About
Current smart instrumentation using multi-sensors and/or spectrometers provides a wealth of data that requires sophisticated signal and data processing approaches to extract the hidden information.
Our group develops algorithmic solutions for the automatic processing of Gas Sensor Array, Gas Chromatography – Ion Mobility Spectrometry (IMS), Nuclear Magnetic Resonance, and Mass Spectrometry (GC/LC-MS, MSI) data for metabolomics, food, and environmental samples.
In this context, we are interested in intelligent chemical instruments for the detection of gases, volatile compounds, and smells. These systems can be based on an array of nonspecific chemical sensors with a pattern recognition engine, taking inspiration from the olfactory system. Some spectrometries, e.g. Ion Mobility Spectrometry, are capable of very fast analysis with good detection limits but poor selectivity. These technologies have been proposed for the fast determination of the volatolome (volatile fraction of the metabolome), instead of the reference technique of gas chromatography – mass spectrometry.
During 2019 our research has been focused on:
- Development of drones and terrestrial robots with bioinspired machine olfaction capabilities for gas source localization and mapping. Our results have shown that nanodrones with proper signal processing are able to locate sources in indoor scenarios particularly for chemical sources located above the drone.
- Development of signal processing approaches to improve the time dynamics of chemical sensors and extract bioinspired chemical features from turbulent plumes. Proper deconvolution methods based on inverse filters are able to improve the sensor bandwidth an order of magnitude, reaching time dynamics able to detect with subsecond events.
- Development of data processing methods to resolve molecular heterogeneity in mass spectrometry images of colorectal cancer tissues. The developed methods can discriminate resistant and sensitive areas of tissue to chemotherapy after proper training with homogeneous tissue images.
- Development of full workflows including signal processing and machine learning tools for the analysis of untargeted nuclear magnetic resonance data. We have developed and released to the public a package developed in R for the analysis of NMR data: AlpsNMR.
- Development of methods for the analysis of flatus and their relationship with food intake.
- Development of signal processing methods for the analysis of Ham and Olive Oil flavour data using GC-IMS and their potential use in fraud detection.
- Development of methods for the analysis of urine using GC-IMS
- Development of techniques to reduce the power consumption of chemical sensor based on metal oxides.
Staff
Projects
NATIONAL PROJECTS | FINANCER | PI |
---|---|---|
TENSOMICS · Development of tensorial signal processing and machine learning tools tailored to the analysis of urine metabolomics (2019-2022) | Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | Santiago Marco |
PRIVATELY FUNDED PROJECTS | FINANCER | PI |
---|---|---|
Anticipation of respiratory outcomes in ICU COVID-19 patients by metabolic signatures (2021-2023) | Fundació La Marató de TV3 | Santiago Marco |
FINISHED PROJECTS | FINANCER | PI |
---|---|---|
SNIFFDRONE · Drone-based Environmental Odor Monitoring (2019-2020) | EU Commission · Attract Projects | Santiago Marco |
Analisis de tapones de corcho por espectroscopia de movilidad de iones (2015-2016) | M3C INDUSTRIAL AUTOMATION & VISION, S.L. | Santiago Marco |
Sensor test for indoor air quality and safety applications (2015-2016) | BSH Electrodomesticos España S.A. | Santiago Marco |
Preparació i realització d’un curs de processat de senyal per sensors químics de dos dies a BSH Zaragoza (2016-2017) | BSH Electrodomesticos España S.A. | Santiago Marco |
SMART-IMS Procesado de Señal para Espectroscopia de Movilidad de Iones: Análisis de Fluidos Biomédicos y Detección de Sustancias Tóxicas (2012-2015) | MINECO, I+D-Investigación fundamental no orientada | Santiago Marco |
Transducción biomimética para olfacción artificial | MINECO, EUROPA EXCELENCIA | Agustín Gutiérrez |
BIOENCODE Estudio comparativo de la capacidad de codificación de información química de sistemas biológicos y artificiales | MINECO, I+D-Investigación fundamental no orientada | Agustín Gutiérrez |
SENSIBLE Sensores inteligentes para edificios más seguros (2014-2016) | MINECO, Acciones de Programación Conjunta Internacional | Santiago Marco |
SAFESENS Sensor Technologies for Enhanced Safety and Security of Buildings and its Occupants (2014-2017) | ENIAC Joint Undertaking | Santiago Marco |
SIGVOL Mejora de la señal para instrumentación química: aplicaciones en metabolómica de volátiles y en olfacción (2015-2017) | MINECO, Retos investigación: Proyectos I+D | Santiago Marco |
Computational Metabolomics (2017-2019) | Industrial Project with Nestlé Institute of Health Sciences, Switzerland | Santiago Marco |
Development of Data Processing Algorithms for Temperature Modulated Sensors | Industrial Project with BSH Electrodomesticos, Spain | Santiago Marco |
Publications
Equipment
- Gas chromatograph/mass spectrometer (Thermoscientific) with robotic head-space sampler
- Gas Chromatograph/ Thermal Conductivity Detector (Thermoscientific) with robotic head-space sampler
- 2 Infusion pumps K-systems
- Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry FlavourspecTM (Gas Dortmund)
- 6 channel vapor generator plus humidity control (Owlstone, UK)
- Ion Mobility Spectrometer: Gas Detector Array (Airsense Analytics GmbH)
- Computing and General Purpose Electronic Instrumentation
- Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometer (Owlstone, UK)
- Corona Discharge Ion Mobility Spectrometer (3QBD, Israel)
- Ultraviolet Ion Mobility Spectrometer (Gas Dortmund, Germany)
- Fast Photo Ionization Detector (Aurora Scientific, Canada)
Collaborations
- Dr. Lourdes Arce
Dept. Química Analítica, Universidad de Córdoba, Spain - Prof. J. W. Gardner
Microsensors and Bioelectronics Lab, Dept. of Electric and Electronic Engineering, University of Warwick, UK - Prof. Achim Lilienthal
Mobile Robotics and Olfaction Lab, University of Örebro, Sweden - Dr. Ivan Montoliu and Dra. Sofia Moço
Nestlé Institute of Health Sciences, Laussane, Switzerland - Dr. Jordi Palacín
Robotics Lab, Universitat de Lleida, Spain - Dra. Cristina Castro
Sensors Technology, BSH-Zaragoza, Spain - Dr. Jens Eichman
MINIMAX, Bad Oldesloe, Germany - Dr. Ulf Struckmeier
AMS sensors, Reutlingen, Germany - Dr. Fernando Azpiroz
Dept. Digestive Diseases, Vall d’Hebron, Barcelona, Spain - Dra. Anna de Juan
Dept. Química Analítica i Enginyeria Química, Universitat de Barcelona, Spain - Dra. Sofia Moço
Nestlé Research, Laussane, Switzerland - Dra. Silvia Mas
IRSTEA; Montpellier, France. - Dr. Dominique Martinez
LORIA-INRIA, Nancy, France - Dr. Oriol Sibila & Dr. Àlvar Agustí
Inflamación y reparación en enfermedades respiratorias, Hospital Clínic de Barcelona
News
Predoctoral position at the Signal and Information processing for Sensor Systems Research Group
Ref: Predoctoral / Deadline: 15th August 2022
SNIFFDRONE als mitjans
El projecte SNIFFIRDRONE, en què participen investigadors de l’Institut de Bioenginyeria de Catalunya (IBEC), apareix als mitjans amb l’objectiu principal desenvolupar un sistema basat en drons que generi mapes de contaminació i olors en temps real, així com informes i alarmes instantànies .
Detectar infeccions pulmonars amb l’alè
Investigadors de l’Institut de Bioenginyeria de Catalunya, liderats per Santi Marco, apareixen als mitjans per validar, juntament amb l’Hospital Clínic de Barcelona, una nova tecnologia que analitza l’alè de pacients i diagnostica amb un elevat grau de precisió els que pateixen infeccions pulmonars per P. aeruginosa.
Santi Marco analitza l’olor de la neu a la premsa
Santiago Marco, líder de grup de l’Institut de Bioenginyeria de Catalunya (IBEC), apareix al diari “El Español” explorant les raons científiques per les quals la neu pot tenir olor.
Detecting lung infections with breath analysis and machine learning
IBEC researchers, together with clinicians from Sant Pau Hospital and Hospital Clinic in Barcelona, use “electronic noses” and machine learning to analyse the breath of patients, identifying with high accuracy those with lung infections of P. aeruginosa, a multidrug resistant pathogen. This method could represent a non-invasive and efficient tool to diagnose and monitor patients with a bacterial lung infection, offering a faster alternative to standard sputum cultures.
Nas electrònic portàtil “e-nose” als mitjans
Investigadors de l’Institut de Bioenginyeria de Catalunya (IBEC) liderats per Santiago Marco, apareixen als mitjans pel nou mètode que han dissenyat per olorar la pudor de les plantes de tractament d’aigües residuals.
El nas electrònic d’un dron detecta la pudor de plantes d’aigües residuals
Investigadors d’Espanya han dissenyat un nas electrònic portàtil (e-nose) que és pràcticament tan esmolat com un nas humà per ensumar la pudor de les plantes de tractament d’aigües residuals. Juntament amb un dron, la e-nose pot mesurar la concentració de diferents olors, predir la intensitat de l’olor i produir un mapa d’olors a temps real de la planta per al seu maneig. El mètode desenvolupat va ser publicat el 16 de novembre a la revista iScience.
Olfacte artificial per controlar la qualitat dels aliments
Investigadors de l’Institut de Bioenginyeria de Catalunya (IBEC) en col·laboració amb la Universitat de Còrdova, han publicat recentment un estudi on desenvolupen protocols que optimitzen la utilització d’una tècnica capaç d’analitzar, en l’àmbit molecular, les substàncies presents a l’aroma d’aliments, aconseguint diferenciar mostres de pernil de porc ibèric alimentat amb gla o amb pinso. Aquest nou enfocament, que utilitza intel·ligència artificial per analitzar les dades, simplificarà l’anàlisi d’aromes, i les dades generades es podran utilitzar per determinar la traçabilitat i la qualitat dels aliments, i lluitar contra el frau.
La Bioenginyeria contra la COVID-19 accelera gràcies a “La Marató”
Tres projectes amb contribució de l’Institut de Bioenginyeria de Catalunya (IBEC) rebran finançament de “la Marató de TV3” per investigar diferents aspectes de la COVID19. Gràcies a les aportacions rebudes, els experts aprofundiran en la comprensió de la malaltia i les seves possibles solucions terapèutiques, estudiaran millores en els processos d’atenció a l’pacient, i desenvoluparan un sistema per predir l’evolució de sistema respiratori, i per avançar en el tractament de pacients amb pneumònia derivada de COVID19.
Un dron que millora la gestió de les olors a les depuradores d’aigües
Investigadors de l’IBEC juntament amb l’empresa Depuración de Aguas del Mediterraneo (DAM) desenvolupen un dron capaç de simular el sistema olfactori i de detectar, monitoritzar i identificar les males olors produïdes per les plantes de tractament d’aigües residuals.
Jobs
Research Assistant at the Signal and Information Processing for Sensing Systems Research Group (RA-SM2)
Ref: RA-SM2. // Deadline: 31/10/2023
Research Assistant at the Signal and Information Processing for Sensing Systems Research Group (RA-SM)
Ref: RA-SM // Deadline: 30/06/2023
Research Assistant at the Signal and Information Processing for Sensing Systems Lab (LT-SM)
Ref: LT_SM // Deadline: 22/03/2023
Predoctoral position at the Signal and Information processing for Sensor Systems Research Group
Ref: Predoctoral / Deadline: 15th August 2022