Emprendimiento senior. Emprender o jubilarse.

El emprendimiento o el hecho de crear una nueva empresa es algo que está cobrando especial importancia hoy en día. Sin embargo, todavía está aún más en auge el emprendimiento en personas mayores de 50 años o, también denominado, “emprendimiento senior”. Con la realización de este trabajo de fin de grado se pretende analizar el surgimiento del mismo y la motivación que lleva a estas personas a emprender en todo el mundo, enfrentándose a los inconvenientes que esta actividad conlleva. Asimismo, también se tratarán una serie de casos de éxitos internacionales y algunos ejemplos de ciertas ayudas que reciben estos emprendedores por parte de ciertas instituciones tanto públicas como privadas. Para ello se analizará la evolución ascendente de la esperanza de vida en los diferentes países y como ello ha afectado a la organización de las empresas, además de estudiar la motivación que lleva a este grupo de población a crear nuevos negocios en lugar de continuar trabajando en los ya existentes y las barreras a las que se deben enfrentar por el simple hecho de ser seniors a la vez que emprendedores. Destacar que la investigación se apoyará principalmente en el Informe GEM, tanto en el mundial como en el español, así como en las cifras que ofrecen el Banco Mundial y la OCDE, comparándolos entre sí y en diferentes periodos de tiempo. Los datos se reflejarán a lo largo de todo el documento en forma de gráficos, tablas e incluso mapas, acompañados todos ellos de su correspondiente explicación. Asimismo se contará con la reflexión de expertos en el tema tales como el ayudante de catedrático Kibler,o el catedrático Kautonen y a partir de estudios de prestigiosas universidades como los de Harvard en Massachusetts o los de Wharton en Pensilvania

The macular retinal ganglion cell layer as a biomarker for diagnosis and prognosis in multiple sclerosis: A deep learning approach

AbstractPurposeThe macular ganglion cell layer (mGCL) is a strong potential biomarker of axonal degeneration in multiple sclerosis (MS). For this reason, this study aims to develop a computer‐aided method to facilitate diagnosis and prognosis in MS.MethodsThis paper combines a cross‐sectional study of 72 MS patients and 30 healthy control subjects for diagnosis and a 10‐year longitudinal study of the same MS patients for the prediction of disability progression, during which the mGCL was measured using optical coherence tomography (OCT). Deep neural networks were used as an automatic classifier.ResultsFor MS diagnosis, greatest accuracy (90.3%) was achieved using 17 features as inputs. The neural network architecture comprised the input layer, two hidden layers and the output layer with softmax activation. For the prediction of disability progression 8 years later, accuracy of 81.9% was achieved with a neural network comprising two hidden layers and 400 epochs.ConclusionWe present evidence that by applying deep learning techniques to clinical and mGCL thickness data it is possible to identify MS and predict the course of the disease. This approach potentially constitutes a non‐invasive, low‐cost, easy‐to‐implement and effective method

Simulación computacional de la retina humana. Aplicación del modelo a la electroestimulación

Según los expertos en este campo, las enfermedades oculares más graves son las que se originan en la retina. Actualmente muchas personas pierden la visión parcialmente, en casos extremos la pérdida puede ser total, debido a enfermedades degenerativas de la retina como la degeneración macular, la coroideremia o la retinosisquisis juvenil. Sin embargo, gracias a la estimulación eléctrica o neuroestimulación, es posible estimular las células de la retina y lograr restaurar, en mayor o menor medida según el estado de la enfermedad, la visión en pacientes ciegos. El conocimiento de cómo responden las células de la retina frente electroestimulación es limitado. Por lo tanto, es necesario desarrollar modelos predictivos de comportamiento que contribuyan a conseguir una mejor comprensión de las respuestas neuronales, consecuencia de la neuroestimulación aplicada, con el objetivo de diseñar estimuladores para la retina que sean capaces de mejorar la vida de los pacientes. El presente Trabajo Fin de Máster tiene por objeto proponer un modelo computacional de la retina humana mediante la utilización del método de los elementos finitos. Se desarrolla en profundidad el comportamiento biológico que define el fenómeno de la propagación del impulso eléctrico a través de las fibras nerviosas de la retina con el objetivo de mejorar el conocimiento sobre la conducción axonal. Se realizan varios modelos en el software COMSOL Multiphysics ya que permite integrar la electricidad en un cálculo mediante elementos finitos. Estos modelos consisten en diferentes configuraciones de un único axón amielínico situado en la capa de fibras nerviosas de la retina. Con la intención de obtener conclusiones relevantes, se realizan numerosos casos de estudio modificando diversos parámetros del modelo pudiendo obtener la importancia de cada uno de ellos en el comportamiento de la conducción del impulso nervioso en la retina. Por último, mediante el tratamiento de los datos experimentales proporcionados por el servicio de oftalmológica del Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza, tras realizar pruebas de tomografía de coherencia óptica sobre diversos pacientes, se crea un modelo completo de la capa de fibras nerviosas de la retina con una geometría real sobre el que se realizan diferentes simulaciones

Desarrollo de un modelo numérico de la evolución de la capa de fibras nerviosas de la retina

La esclerosis múltiple es una enfermedad degenerativa del sistema nervioso central que afecta al cerebro y a la médula espinal, provocando tanto inflamación y desmielinización de las fibras nerviosas como degeneración axonal. El daño causado hace más lenta la comunicación entre el cerebro y el cuerpo, llegando incluso a interrumpirla por completo, conduciendo a los conocidos síntomas de la esclerosis múltiple: alteraciones de la vista, debilidad muscular, problemas de coordinación y pérdida de equilibrio, sensación de entumecimiento, etc. En numerosos estudios se ha demostrado que existe un mayor adelgazamiento de la capa de fibras nerviosas de la retina en pacientes con esclerosis múltiple respectos a personas sanas. Debido a que las fibras nerviosas de esta capa de la retina no poseen mielina en la zona de estudio, se cree que este adelgazamiento se asocia a la inflamación y degeneración axonal pero no se ha comprobado con certeza hasta la fecha. Gracias a la tomografía de coherencia óptica (OCT, Optical Coherence Tomography), técnica de imagen no invasiva que permite visualizar las diferentes capas de la retina, podemos obtener el espesor de la capa de fibras nerviosas de la retina y realizar un seguimiento sobre pacientes con esclerosis múltiple. El presente Trabajo Fin de Máster tiene por objeto desarrollar un modelo numérico que represente la evolución del espesor de la capa de fibras nerviosas de la retina en personas con esclerosis múltiple ya que se ha comprobado cómo este dato puede servir de ayuda al diagnóstico y evaluación de la patología. Para ello, es necesario obtener un modelo biológico que defina los fenómenos que provocan la disminución del espesor con el objetivo de aumentar el conocimiento sobre la inflamación de las fibras nerviosas y la degeneración axonal. Los parámetros del modelo propuesto se ajustan a los datos experimentales proporcionados por el servicio de oftalmológica del Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza. Estos datos clínicos corresponden a los resultados de las pruebas de tomografía de coherencia óptica realizadas sobre un conjunto de pacientes durante 10 años. La optimización de dichos parámetros se lleva a cabo mediante un algoritmo genético con el fin de minimizar el error cometido en el ajuste

Swept source optical coherence tomography to early detect multiple sclerosis disease. The use of machine learning techniques

Objective To compare axonal loss in ganglion cells detected with swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) in eyes of patients with multiple sclerosis (MS) versus healthy controls using different machine learning techniques. To analyze the capability of machine learning techniques to improve the detection of retinal nerve fiber layer (RNFL) and the complex Ganglion Cell Layer–Inner plexiform layer (GCL+) damage in patients with multiple sclerosis and to use the SS-OCT as a biomarker to early predict this disease. Methods Patients with relapsing-remitting MS (n = 80) and age-matched healthy controls (n = 180) were enrolled. Different protocols from the DRI SS-OCT Triton system were used to obtain the RNFL and GCL+ thicknesses in both eyes. Macular and peripapilar areas were analyzed to detect the zones with higher thickness decrease. The performance of different machine learning techniques (decision trees, multilayer perceptron and support vector machine) for identifying RNFL and GCL+ thickness loss in patients with MS were evaluated. Receiver-operating characteristic (ROC) curves were used to display the ability of the different tests to discriminate between MS and healthy eyes in our population. Results Machine learning techniques provided an excellent tool to predict MS disease using SS-OCT data. In particular, the decision trees obtained the best prediction (97.24%) using RNFL data in macular area and the area under the ROC curve was 0.995, while the wide protocol which covers an extended area between macula and papilla gave an accuracy of 95.3% with a ROC of 0.998. Moreover, it was obtained that the most significant area of the RNFL to predict MS is the macula just surrounding the fovea. On the other hand, in our study, GCL+ did not contribute to predict MS and the different machine learning techniques performed worse in this layer than in RNFL. Conclusions Measurements of RNFL thickness obtained with SS-OCT have an excellent ability to differentiate between healthy controls and patients with MS. Thus, the use of machine learning techniques based on these measures can be a reliable tool to help in MS diagnosis

How to Predict the Long-term Course of Neurodegenerative Diseases?

The aim of this work is to predict the disability state in neurodegenerative disease, such as multiple sclerosis (MS), using clinical batabases and machine learning techniques. This prediction could help clinicians select a more specific treatment for MS patients

Analysis of parainflammation in chronic glaucoma using vitreous-oct imaging

Glaucoma causes blindness due to the progressive death of retinal ganglion cells. The immune response chronically and subclinically mediates a homeostatic role. In current clinical practice, it is impossible to analyse neuroinflammation non-invasively. However, analysis of vitreous images using optical coherence tomography detects the immune response as hyperreflective opacities. This study monitors vitreous parainflammation in two animal models of glaucoma, comparing both healthy controls and sexes over six months. Computational analysis characterizes in vivo the hyperreflective opacities, identified histologically as hyalocyte-like Iba-1+ (microglial marker) cells. Glaucomatous eyes showed greater intensity and number of vitreous opacities as well as dynamic fluctuations in the percentage of activated cells (50–250 microns2 ) vs. non-activated cells (10–50 microns2 ), isolated cells (10 microns2) and complexes (>250 microns2 ). Smaller opacities (isolated cells) showed the highest mean intensity (intracellular machinery), were the most rounded at earlier stages (recruitment) and showed the greatest change in orientation (motility). Study of vitreous parainflammation could be a biomarker of glaucoma onset and progression. © 2021 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https:// creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/)

Immune Analysis Using Vitreous Optical Coherence Tomography Imaging in Rats with Steroid-Induced Glaucoma

Glaucoma is a multifactorial pathology involving the immune system. The subclinical immune response plays a homeostatic role in healthy situations, but in pathological situations, it produces imbalances. Optical coherence tomography detects immune cells in the vitreous as hyperreflective opacities and these are subsequently characterised by computational analysis. This study monitors the changes in immunity in the vitreous in two steroid-induced glaucoma (SIG) animal models created with drug delivery systems (microspheres loaded with dexamethasone and dexamethasone/fibronectin), comparing both sexes and healthy controls over six months. SIG eyes tended to present greater intensity and a higher number of vitreous opacities (p 2), non-activated cells (10–50 µm2), activated cells (50–250 µm2) and cell complexes (>250 µm2). Both SIG models presented an anti-inflammatory profile, with non-activated cells being the largest population in this study. However, smaller opacities (isolated cells) seemed to be the first responder to noxa since they were the most rounded (recruitment), coinciding with peak intraocular pressure increase, and showed the highest mean Intensity (intracellular machinery), even in the contralateral eye, and a major change in orientation (motility). Studying the features of hyperreflective opacities in the vitreous using OCT could be a useful biomarker of glaucoma

Tunable degrees of neurodegeneration in rats based on microsphere-induced models of chronic glaucoma

Abstract This study compares four different animal models of chronic glaucoma against normal aging over 6 months. Chronic glaucoma was induced in 138 Long–Evans rats and compared against 43 aged-matched healthy rats. Twenty-five rats received episcleral vein sclerosis injections (EPIm cohort) while the rest were injected in the eye anterior chamber with a suspension of biodegradable microspheres: 25 rats received non-loaded microspheres (N-L Ms cohort), 45 rats received microspheres loaded with dexamethasone (MsDexa cohort), and 43 rats received microspheres co-loaded with dexamethasone and fibronectin (MsDexaFibro cohort). Intraocular pressure, neuroretinal function, structure and vitreous interface were evaluated. Each model caused different trends in intraocular pressure, produced specific retinal damage and vitreous signals. The steepest and strongest increase in intraocular pressure was seen in the EPIm cohort and microspheres models were more progressive. The EPIm cohort presented the highest vitreous intensity and percentage loss in the ganglion cell layer, the MsDexa cohort presented the greatest loss in the retinal nerve fiber layer, and the MsDexaFibro cohort presented the greatest loss in total retinal thickness. Function decreased differently among cohorts. Using biodegradable microspheres models it is possible to generate tuned neurodegeneration. These results support the multifactorial nature of glaucoma based on several noxa