Identification of the transcriptome and TCR repertoire against SARS-CoV-2 immunodominant peptides from long-term convalescent COVID-19 patients

Resumen del póster presentado a las II Jornadas Científicas PTI + Salud Global, celebradas los días 5 y 6 de octubre de 2022 en el Auditorio Santiago Grisolía de Valencia (España).N

Non-Invasive Brain-Machine Interfaces for Mental Tasks Classification and Upper-Limb Movement Decoding

Una Interfaz Cerebro-M aquina (del ingl es, Brain-Machine Interface, BMI) es un dispositivo que permite registrar, procesar y clasi car las se~nales cerebrales de un sujeto para generar comandos de control. En otras palabras, una BMI permite a una persona prescindir de los caminos neuromusculares convencionales para interacturar con el entorno. Las BMI pueden ser invasivas o no invasivas. Las BMI no invasivas se basan en el an alisis y la clasi caci on de patrones mentales sin la necesidad de realizar ning un tipo de implante quir urgico. Un ejemplo de esta tecnolog a es el an alisis de se~nales electroencefalogr a cas (EEG) medidas sobre el cuero cabelludo. Estos sistemas han experimentado un gran avance en su uso sobre humanos debido a su facilidad de preparaci on y sus ventajas eticas y de seguridad frente a las alternativas invasivas. La tecnolog a BMI tiene un futuro prometedor en la rehabilitaci on de las capacidades motoras, la restauraci on del control motor en pacientes con discapacidades severas o en la asistencia de personas con una p erdida total de movilidad. En esta tesis se han desarrollado varios tipos de BMI no invasivas con las que se pretende alcanzar una mejor comprensi on de la comunicaci on cerebro-m aquina y que sirven como base de futuras herramientas de rehabilitaci on y asistencia para personas con discapacidad motora. En un primer estudio, el concepto de mapeado EEG se ha aplicado a una BMI espont anea en tiempo real basada la imaginaci on motora para obtener clasi cadores precisos de dos tareas mentales. El clasi cador se basa en una correlaci on de im agenes entre mapas EEG. Los par ametros del clasi cador se han optimizado para obtener una clasi caci on robusta y able. Este clasi cador se ha probado en la clasificaci on en tiempo real de tareas mentales y posteriormente se ha empleado con exito para controlar un robot planar asistivo para alcanzar objetivos en un entorno bidimensional. Para ello, se han dise~nado varias estrategias de control del robot y se han probado en tiempo real para maximizar la abilidad del sistema BMI. En un segundo estudio, se ha analizado la decodi caci on del movimiento del miembro superior de la persona aplicando t ecnicas de regresi on lineal a las componentes EEG de baja frecuencia. Se han llevado a cabo distintos procedimientos experimentales para mostrar las posibilidades reales de usar m etodos de regresi on lineal para decodi car la cinem atica del miembro superior a partir de se~nales EEG. Se ha estudiado la actividad neural asociada al movimiento real e imaginado del miembro superior para mostrar correlaciones signi cativas entre la cinem atica real y decodi cada. Adicionalmente, la decodi caci on continua de la cinem atica del miembro superior se ha simpli cado a una alternativa discreta para clasi car diferentes objetivos alcanzados mostrando ventajas prometedoras en relaci on a la precisi on y abilidad del proceso. Tambi en se ha estudiado la in uencia del movimiento del brazo realizado en relaci on a su velocidad, trayectoria y variabilidad. Finalmente, el m etodo de decodi caci on se ha aplicado en tiempo real para detectar movimientos horizontales de la mano. Esta tesis proporciona metodolog as que se pueden emplear en multitud de aplicaciones asistivas o de rehabilitaci on de personas con discapacidad motora. Esta tesis ha permitido adem as avanzar en la comprensi on de las correlaciones neuro-motoras y proporciona nuevos onocimientos para investigaciones futuras

Neuromechanical evaluation of human gait in people with Charcot-Marie-Tooth syndrome: a preliminary study

La enfermedad de Charcot-Marie-Tooth es un grupo de trastornos neurológicos hereditarios que afecta a los nervios periféricos y, por regla general, se manifiesta inicialmente con debilidad y deformaciones en las piernas. Aunque esta no sea necesariamente la única parte afectada es la más degenerada en el transcurso del tiempo lo cual, provoca consecuencias patológicas en la marcha. Por este motivo, en este estudio se ha realizado una evaluación neuromecánica de la marcha sobre este tipo de pacientes para construir representaciones gráficas y simulaciones de la locomoción con los que comprender mejor los movimientos y la actividad electromiográfica que caracterizan el trastorno y con ello, aportar conocimiento con el que abordar ayudas y mejorar la calidad de vida en personas con esta patología.Charcot-Marie-Tooth syndrome is a group of hereditary neurological conditions affecting the peripheral nerves and, as a general rule, initially manifesting with weakness and deformity of the legs. Although the lower limbs are not the only affected body part, they are commonly the most degenerate in time, causing pathological effects in the patient’s gait. For this reason, in this study, a neuromechanical evaluation of gait on this type of individuals has been performed to construct graphical representations and simulations of locomotion and better understand pathological movement and electromyographic activity that characterizes this condition and, from there, provide knowledge of how to address assistance and improvement of quality of life of people with this pathology

Multisensory Evaluation of Muscle Activity and Human Manipulability during Upper Limb Motor Tasks

In this work, we evaluate the relationship between human manipulability indices obtained from motion sensing cameras and a variety of muscular factors extracted from surface electromyography (sEMG) signals from the upper limb during specific movements that include the shoulder, elbow and wrist joints. The results show specific links between upper limb movements and manipulability, revealing that extreme poses show less manipulability, i.e., when the arms are fully extended or fully flexed. However, there is not a clear correlation between the sEMG signals’ average activity and manipulability factors, which suggests that muscular activity is, at least, only indirectly related to human pose singularities. A possible means to infer these correlations, if any, would be the use of advanced deep learning techniques. We also analyze a set of EMG metrics that give insights into how muscular effort is distributed during the exercises. This set of metrics could be used to obtain good indicators for the quantitative evaluation of sequences of movements according to the milestones of a rehabilitation therapy or to plan more ergonomic and bearable movement phases in a working task.This research was supported by a doctoral fellowship from Fundación Carolina, University of Alicante, and the National Autonomous University of Honduras

A kinematic, imaging and electromyography dataset for human muscular manipulability index prediction

Human Muscular Manipulability is a metric that measures the comfort of an specific pose and it can be used for a variety of applications related to healthcare. For this reason, we introduce KIMHu: a Kinematic, Imaging and electroMyography dataset for Human muscular manipulability index prediction. The dataset is comprised of images, depth maps, skeleton tracking data, electromyography recordings and 3 different Human Muscular Manipulability indexes of 20 participants performing different physical exercises with their arm. The methodology followed to acquire and process the data is also presented for future replication. A specific analysis framework for Human Muscular Manipulability is proposed in order to provide benchmarking tools based on this dataset.Óscar G. Hernández and José M. López Castellanos expresses their gratitude to the Fundación Carolina, the National Autonomous University of Honduras and the University of Alicante, for its funding support while this work was in preparation. This work has also been supported by an University of Alicante Grant GRE-20 (2021/00710/001) and by the Spanish Government Grant PID2019-104818RB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by “ERDF A way of making Europe”

Jornadas Nacionales de Robótica y Bioingeniería 2023: Libro de actas

Las Jornadas de Robótica y Bioingeniería de 2023 tienen lugar en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universidad Politécnica de IVIadrid, entre los días 14 y 16 de junio de 2023. En este evento propiciado por el Comité Español de Automática (CEA) tiene lugar la celebración conjunta de las XII Jornadas Nacionales de Robótica y el XIV Simposio CEA de Bioingeniería. Las Jornadas Nacionales de Robótica es un evento promovido por el Grupo Temático de Robótica (GTRob) de CEA para dar visibilidad y mostrar las actividades desarrolladas en el ámbito de la investigación y transferencia tecnológica en robótica. Asimismo, el propósito de Simposio de Bioingeniería, que cumple ahora su decimocuarta dicción, es el de proporcionar un espacio de encuentro entre investigadores, desabolladores, personal clínico, alumnos, industriales, profesionales en general e incluso usuarios que realicen su actividad en el ámbito de la bioingeniería. Estos eventos se han celebrado de forma conjunta en la anualidad 2023. Esto ha permitido aunar y congregar un elevado número de participantes tanto de la temática robótica como de bioingeniería (investigadores, profesores, desabolladores y profesionales en general), que ha posibilitado establecer puntos de encuentro, sinergias y colaboraciones entre ambos. El programa de las jornadas aúna comunicaciones científicas de los últimos resultados de investigación obtenidos, por los grupos a nivel español más representativos dentro de la temática de robótica y bioingeniería, así como mesas redondas y conferencias en las que se debatirán los temas de mayor interés en la actualidad. En relación con las comunicaciones científicas presentadas al evento, se ha recibido un total de 46 ponencias, lo que sin duda alguna refleja el alto interés de la comunidad científica en las Jornadas de Robótica y Bioingeniería. Estos trabajos serán expuestos y presentados a lo largo de un total de 10 sesiones, distribuidas durante los diferentes días de las Jornadas. Las temáticas de los trabajos cubren los principales retos científicos relacionados con la robótica y la bioingeniería: robótica aérea, submarina, terrestre, percepción del entorno, manipulación, robótica social, robótica médica, teleoperación, procesamiento de señales biológicos, neurorehabilitación etc. Confiamos, y estamos seguros de ello, que el desarrollo de las jornadas sea completamente productivo no solo para los participantes en las Jornadas que podrán establecer nuevos lazos y relaciones fructíferas entre los diferentes grupos, sino también aquellos investigadores que no hayan podido asistir. Este documento que integra y recoge todas las comunicaciones científicas permitirá un análisis más detallado de cada una de las mismas