Desarrollo de una herramienta para el análisis de imágenes cerebrales multimodales

En la actualidad, el desarrollo de las tecnologías de adquisición y análisis de imagen médica permiten la implementación de aplicaciones con fines clínicos y de investigación que resulten en un mejor conocimiento de la fisiopatología humana y, en la práctica, un mejor tratamiento a los pacientes. Utilizando imágenes de resonancia magnética nuclear y de tomografía por emisión de fotón único (SPECT), se han desarrollado los algoritmos de registro necesarios para ser integrados en dos procedimientos de uso clínico. En el primero de estos procedimientos, el objetivo es la localización del foco epileptogénico en casos de epilepsia fármacorresistente mediante el protocolo denominado SISCOM. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro rígido para el corregistro de Resonancia Magnética e imagen SPECT interictal, así como un algoritmo de registro afín que ayuda a la segmentación de imágenes SPECT. Así mismo, se han validado y caracterizado ambos algoritmos y la librería sobre la que se han desarrollado. El segundo procedimiento tiene por objeto la cuantificación de neurotransmisores dopaminérgicos para el diagnóstico de Enfermedad de Parkinson. En este contexto, se ha implementado un algoritmo de registro SPECT-template necesario para realizar correctamente la cuantificación.

Uso de técnicas de minería de texto para la identificación de ensayos clínicos en nanomedicina

La nanotecnología es el estudio que la mayoría de veces es tomada como una meta tecnológica que nos ayuda en el área de investigación para tratar con la manipulación y el control en forma precisa de la materia con dimensiones comprendidas entre 1 y 100 nanómetros. Recordando que el prefijo nano proviene del griego vavoc que significa enano y corresponde a un factor de 10^-9, que aplicada a las unidades de longitud corresponde a una mil millonésima parte de un metro. Ahora sabemos que esta ciencia permite trabajar con estructuras moleculares y sus átomos, obteniendo materiales que exhiben fenómenos físicos, químicos y biológicos, muy distintos a los que manifiestan los materiales usados con una longitud mayor. Por ejemplo en medicina, los compuestos manométricos y los materiales nano estructurados muchas veces ofrecen una mayor eficacia con respecto a las formulaciones químicas tradicionales, ya que muchas veces llegan a combinar los antiguos compuestos con estos nuevos para crear nuevas terapias e inclusive han llegado a reemplazarlos, revelando así nuevas propiedades diagnósticas y terapéuticas. A su vez, la complejidad de la información a nivel nano es mucho mayor que en los niveles biológicos convencionales y, por tanto, cualquier flujo de trabajo en nano medicina requiere, de forma inherente, estrategias de gestión de información avanzadas. Muchos investigadores en la nanotecnología están buscando la manera de obtener información acerca de estos materiales nanométricos, para mejorar sus estudios que muchas veces lleva a probar estos métodos o crear nuevos compuestos para ayudar a la medicina actual, contra las enfermedades más poderosas como el cáncer. Pero en estos días es muy difícil encontrar una herramienta que les brinde la información específica que buscan en los miles de ensayos clínicos que se suben diariamente en la web. Actualmente, la informática biomédica trata de proporcionar el marco de trabajo que permita lidiar con estos retos de la información a nivel nano, en este contexto, la nueva área de la nano informática pretende detectar y establecer los vínculos existentes entre la medicina, la nanotecnología y la informática, fomentando así la aplicación de métodos computacionales para resolver las cuestiones y problemas que surgen con la información en la amplia intersección entre la biomedicina y la nanotecnología. Otro caso en la actualidad es que muchos investigadores de biomedicina desean saber y comparar la información dentro de los ensayos clínicos que contiene temas de nanotecnología en las diferentes paginas en la web por todo el mundo, obteniendo en si ensayos clínicos que se han creado en Norte América, y ensayos clínicos que se han creado en Europa, y saber si en este tiempo este campo realmente está siendo explotado en los dos continentes. El problema es que no se ha creado una herramienta que estime un valor aproximado para saber los porcentajes del total de ensayos clínicos que se han creado en estas páginas web. En esta tesis de fin de máster, el autor utiliza un mejorado pre-procesamiento de texto y un algoritmo que fue determinado como el mejor procesamiento de texto en una tesis doctoral, que incluyo algunas pruebas con muchos de estos para obtener una estimación cercana que ayudaba a diferenciar cuando un ensayo clínico contiene información sobre nanotecnología y cuando no. En otras palabras aplicar un análisis de la literatura científica y de los registros de ensayos clínicos disponibles en los dos continentes para extraer información relevante sobre experimentos y resultados en nano medicina (patrones textuales, vocabulario en común, descriptores de experimentos, parámetros de caracterización, etc.), seguido el mecanismo de procesamiento para estructurar y analizar dicha información automáticamente. Este análisis concluye con la estimación antes mencionada necesaria para comparar la cantidad de estudios sobre nanotecnología en estos dos continentes. Obviamente usamos un modelo de datos de referencia (gold standard) —un conjunto de datos de entrenamiento anotados manualmente—, y el conjunto de datos para el test es toda la base de datos de estos registros de ensayos clínicos, permitiendo distinguir automáticamente los estudios centrados en nano drogas, nano dispositivos y nano métodos de aquellos enfocados a testear productos farmacéuticos tradicionales.---ABSTRACT---Nanotechnology is the scientific study that usually is seen as a technological goal that helps us in the investigation field to deal with the manipulation and precise control of the matter with dimensions that range from 1 to 100 nanometers. Remembering that the prefix nano comes from the Greek word νᾶνος, meaning dwarf and denotes a factor of 10^-9, that applyied the longitude units is equal to a billionth of a meter. Now we know that this science allows us to work with molecular structures and their atoms, obtaining material that exhibit physical, chemical and biological phenomena very different to those manifesting in materials with a bigger longitude. As an example in medicine, the nanometric compounds and the materials in nano structures are often offered with more effectiveness regarding to the traditional chemical formulas. This is due to the fact that many occasions combining these old compounds with the new ones, creates new therapies and even replaced them, reveling new diagnostic and therapeutic properties. Even though the complexity of the information at nano level is greater than that in conventional biologic level and, thus, any work flow in nano medicine requires, in an inherent way, advance information management strategies. Many researchers in nanotechnology are looking for a way to obtain information about these nanometric materials to improve their studies that leads in many occasions to prove these methods or to create a new compound that helps modern medicine against powerful diseases, such as cancer. But in these days it is difficult to find a tool that searches and provides a specific information in the thousands of clinic essays that are uploaded daily on the web. Currently, the bio medic informatics tries to provide the work frame that will allow to deal with these information challenge in nano level. In this context, the new area of nano informatics pretends to detect and establish the existing links between medicine, nanotechnology and informatics, encouraging the usage of computational methods to resolve questions and problems that surge with the wide information intersection that is between biomedicine and nanotechnology. Another present case, is that many biomedicine researchers want to know and be able to compare the information inside those clinic essays that contains subjects of nanotechnology on the different webpages across the world, obtaining the clinic essays that has been done in North America and the essays done in Europe, and thus knowing if in this time, this field is really being exploited in both continents. In this master thesis, the author will use an enhanced text pre-processor with an algorithm that was defined as the best text processor in a doctoral thesis, that included many of these tests to obtain a close estimation that helps to differentiate when a clinic essay contains information about nanotechnology and when it does not. In other words, applying an analysis to the scientific literature and clinic essay available in both continents, in order to extract relevant information about experiments and the results in nano-medicine (textual patterns, common vocabulary, experiments descriptors, characterization parameters, etc.), followed by the mechanism process to structure and analyze said information automatically. This analysis concludes with the estimation, mentioned before, needed to compare the quantity of studies about nanotechnology in these two continents. Obviously we use a data reference model (Gold standard) – a set of training data manually annotated –, and the set of data for the test conforms the entire database of these clinic essay registers, allowing to distinguish automatically the studies centered on nano drugs, nano devices and nano methods of those focus on testing traditional pharmaceutical products.

Recuperación cruzada de información pública clínico-genómica a partir de consultas sobre repositorios clínicos privados

Parte de la investigación biomédica actual se encuentra centrada en el análisis de datos heterogéneos. Estos datos pueden tener distinto origen, estructura, y semántica. Gran cantidad de datos de interés para los investigadores se encuentran en bases de datos públicas, que recogen información de distintas fuentes y la ponen a disposición de la comunidad de forma gratuita. Para homogeneizar estas fuentes de datos públicas con otras de origen privado, existen diversas herramientas y técnicas que permiten automatizar los procesos de homogeneización de datos heterogéneos. El Grupo de Informática Biomédica (GIB) [1] de la Universidad Politécnica de Madrid colabora en el proyecto europeo P-medicine [2], cuya finalidad reside en el desarrollo de una infraestructura que facilite la evolución de los procedimientos médicos actuales hacia la medicina personalizada. Una de las tareas enmarcadas en el proyecto P-medicine que tiene asignado el grupo consiste en elaborar herramientas que ayuden a usuarios en el proceso de integración de datos contenidos en fuentes de información heterogéneas. Algunas de estas fuentes de información son bases de datos públicas de ámbito biomédico contenidas en la plataforma NCBI [3] (National Center for Biotechnology Information). Una de las herramientas que el grupo desarrolla para integrar fuentes de datos es Ontology Annotator. En una de sus fases, la labor del usuario consiste en recuperar información de una base de datos pública y seleccionar de forma manual los resultados relevantes. Para automatizar el proceso de búsqueda y selección de resultados relevantes, por un lado existe un gran interés en conseguir generar consultas que guíen hacia resultados lo más precisos y exactos como sea posible, por otro lado, existe un gran interés en extraer información relevante de elevadas cantidades de documentos, lo cual requiere de sistemas que analicen y ponderen los datos que caracterizan a los mismos. En el campo informático de la inteligencia artificial, dentro de la rama de la recuperación de la información, existen diversos estudios acerca de la expansión de consultas a partir de retroalimentación relevante que podrían ser de gran utilidad para dar solución a la cuestión. Estos estudios se centran en técnicas para reformular o expandir la consulta inicial utilizando como realimentación los resultados que en una primera instancia fueron relevantes para el usuario, de forma que el nuevo conjunto de resultados tenga mayor proximidad con los que el usuario realmente desea. El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en el estudio, implementación y experimentación de métodos que automaticen el proceso de extracción de información trascendente de documentos, utilizándola para expandir o reformular consultas. De esta forma se pretende mejorar la precisión y el ranking de los resultados asociados. Dichos métodos serán integrados en la herramienta Ontology Annotator y enfocados a la fuente de datos de PubMed [4].---ABSTRACT---Part of the current biomedical research is focused on the analysis of heterogeneous data. These data may have different origin, structure and semantics. A big quantity of interesting data is contained in public databases which gather information from different sources and make it open and free to be used by the community. In order to homogenize thise sources of public data with others which origin is private, there are some tools and techniques that allow automating the processes of integration heterogeneous data. The biomedical informatics group of the Universidad Politécnica de Madrid cooperates with the European project P-medicine which main purpose is to create an infrastructure and models to facilitate the transition from current medical practice to personalized medicine. One of the tasks of the project that the group is in charge of consists on the development of tools that will help users in the process of integrating data from diverse sources. Some of the sources are biomedical public data bases from the NCBI platform (National Center for Biotechnology Information). One of the tools in which the group is currently working on for the integration of data sources is called the Ontology Annotator. In this tool there is a phase in which the user has to retrieve information from a public data base and select the relevant data contained in it manually. For automating the process of searching and selecting data on the one hand, there is an interest in automatically generating queries that guide towards the more precise results as possible. On the other hand, there is an interest on retrieve relevant information from large quantities of documents. The solution requires systems that analyze and weigh the data allowing the localization of the relevant items. In the computer science field of the artificial intelligence, in the branch of information retrieval there are diverse studies about the query expansion from relevance feedback that could be used to solve the problem. The main purpose of this studies is to obtain a set of results that is the closer as possible to the information that the user really wants to retrieve. In order to reach this purpose different techniques are used to reformulate or expand the initial query using a feedback the results that where relevant for the user, with this method, the new set of results will have more proximity with the ones that the user really desires. The goal of this final dissertation project consists on the study, implementation and experimentation of methods that automate the process of extraction of relevant information from documents using this information to expand queries. This way, the precision and the ranking of the results associated will be improved. These methods will be integrated in the Ontology Annotator tool and will focus on the PubMed data source.