Modelización y simulación de la dinámica de fluidos biológicos y estudio de su relación con diferentes patologías

Este proyecto se centra en el estudio numérico (mediante el uso de software CFD) y experimental de la dinámica de fluidos biológicos con el objetivo de analizar la influencia del flujo en el desarrollo y evolución de enfermedades como, por ejemplo, la aterosclerosis. En una fase inicial, el proyecto se centra en el estudio numérico y experimental del flujo sanguíneo en bifurcaciones arteriales coronarias con diferentes ángulos de apertura mediante el que se pretenden identificar áreas de recirculación que favorezcan la formación de placa aterosclerótica. Para ello, se realizará un diseño del vaso sanguíneo objeto de estudio y se desarrollarán los diferentes modelos numéricos que permitan modelar el flujo en su interior y extraer datos de interés médico. A su vez, se validarán estos resultados numéricos con experimentos in vitro en canales de PDMS. En fases posteriores del proyecto, se aplicarán las técnicas de dinámica de fluidos computacional al estudio de patologías coronarias en geometrías realistas y al estudio del comportamiento de células tumorales y partículas portadoras de medicamento en flujo

Estudio de las tensiones originadas por el aneurisma aórtica abdominal

El aneurisma de aorta abdominal (AAA) es una deformación anormal y permanente de la pared de la aorta en su trayecto abdominal, localizándose más frecuentemente a nivel infrarrenal. Es una patología que se asocia con altos niveles de morbilidad y mortalidad de quien lo padece. La decisión de intervenir quirúrgicamente para evitar la ruptura del AAA se hace reconociendo los riesgos significativos del procedimiento y se fundamenta generalmente en el diámetro máximo y/o la tasa de crecimiento del AAA. A pesar de los umbrales establecidos para realizar una intervención, la ruptura ocurre en un gran porcentaje de pacientes que no poseen diámetros máximos críticos y/o tasas de crecimiento altas. Por lo que, sigue existiendo una necesidad urgente de identificar mejores métodos de riesgo de ruptura y, por supuesto, integrarlos en la toma de decisiones clínicas. Por ello, en este estudio se usa un análisis computacional basado en elementos finitos que representa escenarios de AAA reales dónde se evalúa la distribución de tensiones de la pared arterial en base a las presiones originadas por el flujo sanguíneo, y a las características geométricas y mecánicas del tejido aneurismático. Al final, el proyecto pretende fomentar un nuevo hallazgo para la evaluación del riesgo de ruptura, y proporcionar una nueva perspectiva sobre el grado en el que las propiedades mecánicas del tejido y las presiones arteriales pueden alterar los valores máximos de tensión

Automated diagnostic techniques for cardiovascular pathologies using hyperspectral imaging

La imagen médica es una herramienta indispensable en el ámbito biomédico. Permite obtener información precisa que no se puede observar de otra manera. Además, en los últimos años, el uso de técnicas ópticas en el diagnóstico médico ha supuesto grandes avances, con el objetivo de conseguir un diagnóstico eficaz, temprano, preciso y de coste reducido. El aneurisma de aorta sigue siendo una de las principales causas de muerte en el mundo, en parte por la falta de un diagnóstico eficaz, puesto que una gran parte de los casos se manifiestan con la ruptura de la aorta, lo que en la mayoría de los casos supone la muerte. Además, el tratamiento y la recuperación también pueden presentar dificultades debido a que cuando se realiza una cirugía abierta para colocar una prótesis vascular, no existe una técnica fiable para delimitar los contornos y la extensión de la patología. Las técnicas de imagen médica resultan de gran utilidad, pero tienen sus limitaciones (precios elevados, radiación ionizante), por ello, las técnicas en el dominio óptico son una interesante alternativa. A pesar de estar limitadas en cuanto a distancia de penetración se refiere, debido a la absorción del agua presente en los tejidos, estas técnicas no son invasivas, no presen- tan radiación ionizante, son de coste relativamente asequible comparada con otras técnicas, rápidas y de gran precisión. En este trabajo se ha utilizado la imagen hiperespectral con el objetivo de analizar diversas muestras de aorta patológicas. Además, se ha llevado a cabo un análisis mediante el detector de anomalías RX, con el objetivo de detectar y delimitar anomalías presentes en las muestras, debido a las patologías presentes en la misma. Con el objetivo de identificar correctamente las muestras, se han utilizado diversas técnicas (métricas de distancia y descomposición lineal) para identificar y cuantificar los cromóforos presentes en la aorta (siendo los principales elastina, colágeno, agua y lípidos) y entender los mecanismos de degradación que la patología produce en dichos cromóforos. Para entender correctamente como las patologías afectan a los tejidos, en este caso a la aorta, es vital identificar su repercusión en los cromóforos que componen el tejido, e identificar los factores determinantes en la degradación de los tejidos. Entendiendo correctamente estos aspectos, es posible establecer una técnica de diagnóstico eficaz para identificar determinadas patologías, en este caso aneurisma de aorta. En este trabajo se han analizado muestras de control y muestras patológicas, con el objetivo de tener perspectiva sobre los resultados. En este caso, los componentes principales de la aorta son la elastina y el colágeno, por lo que ambos cromóforos son los indicados a ser factores determinantes en la degradación de las muestras debido a diversas patologías. La aplicación de nuevas técnicas de diagnóstico en el ámbito médico es un proceso laborioso que comienza por una prueba de viabilidad de la técnica para la caracterización de las propiedades que permitan discernir tejidos sanos y enfermos. Las técnicas empleadas en este documento son inocuas para el organismo humano y no requieren la preparación específica de las muestras para su caracterización y diagnóstico.Máster en Ciencia e Ingeniería de la Lu

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales

Biomarcadores génicos en infarto agudo de miocardio

Las enfermedades cardiovasculares, encabezadas por el infarto agudo de miocardio (IAM), son la causa más frecuente de muerte e incapacidad a nivel global y en nuestro entorno. Las bases etiológicas del IAM son complejas e intervienen tanto factores ambientales como hereditarios. La constante evolución de las redes asistenciales y los nuevos tratamientos han mejorado la supervivencia inicial del IAM, pero el riesgo de recurrencias y de complicaciones a largo plazo como la insuficiencia cardiaca continúa siendo elevado. Como determinantes genéticos de riesgo de IAM se han identificado decenas de polimorfismos de un solo nucleótido (SNPs), cada uno de los cuales asocia un pequeño incremento del riesgo. Así, para la realización de una estimación global, se han desarrollado escalas de riesgo poligénico (GRS) integradas por múltiples SNPs. Hasta ahora, los GRS habían sido evaluados en la población general, pero su utilidad entre pacientes que ya han sufrido un IAM es en gran medida desconocida. Como reguladores altamente específicos de la expresión génica, los microRNAs (miRNAs) están emergiendo como nuevos biomarcadores, habiendo sido identificados como actores clave en el desarrollo de enfermedades. La presente Tesis Doctoral aborda como objetivo general caracterizar la utilidad de estas dos familias de reguladores génicos en el IAM: SNPs y miRNAs, como biomarcadores con finalidad pronóstica a largo plazo en pacientes con IAM, así como analizar la potencial implicación de los miRNAs en el daño miocárdico crónico tras IAM, y por tanto, su capacidad para constituirse como nuevas dianas terapéuticas. En primer lugar, dado que la prevalencia de variantes genéticas de riesgo en población joven no diabética que presenta un IAM es superior a la de la población general, se planteó un estudio clínico prospectivo en una cohorte de 81 pacientes con IAM y elevada susceptibilidad hereditaria. Dicho estudio nos ha permitido documentar que el perfil genético evaluado con un GRS basado en 11 SNPs está asociado con una mayor probabilidad de eventos cardiovasculares recurrentes futuros, incrementando el rendimiento de los algoritmos de estratificación pronóstica tras IAM. Sucesivamente, se puso en marcha un ambicioso programa de identificación y validación de miRNAs en IAM para su utilización en práctica clínica. Para ello se planteó un estudio clínico prospectivo en una cohorte general de 311 pacientes con IAM con seguimiento a largo plazo, se estableció una cohorte de control con población sana y se realizaron varios modelos experimentales in vivo e in vitro. El estudio clínico nos ha permitido identificar, de forma inédita, una combinación de miRNAs desregulados en IAM con capacidad de constituirse en biomarcadores con utilidad pronóstica. De forma destacada, miR-21-5p, miR-23a-3p, miR-27b-3p, miR-122-5p, miR-210-3p y miR-221-3p fueron capaces de identificar a pacientes con mayor riesgo de desarrollo de insuficiencia cardiaca y mortalidad cardiovascular a largo plazo tras IAM. La información proporcionada por estos miRNAs fue independiente y adicional a ofrecida por las variables clínicas, mejorando todas las estrategias de predicción de riesgo actuales. Adicionalmente, los hallazgos de los modelos experimentales in vivo de oclusión coronaria permanente e isquemia reperfusión en ratas, así como los modelos in vitro en cardiomiocitos H9c2, correlacionaron con los resultados obtenidos en pacientes, validando estos modelos experimentales para el estudio de las bases génicas y moleculares por las que los miRNAs ejercen el papel regulador que les dota de utilidad pronóstica. Finalmente, la modulación exógena en cardiomiocitos de dos de los miRNAs más prometedores (miR-210-3p y miR-23a-3p) indujo cambios en la expresión en varios genes fundamentales para el proceso de apoptosis y remodelado ventricular adverso tras IAM que pueden estar en relación con su capacidad pronóstica a nivel clínico. Para concluir, el estudio de biomarcadores génicos en el IAM ha permitido constatar la utilidad pronóstica de una escala de riesgo poligénico en pacientes con IAM. De forma destacada, el estudio de identificación y valoración pronóstica de miRNAs en pacientes con IAM realizado en el presente trabajo constituye un ejemplo de investigación traslacional bench to bedside en el que, partiendo de unos resultados prometedores en pacientes, se han podido explorar en modelos in vitro e in vivo los mecanismos que regulan la adaptación celular tras un daño isquémico agudo, y que pueden justificar su utilidad pronóstica. Así, el resultado de este trabajo evidencia la posible utilidad de estos biomarcadores génicos en la práctica clínica y permite sentar las bases para el desarrollo de potenciales tratamientos dirigidos en un futuro

Segmentación vascular y caracterización de placas ateroscleróticas en imágenes de tomografía computarizada 3D

Magíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónMaestrí

Memorias XII Congeso Colombiano de Morfología Pontificia Universidad Javeriana Cali (Colombia)

Memorias XII Congeso Colombiano de Morfología Pontificia Universidad Javeriana Cali (Colombia), del 29 de septiembre al 01 de octubre de 201

Formaciones imaginarias del diseñador gráfico en el discurso del campo académico.

En este trabajo se describe un proyecto de tesis doctoral en el que se analiza el discurso sobre el diseñador gráfico. Se parte del supuesto de que existe una tricotomía de su perfil: 1) el campo profesional, 2) el campo educativo y, 3) el campo académico. Proponemos que dicha tricotomía permite la identificación de imaginarios sobre el tema, y no solo eso, sino que también aporta elementos que conforman la identidad (Bauman, 2002) de un diseñador gráfico. La pregunta de investigación es ¿Cuál es la identidad discursiva del diseñador gráfico en el campo académico? La investigación descrita es de tipo cualitativo y deductivo; para la construcción la identidad discursiva (Van Dijk, T; 2008) del diseñador gráfico, se toman en cuenta diversas publicaciones: principalmente investigaciones y breves artículos difundidos en comunidades/foros de reflexión y debate en torno a la temática, además de memorias de congresos y libros. En apoyo al desarrollo del proyecto se ha diseñado un Laboratorio de Intervención en el Diseño, cuyos objetivos son impulsar el desarrollo social y cultural de los diseñadores gráficos por medio de la investigación, educación continua, producción y vinculación. En un primer acercamiento a las formaciones imaginarias (Pêcheux, 1978) sobre la identidad del diseñador gráfico se centran en el grado de erudición para la ejecución de su trabajo, en la cultura que demuestran y en la autonomía con la que producen