Red Neuronal Artificial para la Interpretación de Resistencias a la Terapia Antirretroviral

La aparición de la terapia antirretroviral supuso un punto de inflexión en el tratamiento de las personas infectadas por el VIH. La selección de los fármacos es vital para poder controlar la enfermedad y asegurar la supervivencia de los pacientes. Son muchos los factores que hay que tener en consideración a la hora de efectuar dicha elección. Especialmente relevante es la posible resistencia del virus a uno o varios fármacos, resistencia generada por el propio tratamiento administrado y que anulará el efecto de las drogas. Esto nos da una idea de la importancia de disponer de técnicas de análisis e interpretación de las resistencias que cada paciente ha desarrollado. Este trabajo describe las diferentes técnicas que están siendo utilizadas para abordar el problema y presenta el desarrollo de un algoritmo para la detección de resistencias, aplicado al análisis de resistencias a un fármaco inhibidor de la proteasa.

Servicio ubicuo de estimulación cognitiva orientado a personas con enfermedad de Parkinson

Este trabajo de investigación detalla el diseño y evaluación de un servicio de e-salud cuyo objetivo es mejorar la estimulación y seguimiento de personas con un trastorno cognitivo. Con este fin, se ha desarrollado un protocolo de transferencia de mensajes que facilita la provisión de un servicio telemático para personas afectadas de Parkinson, pudiendo así realizar estimulación cognitiva personalizada, de forma ubicua, mediante un dispositivo fácil de usar como un tablet Android. Asimismo, este servicio permite a los terapeutas adaptar y monitorizar de forma segura la terapia, vía web, beneficiándose así de una mejor calidad en el seguimiento efectivo de cada paciente. El sistema ha sido evaluado satisfactoriamente durante tres meses con 10 pacientes entre 59 y 77 años. La solución resultante es fácilmente integrable con otras terapias complementarias y puede ser adaptada para otros deterioros cognitivos, como el debido a la enfermedad de Alzheimer o el deterioro cognitivo leve.

Caracterización de nanopartículas magnéticas y de oro para posibles aplicaciones biomédicas en diagnóstico y terapia

Los nanomateriales han adquirido recientemente un gran interés debido a la gran variedad de aplicaciones que pueden llegar a tener en el ámbito de la biomedicina. Este trabajo recoge las posibilidades tanto diagnósticas como terapéuticas que presentan dos modalidades de nanomateriales: nanopartículas de óxido de hierro y nanopartículas de oro. Para ello, en una primera aproximación se ha llevado a cabo la caracterización de las nanopartículas desde el punto de vista de la biocompatibilidad asociada a su tamaño y al tiempo de contacto o circulación en células y tejidos, ensayada tanto in vitro como in vivo así como la cinética de acumulación de dichas nanopartículas en el organismo vivo. Posteriormente se ha realizado la biofuncionalización de los dos tipos de nanopartículas para reconocer dianas moleculares específicas y poder ser utilizadas en el futuro en dos aplicaciones biomédicas diferentes: diagnóstico de enfermedad de Alzheimer mediante imagen de resonancia magnética y destrucción selectiva de células tumorales mediante hipertermia óptica. ABSTRACT Nanomaterials have recently gained a great interest due to the variety of applications that can have in the field of biomedicine. This work covers both diagnostic and therapeutic possibilities that present two types of nanomaterials: iron oxide nanoparticles and gold nanoparticles. Therefore, in a first approximation it has performed the characterizing of nanoparticles from the standpoint of biocompatibility associated with their size and time of contact or movement in cells and tissues, tested both in vitro and in vivo as well as the kinetics of accumulation of the nanoparticles into the living organism. Subsequently the biofunctionalization of two types of nanoparticles was made to recognize specific molecular targets and can be used in the future in two different biomedical applications: diagnosis of Alzheimer's disease by magnetic resonance imaging and selective destruction of tumor cells by optical hyperthermia.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y a la terapia funcional en enfermedades neurodegenerativas

El incremento de la esperanza de vida en los países desarrollados (más de 80 años en 2013), está suponiendo un crecimiento considerable en la incidencia y prevalencia de enfermedades discapacitantes, que si bien pueden aparecer a edades tempranas, son más frecuentes en la tercera edad, o en sus inmediaciones. Enfermedades neuro-degenerativas que suponen un gran hándicap funcional, pues algunas de ellas están asociadas a movimientos involuntarios de determinadas partes del cuerpo, sobre todo de las extremidades. Tareas cotidianas como la ingesta de alimento, vestirse, escribir, interactuar con el ordenador, etc… pueden llegar a ser grandes retos para las personas que las padecen. El diagnóstico precoz y certero resulta fundamental para la prescripción de la terapia o tratamiento óptimo. Teniendo en cuenta incluso que en muchos casos, por desgracia la mayoría, sólo se puede actuar para mitigar los síntomas, y no para sanarlos, al menos de momento. Aun así, acertar de manera temprana en el diagnóstico supone proporcionar al enfermo una mayor calidad de vida durante mucho más tiempo, por lo cual el esfuerzo merece, y mucho, la pena. Los enfermos de Párkinson y de temblor esencial suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento que impiden llevar una vida normal, que producen una discapacidad física y una no menos importante exclusión social. Las vías de tratamiento son dispares de ahí que sea crítico acertar en el diagnóstico lo antes posible. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En esta tesis se propone una serie de métodos de análisis y de identificación/clasificación de los tipos de temblor asociados a la enfermedad de Párkinson y el temblor esencial. Empleando técnicas de inteligencia artificial basadas en clasificadores inteligentes: redes neuronales (MLP y LVQ) y máquinas de soporte vectorial (SVM), a partir del desarrollo e implantación de un sistema para la medida y análisis objetiva del temblor: DIMETER. Dicho sistema además de ser una herramienta eficaz para la ayuda al diagnóstico, presenta también las capacidades necesarias para proporcionar un seguimiento riguroso y fiable de la evolución de cada paciente. ABSTRACT The increase in life expectancy in developed countries in more than 80 years (data belongs to 2013), is assuming considerable growth in the incidence and prevalence of disabling diseases. Although they may appear at an early age, they are more common in the elderly ages or in its vicinity. Nuero-degenerative diseases that are a major functional handicap, as some of them are associated with involuntary movements of certain body parts, especially of the limbs. Everyday tasks such as food intake, dressing, writing, interact with the computer, etc ... can become large debris for people who suffer. Early and accurate diagnosis is crucial for prescribing optimal therapy or treatment. Even taking into account that in many cases, unfortunately the majority, can only act to mitigate the symptoms, not to cure them, at least for now. Nevertheless, early diagnosis may provide the patient a better quality of life for much longer time, so the effort is worth, and much, grief. Sufferers of Parkinson's and essential tremor represent a significant percentage of clinical casuistry in movement disorders that prevent a normal life, leading to physical disability and not least social exclusion. There are various treatment methods, which makes it necessary the immediate diagnosis. Up to date, professionals and medical experts, use a qualitative scale to differentiate the disease and degree of involvement. Therefore, those scales are used in clinical follow-up. In this thesis, several methods of analysis and identification / classification of types of tremor associated with Parkinson's disease and essential tremor are proposed. Using artificial intelligence techniques based on intelligent classification: neural networks (MLP and LVQ) and support vector machines (SVM), starting from the development and implementation of a system for measuring and objective analysis of the tremor: DIMETER. This system besides being an effective tool to aid diagnosis, it also has the necessary capabilities to provide a rigorous and reliable monitoring of the evolution of each patient.