James Alexander Glazier (nacido el 27 de junio de 1962) [1] es un biofísico y bioingeniero , autor y educador mejor conocido por sus contribuciones al campo del modelado multiescala, la formación de patrones y la morfogénesis en sistemas biológicos. Glazier ha publicado numerosos artículos en importantes revistas científicas y su trabajo ha sido ampliamente reconocido dentro de la comunidad científica. [2] También ha sido influyente en la promoción del uso del modelado y la simulación computacionales en el estudio de fenómenos biológicos complejos. [3]
James A. Glazier nació en Cambridge, Massachusetts , el 27 de junio de 1962, hijo de Ira A. Glazier (economista y demógrafo) y Elaine A. Glazier (psicóloga y más tarde empresaria). [ cita requerida ] Mostró un interés temprano por la ciencia y las matemáticas, lo que lo llevó a obtener una licenciatura en física y matemáticas en el Harvard College . Más tarde obtuvo su doctorado en física experimental de la materia condensada en la Universidad de Chicago en 1989, donde trabajó bajo la supervisión del profesor Albert J. Libchaber , centrándose en los flujos caóticos en fluidos y la dinámica de engrosamiento de las espumas líquidas. [4] Mientras estaba en la Universidad de Chicago, comenzó una colaboración con el Dr. Gary Grest y el Dr. David Srolovitz de Exxon Research aplicando el modelo de Potts para modelar la dinámica del engrosamiento de la espuma. [5] Su trabajo sobre espumas [6] condujo a amplias colaboraciones con el destacado teórico del estado sólido, el profesor Denis Weaire del Trinity College, Dublín. [7] [8]
Tras completar su doctorado, Glazier ocupó puestos postdoctorales en AT&T Bell Laboratories (1989-1991), donde se capacitó en neurociencia experimental del desarrollo con el Dr. David W. Tank , y luego obtuvo una beca NSF/JSPS (1991-1993) en el Instituto de Investigación de Comunicación Eléctrica, Universidad de Tohoku, Sendai, Japón, donde estudió la regeneración de la hidra y, en colaboración con el Dr. Francois Graner, desarrolló el formalismo del Modelo Celular de Potts (CPM, también conocido como modelo Glazier-Graner-Hogeweg , GGH) para simular la dinámica de las células en los tejidos biológicos. [9] En 1993, aceptó un puesto de profesor de Física en la Universidad de Notre Dame . Se trasladó al Departamento de Física de la Universidad de Indiana en 2002, donde estableció el Instituto de Biocomplejidad para avanzar en el estudio interdisciplinario de los sistemas biológicos. Ha ocupado puestos de profesor visitante en la Universidad de Australia Occidental , la Universidad de Grenoble , la Universidad de Tohoku, la Universidad de California en Los Ángeles y la Universidad de California en Santa Bárbara.
Los intereses de investigación de Glazier se encuentran en la intersección de la física, la biología y la informática, con un enfoque en la comprensión de los principios fundamentales que rigen la organización y la dinámica de los sistemas vivos. Sus contribuciones más notables han sido en el área de modelado multiescala de tejidos (tejidos virtuales), donde ha desarrollado modelos que han proporcionado información sobre una variedad de fenómenos biológicos, como la morfogénesis, el desarrollo de tejidos, el desarrollo vascular, las enfermedades del desarrollo, incluido el cáncer [10] y la enfermedad renal poliquística y la toxicología. También ha realizado investigaciones sobre la física de las espumas líquidas, [11] la turbulencia de alto número de Reynolds, sobre ontologías biológicas y en microfluídica y biosensores.
Glazier es uno de los desarrolladores clave de CompuCell3D , [12] una plataforma de software de código abierto para modelar el comportamiento celular en un entorno 3D basado en la metodología CPM/GGH. CompuCell3D está diseñado para simular procesos biológicos basados en células, como el desarrollo de tejidos, la morfogénesis y la diferenciación celular. Como profesor e investigador, el Dr. Glazier ha desempeñado un papel importante en el desarrollo y la aplicación de CompuCell3D para varios sistemas biológicos. Más recientemente, con el Dr. Enrdre Somogyi [13] y el Dr. TJ Sego, ha contribuido al desarrollo del entorno de simulación de tejido virtual de código abierto Tissue Forge basado en metodologías de modelo central. Su trabajo ha contribuido al avance de las técnicas de modelado y simulación computacional en los campos de la biofísica, la bioingeniería, la toxicología y los sistemas complejos.
Además de su investigación, Glazier ha sido un participante activo en la comunidad científica. Ha formado parte de los consejos editoriales de Nonlinearity y Bulletin of Mathematical Biology , así como de numerosos paneles de revisión de subvenciones y comités asesores. También ha participado en la organización de conferencias y talleres destinados a fomentar la colaboración interdisciplinaria entre investigadores que estudian sistemas biológicos complejos y ha organizado más de 18 escuelas de verano en las que se enseñan técnicas de modelado multiescala a una amplia gama de estudiantes de todo el mundo. Se ha desempeñado como presidente de la División de Física Biológica de la Sociedad Estadounidense de Física. En 2020, cofundó el Grupo de trabajo IMAG/MSM [14] sobre modelado multiescala y pandemias virales, [15] que proporciona un foro para la aplicación de metodologías de modelado a la comprensión de la infección y la respuesta inmunitaria. En 2023, junto con el profesor Tomas Helikar de la Universidad de Nebraska , Lincoln, cofundó la Alianza Global para la Predicción e Intervención Inmunológica, cuyo objetivo es desarrollar gemelos digitales médicos para optimizar la atención médica específica para cada paciente. [16] [17]
A lo largo de su carrera, James A. Glazier ha recibido numerosos reconocimientos por sus logros en investigación, siendo nombrado miembro del Instituto de Física (Londres), la Sociedad Estadounidense de Física [18] y la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia [ 19] . Su trabajo ha sido citado ampliamente en la literatura científica y ha inspirado a muchos investigadores en los campos de la biofísica y la biología computacional. Posee 13 patentes en biosensores, microfluídica, descubrimiento de fármacos y modelado computacional.
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