Universidad Veracruzana

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Estudiantes de la UV desarrollan software de apoyo a la investigación sobre epilepsia y enfermedades cardiovasculares

Los modelos animales son cada vez más utilizados en investigaciones biológicas, neurofisiológicas y genéticas; sin embargo, existen pocas opciones, y generalmente de muy alto costo, para acceder a sistemas que faciliten la observación y registro de la información que se obtiene de ellos.

Conscientes de este problema, Patricia González Gaspar y Miguel Ángel Landa Jiménez, construyeron un par de sistemas de video e interpretación de datos que apoyan los estudios que, a partir de la experimentación con el pez cebra, se realizan en torno a la epilepsia y las enfermedades cardiovasculares en el Centro de Investigaciones Cerebrales (CICE) de la Universidad Veracruzana.

??????????Miguel Ángel Landa y Patricia González de la Maestría en Inteligencia Artificial

Titulados con mención honorífica de la Maestría en Inteligencia Artificial a partir de estos proyectos, Patricia y Miguel Ángel mencionaron que su trabajo está basado en el uso de software de análisis de movimientos, mezclando técnicas de visión, bioinformática y aprendizaje automático para la obtención de parámetros que permitieron la clasificación de los datos.

El proyecto de Patricia consistió en la realización de un sistema de video que, según explicó, permite realizar un análisis tridimensional del posicionamiento del pez cebra adulto: “registra cada uno de sus movimientos y es capaz de reconstruir la trayectoria de nado del pez, así como obtener las variables que determinan su conducta. Adicionalmente este sistema es capaz de clasificar automáticamente a los peces tratados con algún fármaco y a aquellos que no lo han recibido”.

 Instalacion_Patty

Configuración del equipo

Este análisis de los movimientos en modelos animales tiene gran relevancia debido a que revela patrones que pueden llegar a determinar conductas que no son apreciadas a simple vista. En el caso de los peces cebra, la ventaja adicional es que son ideales para pruebas de fármacos, pues la absorción de éstos no es invasiva.

“Esto nos lleva a pensar que la conducta presentada por los peces es debida al efecto del medicamento que se aplica y que no se debe a factores de estrés por manipulación. Aquí radica la importancia de contar con sistemas de análisis de conducta motora diseñados para este modelo animal, pues no solo reduce el tiempo que el experimentador debe dedicar al análisis, sino que además le permite tener mediciones más exactas”, añade Patricia.

 trayectoriadenadoTrayectoria de nado del pez cebra

Por su parte, Miguel Ángel realizó un sistema dedicado a la detección y cuantificación automática de la frecuencia cardíaca en la larva del pez cebra: “El conteo manual de los latidos puede ser un proceso muy tedioso, sobre todo porque la larva mide solo 3.5 milímetros y generalmente se trabaja con grupos de 20, 30 o hasta 50 larvas. Una pequeña distracción te puede costar muchas imprecisiones o la necesidad de repetir el conteo una y otra vez”.

 larva_microscopioMedición de la frecuencia cardiaca de la larva

Para evitar esta complicada tarea, Miguel Ángel aplicó un análisis del espectro de frecuencias a la señal de los latidos del corazón, obtenidos a partir de videos de la larva tomados directamente del microscopio, para luego implementar un clasificador que de acuerdo al análisis en el espacio de frecuencias de la señal, determine si la larva está bajo el influjo de un fármaco o no.

“Podemos considerar exitoso este sistema porque nos brinda rapidez y precisión, pues no existen diferencias estadísticamente significativas entre el método presentado y el conteo manual. Además, requiere de una inversión mínima, en contraste con otros equipos que a nivel comercial se venden hasta en 14 mil dólares”, concluyó.

Es importante mencionar que para el desarrollo de ambos proyectos, los autores contaron con la dirección de los investigadores del CICE, Consuelo Morgado Valle y Luis Beltrán Parrazal, con quienes continuarán trabajando durante los próximos meses en la mejora de los sistemas y la publicación de sus resultados. Asimismo, la asesoría y dirección del Dr. Héctor Gabriel Acosta Mesa, académico de la Maestría en Inteligencia Artificial, fue indispensable para el desarrollo de este trabajo.

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Última actualización

Fecha: 23 abril, 2024 Responsable: Mtra. Elizabeth Vázquez Narváez Contacto: elivazquez@uv.mx