Félix Martínez es Licenciado en Física por la Universidad Autónoma de Zacatecas y Doctor en Ciencias, con especialidad en Ingeniería Biomédica, por la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM). Realizó una estancia posdoctoral en el Departamento de Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación de la Universidad de Cantabria. Ha recibido la Medalla al Mérito Universitario de la UAM y se desempeñó como Investigador por México SECIHTI durante el periodo 2017–2025. Actualmente es Profesor Titular C en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Autónoma Metropolitana y miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores desde 2017, con Nivel 1.
Su línea de investigación se centra en el estudio de células pancreáticas e islotes de Langerhans para analizar su funcionamiento en condiciones de salud y enfermedad, con énfasis en diabetes tipo 1 y tipo 2, desde una perspectiva biofísica con enfoque computacional-experimental. Es autor de la aplicación DiabetesID, orientada a la detección temprana de diabetes no diagnosticada en población adulta mexicana mediante métodos no invasivos.
Cuenta con más de treinta publicaciones, entre artículos, revisiones y trabajos presentados en congresos, sobre modelado matemático y computacional de sistemas fisiológicos. Su investigación se orienta al desarrollo de herramientas de simulación y análisis de la dinámica de células e islotes, señalización de calcio, actividad de canales iónicos, así como a la reconstrucción, arquitectura y viabilidad de islotes bajo distintas condiciones de oxígeno, glucosa y vascularización.
Actualmente es responsable técnico del proyecto de Ciencia Básica y de Frontera “Implicaciones funcionales del impacto de la diabetes tipo 2 en la arquitectura de los islotes pancreáticos utilizando modelos computacionales”, con financiamiento para el periodo 2024–2026.
Información proporcionada por el personal académico
