Bioingeniería

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Análisis bioinformático para el tratamiento de la heterogeneidad tumoral de cáncer colorrectal con adenovirus oncolítico direccionado trancripcionalmente con promotores híbridos y sintéticos
(2020-08) Hirschson Álvarez Prado, Lourdes; Podhajcer, Osvaldo
"Este proyecto tiene por objetivo realizar un análisis bioinformático de los factores de transcripción de los 8 PETs detectados por el laboratorio, identificar aquellos que tienen una relevancia en la regulación de CCR para realizar en un futuro la construcción de nuevos AOL-RC. Por lo tanto, se centra en la regulación transcripcional del adenovirus. Por un lado, se estudian las secuencias de los PETs detectados en el laboratorio para combinar distintos PETs, identificando las fracciones de mayor interés para formar promotores híbridos. A su vez, se busca identificar factores de transcripción específicos de CCR para el armado de promotores sintéticos."
Análisis comparativo de pipelines de procesamiento y algoritmos de detección de ensambles neuronales para imágenes de calcio
(2021) Mandelbaum, Martín; Kropff, Emilio
"En los últimos años, las imágenes de calcio se han convertido en una valiosa herramienta para registrar actividad neuronal en diversas áreas del cerebro. La disponibilidad de microscopios de fluorescencia miniaturizados y de bajo costo permite un mayor acceso a investigaciones de neurociencias, entre las cuales se destaca el estudio de la formación y consolidación de memorias en el hipocampo. El gran caudal de células que pueden ser visualizadas con estas técnicas, y la posibilidad de realizar estudios con animales comportándose libremente permiten obtener información valiosa sobre diversas áreas de interés. Estos registros, sin embargo, deben ser acompañados por extensos procesos de corrección, procesamiento, y deconvolución de las señales para aportar información útil. En este proyecto se trabajó con registros de actividad en la región CA3 del hipocampo de un ratón (Mus musculus) sobre el cual se implementaron distintos pipelines de procesamiento de imágenes de calcio, los cuales fueron comparados según su robustez ante distintos niveles de ruido. También se evaluó la consistencia de algoritmos de detección de ensambles neuronales, conjuntos de neuronas que presentan coactivación y que se cree que forman la base del procesamiento neuronal de la información."
Análisis de la mecánica respiratoria por imágenes de tomografía por impedancia
(2021-05-18) Ems, Joaquín; Madorno, Matías
"El siguiente trabajo consiste en la utilización de la tomografía por impedancia eléctrica (EIT) como tecnología para monitoreo de pacientes que requieren asistencia respiratoria mecánica o que podrían necesitarla. Esto permite el seguimiento de la ventilación pulmonar de manera regional al pie de la cama, sin radiaciones ionizantes y con una resolución temporal mayor que en el caso de la tomografía computada. Esta tecnología fue especialmente útil, con la necesidad surgida a partir de la pandemia de COVID-19 para evaluar algunas de las estrategias de asistencia de estos pacientes."
Aplicación de vapor para el control de los huevos del mosquito Aedes aegypti
(2020-11-12) Blanc, María Cecilia; Zorgno, Ivanna; Fernández, María Laura
"El mosquito Aedes aegypti es un vector de hábitat domiciliario transmisor de enfermedades como el dengue, fiebre amarilla, zika y chikunguña. Es posible evitar la transmisión de estas enfermedades utilizando métodos de control del vector. Estudios previos han demostrado que el agua caliente puede disminuir la viabilidad de los de los huevos de Aedes aegypti y el vapor de agua, generar la mortalidad de los huevos y larvas de Aedes albopictus y Culex quinquefasciatus. En base a estos resultados, en el presente trabajo se analiza el efecto del vapor de agua sobre la viabilidad de los huevos de Aedes aegypti ya que este medio presenta una transferencia de calor más eficiente."
Clasificación de lesiones cutáneas utilizando métodos de procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo
(2019-10-10) Choi, David Fabián; Migliano, Luciana; Milano, Federico E.; Mosquera, Tomás
El objetivo general de este trabajo es "desarrollar métodos de detección precoz de melanoma mediante el uso de un sistema automatizado."
Clasificación de tumores en mamografías utilizando redes neuronales convoluciones
(2021-03-26) Mondino, Carolina; Tajerian, Matías Nazareth
"En este trabajo se propone diseñar y comparar distintas arquitecturas de redes neuronales convolucionales que puedan clasificar lesiones en las mamografías. El objetivo del trabajo es generar modelos robustos que clasiquen a las lesiones en la mama tanto por su tipo (calcificación o masa) como por su severidad (benigna o maligna)."
Clasificación de tumores renales sólidos a partir de imágenes tomográficas, utilizando algoritmos de deep learning
(2022) Rey, Luciana; Mosquera, Candelaria
"El objetivo del proyecto es la creación de un sistema automático que utiliza redes convolucionales para la clasificación de carcinomas y oncocitomas, a partir de tomografías computarizadas multifásicas. Esta herramienta propone un diagnóstico sin requerir un procedimiento invasivo y puede servir como apoyo en la toma de decisión de los urólogos."
Creación de un modelo de gestión de tecnología médica basado en matrices de riesgos
(2017) Pastore, Flavia Carina; Mouriño, Bárbara
"El objetivo principal del presente trabajo fue crear un modelo simple e intuitivo, basado en matrices de riesgos, que ofrezca las herramientas necesarias para guiar la decisión de la renovación de equipamiento médico, mediante el ingreso de ciertas características del equipo; y que además permita identificar las acciones requeridas para efectuar los cambios necesarios en la Institución, previos a una renovación."
Cuantificación del error en la ejecución de una osteotomía utilizando un navegador quirúrgico
(2018) Mosquera, Candelaria; Ritacco, Lucas E.
"La motivación principal de este proyecto es incorporar la estrategia de mejora continua a la ortopedia oncológica mediante herramientas de cirugía asistida por computadora. El trabajo realizado se puede dividir en dos etapas. En primer lugar, se realizó una investigación detallada sobre el estado del arte de la cirugía asistida por computadora, de la ortopedia oncológica, y de los trabajos realizados para definir un método que cuantifique el desempeño quirúrgico en este campo. La investigación teórica realizada consistió en un análisis bibliográfico profundo de los distintos temas que influyen en el problema que se busca solucionar. Además, se realizó una familiarización práctica con el problema, a través de consultas con cirujanos de la especialidad y mediante una rotación de seis meses en la Unidad de Cirugía Asistida por Computadora del Hospital Italiano de Buenos Aires. El resultado de esta etapa está representado en el marco teórico de este informe. La segunda etapa consistió en el desarrollo de una aplicación de software para implementar la medición de precisión quirúrgica a partir de puntos digitalizados en forma intraoperatoria. Se realizó un plugin capaz de ser incorporado a softwares médicos usados en la actualidad. El plugin fue diseñado para cumplir dos funciones. "
Deep learning en la detección de Alzheimer utilizando imágenes de resonancia magnética
(2020-09-22) Paniza, Valentina; Selmo, Carlos
"A lo largo de las últimas décadas diferentes modelos de aprendizaje automático han ido explorando diversas áreas de la medicina con el fin de brindarle herramientas de soporte a los profesionales de la salud. Particularmente, técnicas de aprendizaje profundo han resurgido debido a, en gran medida, el aumento de la capacidad computacional y la disponibilidad de nuevos conjuntos de datos masivos. Los avances en esta disciplina contribuyen en la identificación, clasificación y cuantificación de patrones en imágenes médicas. El presente trabajo tiene por objeto extraer patrones de neuroimágenes mediante algoritmos de aprendizaje profundo que den soporte en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer en adultos mayores en aplicaciones clínicas. El desafío yace en poder distinguir pacientes sanos de enfermos en imágenes donde los patrones cerebrales e intensidades son muy similares."
Desarrollo de algoritmo para asistencia al diagnóstico diferencial de Alzheimer y demencia fronto-temporal
(2022) Guardia, Camila; Saracco, María Victoria; González Campo, Cecilia; Moguilner, Sebastián
El objetivo del presente proyecto consiste en "crear un algoritmo de ML que emplee datos multivariados de pruebas cognitivas y de imágenes, para poder asistir al diagnóstico diferencial de las demencias de tipo Alzheimer y fronto-temporal."
Desarrollo de herramientas informáticas para la construcción de Gold Standards de señales fisiológicas
(2019) Cordara, Camila; Madorno, Matías
"En la actualidad hay un creciente interés en el desarrollo de algoritmos inteligentes de apoyo a la toma de decisiones médicas debido a que permiten la reducción de los errores médicos, hacen los tratamientos más costo-efectivos y aumentan la seguridad del paciente. Estos sistemas de apoyo a la toma de decisiones se basan en distintos softwares que realizan clasificación automática de señales fisiológicas en categorías de interés y la detección automática de patologías o signos relevantes en esas señales. Sin embargo, para poder validar el funcionamiento de estos últimos softwares es necesario comparar sus resultados con un Gold Standard y en diversas áreas de la medicina, aún no hay disponibilidad de estos Gold Standards. Es de utilidad desarrollar una gran cantidad de Gold Standards: para diferentes señales fisiológicas y, a su vez, para cada tipo de señal de acuerdo con diferentes categorías, patologías y grupos poblacionales. Por eso, la herramienta desarrollada en este Trabajo Final tiene como objetivo facilitar la elaboración de Gold Standards, mediante la automatización de varias etapas del proceso para generar bases de señales nomencladas (...)."
Desarrollo de un dispositivo contador de células mediante la aplicación de redes neuronales YOLO entrenadas con imágenes sintéticas
(2021-08) Proietti Anastasi, Alejandro Marcelo; Volman, Uriel Brian; Selmo, Carlos; Espósito, Giuliana Antonella
"El proyecto se centró en el desarrollo de un sistema que permite obtener imágenes a nivel microscópico de una muestra de un cultivo celular (con una tinción de Azul de tripán, en una cámara de Neubauer) y en el desarrollo de una red neuronal capaz de reconocer células y determinar el número de células, vivas y muertas, presentes."
Desarrollo de un dispositivo de diagnóstico rápido basado en un inmunoensayo de flujo lateral para la detección del gen PCA3 en orina
(2021) Gonzalo, Camila; Blanco, María A.
"El presente proyecto se basa en el diseño de un dispositivo capaz de detectar un biomarcador asociado al cáncer de próstata (PCa) en la orina del paciente. La próstata forma parte del sistema urinario y reproductivo del hombre, esto hace que sea posible hallar proteínas secretadas por la próstata en la orina. Teniendo en cuenta todos los tejidos involucrados en el sistema urinario y reproductivo de las mujeres y los hombres, la próstata es el órgano que presenta más estudios científicos hasta la fecha. Por lo tanto, se eligió estudiar el cáncer de próstata por el alto nivel de estadísticas disponibles y el gran número de investigaciones sobre los biomarcadores relacionados con la incidencia del cáncer. Para tal fin, se realizó un análisis sistemático de las investigaciones seguido de uno estadístico para realizar la elección del biomarcador más adecuado para detectar el PCa en la orina del paciente."
Desarrollo de un flujo bioinformático para el análisis genético de resistencia a drogas del virus de hepatitis C mediante la detección de mutaciones de baja frecuencia
(2018) Vaca Díez, Gustavo; Olivier, Javier
"Nuevas tecnologías de análisis genético han revolucionado el panorama del diagnóstico en la medicina. La secuenciación masiva en paralelo o Next Generation Sequencing (NGS), ha logrado llevar la secuenciación del genoma a costos considerablemente menores, y toma cada vez más terreno en el ámbito clínico. El hallazgo de relaciones causales entre variantes genéticas y enfermedades, o características fisiológicas derivadas de las mismas, está abriendo paso a nuevas opciones de tratamiento dirigido en subpoblaciones genéticas particulares, logrando impactos contundentes y minimizando efectos secundarios y riesgo de recaída. En el presente trabajo se analiza cómo se puede contribuir al diseño de estrategias de tratamiento dirigido al secuenciar el genoma de los organismos que provocan las enfermedades, aplicado particularmente al virus de Hepatitis C. Debido a la replicación no regulada del virus, existen altas probabilidades de que se generen variantes asociadas a resistencia a los compuestos usados en los tratamientos, como los antivirales de acción directa o Direct Acting Anti-virals (DAAs). Dado que la detección de mutaciones de baja frecuencia es compleja, los pacientes con mayor riesgo de recaída son aquellos que poseen una mínima proporción de la población viral resistente a su tratamiento y que no fue detectada en el diagnóstico inicial. Estas subpoblaciones resistentes se encuentran a baja frecuencia, y en los datos de secuenciación se hallan proporciones entre 1 y 5 %. Con el fin de contribuir en las decisiones clínicas de tratamiento, se propone en éste estudio el uso herramientas bioinformáticas para determinar la proporción de variantes asociadas a resistencia en muestras poblacionales de Hepatitis C."
Desarrollo de una herramienta de cuantificación regional basada en la mecánica respiratoria y la tomografía por impedancia eléctrica
(2017) Celoria, Paula; Nanni, Federico; Madorno, Matías
"La combinación de los parámetros globales de la mecánica respiratoria con la sincronización de las señales de ventilación mecánica y de tomografía por impedancia (TIE), se puede utilizar para hallar información regional. El objetivo de este proyecto apunta al desarrollo de una herramienta basada en la TIE para calcular la heterogeneidad de las complacencias regionales del sistema respiratorio."
Desarrollo de una interfaz DICOM para la integración de una familia de monitores de mecánica respiratoria a una historia clínica electrónica
(2017) Gostuski, Vladimir Rista; Madorno, Matías
"La interoperabilidad sintáctica en DICOM tiene dos componentes: el formato que debe llevar la información (imágenes, formas de onda, etc.) y la comunicación entre aplicaciones. El alcance de este proyecto está limitado a desarrollar el primer componente, tomando los archivos generados por los equipos FluxMed y convirtiéndolos a formato DICOM. Desarrollar esta herramienta como una aplicación que se ejecuta desde la línea de comando permite integrarla a otros software que ejecuten este proceso, dándole versatilidad en la integración con otros dispositivos."
Desarrollo de una nueva técnica para la microfabricación de dispositivos microfluidícos basados en el fenómeno dielectroforético
(2017) Pastore Benaim, Ignacio; Morales, Mercedes Consuelo
"En este trabajo se propone una nueva técnica de microfabricación para dispositivos DEP. La misma se basa en la técnica de \toner-transfer" utilizada para construir circuitos impresos (PCB). Las plataformas microfluidícas basadas en PCB (\Lab-on-a-PCB") aprovechan tecnología ampliamente utilizada en la microelectrónica permitiendo el escalado en la producción. Además ofrecen una solución directa a uno de los desafíos más importantes que presenta la microfluidíca: la integración entre circuitos electrónicos y redes microfluidícas."
Desarrollo integral de un dispositivo médico implantable de fijación cortical para reparación de ligamento cruzado anterior en PEEK
(2018) Fayad, Cecilia; Klausner, Santiago; Franco, Germán; Beducci, Lucio
"Este trabajo se basa en la incorporación de un nuevo producto para plásticas ligamentarias, dentro de la familia de los ya existentes en la empresa Micromed System S.A."
Detección de complejos K y su rol en la consolidación de la memoria declarativa durante el sueño
(2021) Carosi, Julia; Vázquez Chenlo, Aylin Agatha; Forcato, Cecilia; Ramele, Rodrigo
"El presente proyecto final tiene los siguientes objetivos: -Estudiar el rol de los Complejos K en la consolidación de la memoria declarativa durante el sueño. -Desarrollar un algoritmo de detección automática de Complejos K durante la fase II del sueño."

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