El catedrático Ángel Gil, Premio de Honor de la International Union of Bakers
Fuente: Universidad de Granada
El profesor Ángel Gil Hernández, catedrático de Bioquímica y Biología Molecular de la Universidad de Granada, ha recibido el Premio de Honor de la UIB (International Union of Bakers) por sus méritos excepcionales en beneficio y defensa del pan, especialmente en el campo de la Nutrición. Este premio se concede por la UIB de forma muy excepcional ya que en sus más de treinta años de historia hasta ahora sólo lo había conseguido el Sr. John Dalli, comisario de Salud y Política de Consumo de la UE.
El profesor Gil ha contribuido, a través de sus trabajos de investigación y como presidente del Comité Científico Español del Pan, a dar a conocer los beneficios para la salud del consumo regular del pan en cantidades moderadas.
Recientemente, con su grupo de investigación ha llevado a cabo un estudio sobre el índice glicémico, carga glicémica e índice insulinogénico, así como saciedad y plenitud de varios panes españoles, constatando que no sólo las diferencias de composición del pan sino los procesos de manufactura aplicados tienen una influencia manifiesta en estos biomarcadores.
Así el pan de Alfacar y los panes ecológicos producidos con harina integral de trigo tienen unos índices glicémicos del orden del 70% y una carga glicémica inferior a 20, con lo que su consumo puede ser aceptable para la dieta de los diabéticos.
Últimas publicaciones
La Fundación Descubre-Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y la Universidad Pablo de Olavide coordinan esta entidad regional que persigue la atención y asesoramiento a las iniciativas basadas en la participación activa de la ciudadanía. En su nueva convocatoria de ayudas, financiará 8 proyectos que aborden retos científicos y sociales de la región hasta junio de 2027.
El proyecto está financiado por el programa Erasmus+ de la Unión Europea y cuenta con la participación de instituciones de Italia, España y Francia.
Sigue leyendoUn equipo de investigación de la Universidad de Cádiz ha creado un sistema basado en aprendizaje profundo capaz de localizar y clasificar automáticamente anomalías en radiografías de tórax. Los resultados mejoran la precisión de otros métodos utilizados y lo validan como una herramienta con potencial para dar soporte a la evaluación precoz de patologías del pulmón.



