Challenges during the realization of an international research project on leishmaniasis in Colombia

Leishmaniasis is an infectious disease that belongs to the top 10 neglected tropical diseases. It mainly affects the poor population from tropical and subtropical areas of the World, which lacks sufficient resources and means to fight against this disease. With this in mind, the European Commission has funded an international collaborative research project in which are participating various institutions from South America, North Africa and Europe. The main objective of this project is the development of a fast, less expensive, non-invasive and easy to use alternative method for leishmaniasis diagnosis in dogs, one of the main reservoirs of leishmaniasis spread to humans. In this perspective article, we present our personal insight and opinion regarding the challenges of realizing a joint international research project on leishmaniasis in Colombia, a country where leishmaniasis is endemic, as well as regarding the involvement of the Public Health institutions and the local population from this country

Desarrollo de un sistema de percepción sensorial artificial para la detección del cáncer gástrico en el aliento exhalado

El cáncer gástrico continúa posesionándose como una de las neoplasias malignas más mortales en el mundo, especialmente en regiones menos desarrolladas como América Latina. Pese a la tendencia global de querer un descenso en las tasas de mortalidad por cáncer gástrico, en Colombia la enfermedad todavía representa una gran problemática social. Uno de los principales inconvenientes es que, debido a la inexistencia en la actualidad de un método de cribado apropiado para la población en riesgo, la mayor parte de los casos son diagnosticados en un estadio avanzado, cuando el pronóstico es devastador. La enfermedad es generalmente letal cuando se detecta clínicamente, ya que en la mayoría de los casos se diagnostica cuando el tumor ha invadido la capa muscular del estómago. No obstante, cuando el tumor se descubre en fase inicial, la tasa de supervivencia a 5 años puede superar el 90%..

Optimización y clasificación de señales EMG a través de métodos de reconocimiento de patrones

Este artículo presenta un estudio basado en la optimización de la respuesta de un electromiógrafo a través de algunas técnicas utilizadas para el trata- miento, análisis y procesamiento de señales electro- miográficas superficiales, con el fin de proporcionar una herramienta útil como estrategia para el diagnóstico y pronóstico de cuadro clínico de enfermedades muscula- res (Por ejemplo, para pacientes con pie caído). Los datos fueron obtenidos a partir de la información de pacientes que fueron diagnosticados previamente por fisiatras, de los cuales 7 eran sanos y 5 pacientes mos- traron neuropatía de pie caído. Un conjunto de señales electromiográficas fueron ad- quiridas y almacenadas durante el movimiento de dorsi- flexión en una posición supina a partir del músculo tibial anterior en cada paciente. Luego estas señales fueron procesadas mediante técnicas de extracción caracterís- tica y métodos de reconocimiento de patrones para la clasificación de las mismas. Para el pre-procesamiento de las señales electromio- gráficas se emplearon métodos en tiempo y frecuencia, como la transformada de Fourier y, a su vez, técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y redes neuronales artificiales (es decir, MLP y PNN), que permiten representar en forma gráfica los resultados obtenidos en un plano bidimensional y mejorar de esta forma el porcentaje de clasificación. Los resultados obtenidos describen un sistema electro- miógrafo, el cual fue optimizado mediante la implemen- tación de métodos de reconocimiento de patrones, se alcanzó un porcentaje de acierto de hasta el 100 % en la clasificación de señales EMG por medio de electrodos superficiales

Non-Invasive Method to Detect Infection with Mycobacterium tuberculosis Complex in Wild Boar by Measurement of Volatile Organic Compounds Obtained from Feces with an Electronic Nose System

More effective methods to detect bovine tuberculosis, caused by Mycobacterium bovis, in wildlife, is of paramount importance for preventing disease spread to other wild animals, livestock, and human beings. In this study, we analyzed the volatile organic compounds emitted by fecal samples collected from free-ranging wild boar captured in Doñana National Park, Spain, with an electronic nose system based on organically-functionalized gold nanoparticles. The animals were separated by the age group for performing the analysis. Adult (>24 months) and sub-adult (12–24 months) animals were anesthetized before sample collection, whereas the juvenile (<12 months) animals were manually restrained while collecting the sample. Good accuracy was obtained for the adult and sub-adult classification models: 100% during the training phase and 88.9% during the testing phase for the adult animals, and 100% during both the training and testing phase for the sub-adult animals, respectively. The results obtained could be important for the further development of a non-invasive and less expensive detection method of bovine tuberculosis in wildlife populations.Unión Europea, Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement no. 777832, and COMBIVET ERA Chair, H2020- WIDESPREAD-2018-04, grant agreement no. 85741