Utilidad de las redes neuronales artificiales en la asignación donante-receptor en trasplante hepático

El disbalance existente entre el número de donantes y receptores en trasplante hepático hizo que se comenzaran a utilizar donantes con criterios expandidos. Este tipo de donantes, por definición, tienen mayor riesgo de desarrollar una pobre función inicial (IPF), una no función primaria (PNF) del injerto e incluso pueden condicionar una pérdida tardía del mismo. Es sabido que tanto factores del donante como del receptor y factores propios histológicos, de la extracción, de la preservación e incluso del transporte y el implante están implicados en la probabilidad de disfunción orgánica. Así, establecer cuál es la probabilidad de disfunción del injerto mediante la creación de pares donante-receptor en función del riesgo de pérdida del mismo y de la evolución post-trasplante influenciada por multiples variables que acontecen durante todo el periodo de donación-implante-evolución es el objetivo del presente estudio. Para ello, se utilizarán redes neuronales artificiales, que no son otra cosa que algoritmos de cálculo que emulan la capacidad de aprendizaje del sistema nervioso, de tal manera, que la red neuronal identifica un patrón a seguir entre las variables de entrada y las de la salida, teniendo como variable final la supervivencia del injerto y del receptor. Existen actualmente algoritmos que establecen el riesgo de fallo del injerto después de un trasplante hepático, sin embargo, pocos estudios han intentado desarrollar modelos capaces de predecir la supervivencia post-trasplante (1). Estos estudios están basados en experiencias unicéntricas, que carecen de número suficientemente grande de casos para establecer modelos con variables pormenorizadas, y con resultados difíciles de validar fuera de los centros donde se llevaron a cabo. Además, algunos de ellos se han realizado sobre series relativamente antiguas y cuya extrapolación del modelo propuesto al momento actual del trasplante es difícil. Recientemente cuatro modelos de predicción de riesgo basados en variables del donante o del donante y receptor han permitido obtener modelos más realistas que no adolecen de estos inconvenientes (2,3,4,5). En cuanto a las redes neuronales, consisten, desde un punto de vista técnico, en un grupo de unidades de proceso (nodos) que se asemejan a las neuronas al estar interconectadas por medio de un entramado de relaciones (pesos) análogas al concepto de conexiones sinápticas en el sistema nervioso. A partir de los nodos de entrada, la señal progresa a través de la red hasta proporcionar una respuesta en forma de nivel de activación de los nodos de salida. En un contexto médico, el entrenamiento consistiría en presentar a la red, de forma iterativa, los valores de distintas variables clínicas (en forma de valores de la capa de entrada) de cada paciente y conseguir que la red sea capaz de predecir el estado final observado en cada paciente (indicados por el estado de las capas de salida de la red) de la manera más precisa posible (6,7). La posibilidad de resolver problemas difíciles es gracias a los principios de las redes neuronales. Los cinco más importantes son: aprendizaje adaptativo, autoorganización, tolerancia a fallos, operación en tiempo real y fácil inserción en la tecnología existente. Estas características las hacen perfectas para resolver problemas en campos tan variados como la agricultura, la bibliometria, economía y medicina (8,9,10)

Look-ahead in the two-sided reduction to compact band forms for symmetric eigenvalue problems and the SVD

We address the reduction to compact band forms, via unitary similarity transformations, for the solution of symmetric eigenvalue problems and the computation of the singular value decomposition (SVD). Concretely, in the first case, we revisit the reduction to symmetric band form, while, for the second case, we propose a similar alternative, which transforms the original matrix to (unsymmetric) band form, replacing the conventional reduction method that produces a triangular– band output. In both cases, we describe algorithmic variants of the standard Level 3 Basic Linear Algebra Subroutines (BLAS)-based procedures, enhanced with lookahead, to overcome the performance bottleneck imposed by the panel factorization. Furthermore, our solutions employ an algorithmic block size that differs from the target bandwidth, illustrating the important performance benefits of this decision. Finally, we show that our alternative compact band form for the SVD is key to introduce an effective look-ahead strategy into the corresponding reduction procedure

Toward the parallelization of GSL

In this paper, we present our joint efforts to design and develop parallel implementations of the GNU Scientific Library for a wide variety of parallel platforms. The multilevel software architecture proposed provides several interfaces: a sequential interface that hides the parallel nature of the library to sequential users, a parallel interface for parallel programmers, and a web services based interface to provide remote access to the routines of the library. The physical level of the architecture includes platforms ranging from distributed and shared-memory multiprocessors to hybrid systems and heterogeneous clusters. Several well-known operations arising in discrete mathematics and sparse linear algebra are used to illustrate the challenges, benefits, and performance of different parallelization approaches

Structural and Functional Retinal Changes in Patients with Mild Cognitive Impairment with and without Diabetes

Our objective is to analyze retinal changes using optical coherence tomography angiography (OCT-A) in patients with mild cognitive impairment (MCI) to characterize structural and vascular alterations. This cross-sectional study involved 117 eyes: 39 eyes from patients with MCI plus diabetes (DM-MCI), 39 eyes from patients with MCI but no diabetes (MCI); and 39 healthy control eyes (C). All patients underwent a visual acuity measurement, a structural OCT, an OCT-A, and a neuropsychological examination. Our study showed a thinning of retinal nerve fiber layer thickness (RNFL) and a decrease in macular thickness when comparing the MCI-DM group to the C group (p = 0.008 and p = 0.016, respectively). In addition, an increase in arteriolar thickness (p = 0.016), a reduction in superficial capillary plexus density (p = 0.002), and a decrease in ganglion cell thickness (p = 0.027) were found when comparing the MCI-DM group with the MCI group. Diabetes may exacerbate retinal vascular changes when combined with mild cognitive impairment

Ruxolitinib in refractory acute and chronic graft-versus-host disease: a multicenter survey study.

Graft-versus-host disease is the main cause of morbidity and mortality after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. First-line treatment is based on the use of high doses of corticosteroids. Unfortunately, second-line treatment for both acute and chronic graft-versus-host disease, remains a challenge. Ruxolitinib has been shown as an effective and safe treatment option for these patients. Seventy-nine patients received ruxolitinib and were evaluated in this retrospective and multicenter study. Twenty-three patients received ruxolitinib for refractory acute graft-versus-host disease after a median of 3 (range 1-5) previous lines of therapy. Overall response rate was 69.5% (16/23) which was obtained after a median of 2 weeks of treatment, and 21.7% (5/23) reached complete remission. Fifty-six patients were evaluated for refractory chronic graft-versus-host disease. The median number of previous lines of therapy was 3 (range 1-10). Overall response rate was 57.1% (32/56) with 3.5% (2/56) obtaining complete remission after a median of 4 weeks. Tapering of corticosteroids was possible in both acute (17/23, 73%) and chronic graft-versus-host disease (32/56, 57.1%) groups. Overall survival was 47% (CI: 23-67%) at 6 months for patients with aGVHD (62 vs 28% in responders vs non-responders) and 81% (CI: 63-89%) at 1 year for patients with cGVHD (83 vs 76% in responders vs non-responders). Ruxolitinib in the real life setting is an effective and safe treatment option for GVHD, with an ORR of 69.5% and 57.1% for refractory acute and chronic graft-versus-host disease, respectively, in heavily pretreated patients