Sistema Automatizado para el Reconocimiento de Patrones y Análisis Masivo de Datos Provenientes de
					 Electroforesis Capilar
Resumen
Objetivo General
Objetivos Específicos
Justificación
Vinculación del proyecto con la institución y con otras instituciones nacionales.
Antecedente

Resumen:

La Electroforesis Capilar es una técnica de separación e identificación de compuestos químicos que además de competir con técnicas como Cromatografía, Espectrometría de Masas y Electroforesis en Gel, puede utilizarse en combinación con estas. En referencia a estas técnicas, la EC utiliza condiciones y tecnología que permiten obtener una serie de ventajas en cuanto a simplicidad, rapidez de análisis, automatización, alta resolución, versatilidad y capacidad cuantitativa. Como producto del análisis de una muestra por Electroforesis Capilar, se obtiene un Electroferograma, en el caso de Electroforesis Multicapilar se analizan simultáneamente múltiples muestras originando múltiples Electroferogramas. La tecnología de Electroforesis Capilar y más aún la multicapilar conlleva a una producción masiva de datos (Electroferogramas) cuyo análisis se hace imposible bajo los métodos tradicionales de reconocimiento visual y medición manual de los picos. Se hace necesaria entonces la automatización e implementación de técnicas de procesamiento de señales, imágenes y reconocimiento de patrones para manejar y analizar de forma confiable y rápidamente el gran volumen de datos. Esta propuesta persigue desarrollar e implementar (en el Laboratorio de Fisiología del Comportamiento de la Facultad de Medicina de la Universidad de Los Andes, ULA) algoritmos novedosos, efectivos y eficientes en el tiempo para realizar el análisis automático de grandes cantidades de datos provenientes de la electroforesis capilar o multicapilar. La solución al problema tendrá la capacidad de eliminar componentes ruidosas de la señal adquirida y permitir la compresión de datos, incrementar la capacidad de identificar sustancias solapadas, reconocer patrones con variaciones no-lineales en tiempo y amplitud, realizar mediciones precisas, extraer información no explícita (datamining) e incorporar herramientas de visualización de fácil comprensión de la información. Para lograr nuestros objetivos se necesitará de un evaluación bibliográfica y respectiva investigación con el fin de escoger las mejores técnicas matemáticas y computacionales, o preferiblemente desarrollar nuevos algoritmos que contribuyan al avance del conocimiento en el área. La incorporación de estos algoritmos al sistema de Electroforesis Capilar y Multicapilar tendrá un gran impacto. La comunidad científica del área y el sector salud contarían con una herramienta que permitiría sacar el máximo provecho a la tecnología de Electroforesis Multicapilar. Se obtendrían beneficios de impacto social que mejorarán el nivel de vida del ser humano tanto a nivel nacional como internacional. Con la aplicación de los resultados de este proyecto se verá beneficiada la investigación principalmente en las siguientes ramas de la medicina: Farmacología, Epidemiología, Nutrición, Genética y Medicina Forense. Permitirá sacar provecho de los estudios en grandes poblaciones, dando origen a procedimientos de prevención y anticipación en enfermedades metabólicas hereditarias (utilidad que se le dará en el estado Lara, Venezuela). Se usará en la detección de focos serios de desnutrición mediante la medición de aminoácidos en recién nacidos y entre otras facilitará el reconocimiento de patrones en medicina forense. Adicionalmente, en cuanto al impacto comercial, la solución propuesta beneficiará la proyección de la Tecnología de Electroforesis Multicapilar desarrollada en los laboratorios de investigación de la Universidad de Los Andes, tanto en el mercado nacional como en el internacional, y podría dar origen a la creación de nuevas empresas en el área. Es pertinente mencionar que los equipos Multicapilares desarrollados en la ULA son únicos en su especie a nivel mundial. Finalmente, el algoritmo generado en este proceso de investigación se podría adaptar a otros datos de naturaleza similar, tales como los provenientes de Cromatografía en sus distintas modalidades, Espectrometría de Masas y otras técnicas de separación de compuestos químicos, lo cual sumaría en utilidad y aumentaría el campo de acción de este proyecto. La presente propuesta será desarrollada con el esfuerzo multidisciplinario e interinstitucional de los siguientes laboratorios o grupos de investigación:

  • Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Automatización e Instrumentación (LABIDAI). Escuela de Ing. Eléctrica, Facultad de Ingeniería, ULA.

  • Laboratorio de Fisiología del Comportamiento. Facultad de Medicina. ULA.

  • Unidad de Investigación en Fisiología. Decanato de Medicina. Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, UCLA.

  • Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica (GIBULA). Escuela de Ing. Eléctrica. Facultad de Ingeniería. ULA.

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Objetivo General:

  • Desarrollo e implementación de algoritmos de búsqueda rápida y análisis confiable de la información contenida en grandes volúmenes de datos provenientes de Electroforesis Capilar.

  • Difundir nuestra investigación en formato de artículos presentados en conferencias nacionales e internacionales, o publicados en revistas técnicas relacionadas al área de la Bioingeniería, Cromatografía y Electroforesis Capilar.

  • Proporcionar a las Instituciones que ya poseen la tecnología de Electroforesis Capilar desarrollada en el Laboratorio de Fisiología del Comportamiento (ULA) y las que la adquirirían de aquí en adelante, un sistema automatizado de análisis de datos Electroforéticos que les permita sacar provecho del análisis masivo, rápido y eficiente de datos.

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Objetivos Específicos:

  • Realizar una revisión bibliográfica de los algoritmos existentes propuesto en la literatura a fin de crear la plataforma de conocimiento necesaria para el desarrollo de la investigación.

  • Realizar estudios comparativos de dichos algoritmos analizando su exactitud, precisión, complejidad, ventajas y desventajas.

  • Proponer algoritmos alternativos que mejoren los ya existentes mediante la incorporación de técnicas emergentes tales como redes neuronales, programación dinámica, algoritmos robustos de estimación, algoritmos genéticos y lógica difusa. Para el desarrollo de este objetivo específico se requiere estudiar con cierto detalle las mencionadas técnicas emergentes.

  • Proponer soluciones de análisis de señales electroforéticas que posean las siguientes características:

    • Confiabilidad en la detección de patrones.

    • Flexibilidad ante la asistencia humana

    • Mejorar la precisión en la medición de parámetros en los Electroferogramas

    • Rapidez, necesaria para las aplicaciones multicapilares y de alta frecuencia de muestreo químico en desarrollo.

    • Capacidad de manejo masivo de datos

    • Aumentar en la medida de lo posible la resolución del método de Electroforesis Capilar

  • Difundir nuestra investigación a través de la elaboración de artículos o informes técnicos a ser presentados en conferencias Nacionales o Internacionales y mediante la publicación de artículos en revistas de gran impacto especializadas en el área.

  • Evaluar el potencial de aplicación de los algoritmos desarrollados en otras técnicas de separación química tales como Cromatografía, Espectrometría de Masas, y en general otros tipos de señales de características no similares a las mencionadas, como ECG, EEG, PCG o fisiológicas.

  • Implementar y probar el algoritmo en el Laboratorio de Fisiología del Comportamiento de la ULA y en la Unidad de Investigación en Fisiología de la UCLA para ser usado con los equipos de Electroforesis Monocapilar desarrollados y Multicapilar en desarrollo.

  • Fomentar el uso del algoritmo y técnica resultado del proceso de investigación en los equipos producidos en la ULA y usados en Laboratorios de investigación en México, USA, España, Chile y Venezuela.

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Justificación:

    • Razones coyunturales internas y externas favorables a la iniciación del proyecto. Múltiples serian las razones coyunturales internas y externas que favorecerían la iniciación de este proyecto. Entre ellas:

      • La no existencia de un sistema automatizado para los equipos de EC desarrollado en el Laboratorio de Fisiología de la Conducta (ULA) y distribuidos en el país y en el exterior.

      • El potencial comercial que puede adquirir la tecnología de Electroforesis Capilar ante los descubrimientos recientes acerca de su creciente versatilidad.

      • El aprovechamiento óptimo del recurso humano capacitado que labora en el Laboratorio de Fisiología de la Conducta (ULA), Unidad de Investigación en Fisiología (UCLA) y la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Los Andes que se involucrarían en este proyecto.

      • El aporte de la institución hacia la comunidad, ofreciendo soluciones que mejoren la calidad de vida del ser humano.

      • El desarrollo de un proyecto de investigación piloto que fomente en la Universidad de Los Andes la interdisciplinaridad entre grupos de investigación en la búsqueda de soluciones óptimas y de alto nivel en el área de la Biomedicina.

      • La puesta en práctica de conocimientos adquiridos durante numerosos años de experiencia en investigación por parte de Profesores de la Escuela de Ingeniería Eléctrica, de la Facultad de Medicina, Químicos y Biólogos Moleculares

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Vinculación del proyecto con la institución y con otras instituciones nacionales

  • El desarrollo de este proyecto estaría ligado al fortalecimiento de las áreas de Ingeniería Biomédica, Medicina, Química, Farmacología y Biología Molecular no solo en la Universidad de Los Andes, sino en general en el país. Estudiantes de pregrado y postgrado de las facultades de Medicina e Ingeniería pudieran iniciarse en la investigación en áreas relacionadas contribuyendo con el desarrollo de partes del proyecto. Adicionalmente, la ejecución de este proyecto fomentará la creación de grupos interdisciplinarios de investigación en el área en búsqueda de soluciones a problemas complejos presentados por compañías privadas, e instituciones públicas. En cuanto a la vinculación del proyecto con otras instituciones, cabe destacar que una vez finalizado e implementado, las instituciones relacionadas al sector Salud Pública que deseen adquirir la Tecnología de Electroforesis Multicapilar podrán hacerlo con el valor agregado de un sistema automatizado de análisis de datos. Igual para las instituciones nacionales (Decanato de Medicina de la UCLA, Unidad de Toxicología del HULA y el Instituto de Investigaciones Clínicas de Maracaibo) y extranjeras que ya poseen el equipo Monocapilar o Multicapilar y no cuentan con un sistema automático de análisis de datos adecuado. Todas estas instituciones harían uso del potencial que ofrece las soluciones al problema planteado

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Antecedentes:

De la presente propuesta. Debido a la complejidad de las medidas obtenidas y la cantidad de datos manejadas en las técnicas de separación y análisis químico ha surgido el término “Chemometric” para abarcar las técnicas de la matemática, computación, estadística, inteligencia artificial, y otras áreas de la ciencia que se utilicen para el análisis de los datos obtenidos mediante estas mediciones. En el ámbito de la “Chemometric”, existen en el mercado una gran variedad de programas destinados al análisis de este tipo de datos. Tanto para los producidos por la EC (Electroferogramas) como para las imágenes resultado de la Electroforesis por gel, cromatografía, espectrometría y otras. Entre estos programas destacan: PeakFit para separación de picos y representación mediante sumas de funciones bases (Gaussianas, Lorentzianas y otras), Gel Explorer para obtener información cuantitativa de los electroferogramas, GelPro para manejo y análisis de imágenes en Electroforesis por gel y LineUp para alinear los picos de los electroferogramas. Además existen herramientas como Curve Fitting Toolbox  de MATLAB y Biosignal Toolbox que pueden ser de gran utilidad en la parametrización de los electroferogramas o Toolbox para SVM (Support Vector Machine) para la clasificación. En la literatura pueden encontrarse algunos estudios enlos que se realizan comparaciones entre patrones y alineamiento de imágenes provenientes de electroforesis por gel, así como reconocimiento de patrones (incluyendo Redes Neuronales), análisis de componentes principales PCA y distancia de mahalanobis y maquinas de soporte vectorial de una clase “one class SVM”, pero todos han sido aplicados a electroforesis por gel (2D).En Electroforesis Capilar se han realizado pocos estudios en cuanto al análisis automático de los electroferogramas. Recientemente se ha usado Máquinas de Soporte Vectorial(SVM), técnicas de Programación Dinámica para alinear los picos de los Electroferogramas y se han probado Redes Neuronales arrojando tiempos de entrenamiento excesivamente elevados. Debido al efecto dispersivo de la sustancia en el capilar, también se ha estudiado la representación del Electroferograma mediante suma de Gaussianas o Lorentzianas, combinaciones de ambas y otras funciones, aunque estos esfuerzos de investigación y el desarrollo de aplicaciones computarizadas mencionadas anteriormente están enfocados mayoritariamente a los Electroferogramas 2D (imágenes) provenientes de Electroforesis por gel. Finalmente cabe destacar que en la actualidad un estudiante de la Maestría en Ingeniería Biomédica de la ULA está investigando en su tesis el problema del Reconocimiento de Patrones en Electroforesis Capilar. Dicho trabajo esta siendo realizado bajo la tutoría de los Profesores José L. Paredes y Luí Hernández, Responsable y Co-responsable respectivamente de la presente propuesta. Resultados preliminares encontrados muestran ser prometedores y estimulan a los autores de la propuesta a perseguir los objetivos propuestos en este trabajo.

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