Diseño de un modelo para determinar la presencia del genoma retroviral cuasante del síndrome de inmunodeficiencia adquirida, usando un sistema adaptativo neuro difuso

Abstract

RESUMEN Existen múltiples factores que favorecen la aparición de padecimientos en distintas partes del cuerpo humano, en órganos femeninos como el cáncer de seno, en órganos masculinos como cáncer de próstata, pero también en órganos y sistemas comunes en ambos géneros; un ejemplo de ellos es la sangre donde existen diferentes padecimientos como la leucemia causada por la presencia y acción de un retrovirus (delta retrovirus), al igual que el Síndrome de Inmuno Deficiencia Adquirida (SIDA) que es causado por la presencia y acción de otro retrovirus conocido como virus de la inmunodeficiencia humana o VIH (Lentivirus), afectando directamente las células CD-4 presentes en la sangre. Este trabajo se enfoca en el diseño de un modelo para encontrar un patrón espectrográfico que contenga los picos Raman característicos de una muestra de células dañadas, estos picos son extraídos de los datos Raman (espectro) obtenidos con el uso de la técnica de exaltación espectrofotométrica Raman y una herramienta híbrida de la inteligencia artificial llamada Sistema Adaptativo Inferencial Neuro Difuso (ANFIS por sus siglas en inglés). Esta metodología novedosa podrá ser trasladada al diseño de patrones similares, por ejemplo células de la sangre específicamente linfocitos T CD-4 infectados con el genoma del Retrovirus llamado Virus de Inmunodeficiencia VIH (relaciones estructurales del ADN ocultas, antes ARN). Estas son una parte importante del sistema inmune en un ser humano que al ser atacadas por este retrovirus se presenta un daño en las células causando el Síndrome de Inmuno deficiencia humana conocido por sus siglas como SIDA. Mediante la tecnología de Raman de Superficie se obtuvieron los datos Raman (Pichardo, 2006) y con el apoyo de herramientas de la Inteligencia Artificial (IA) como lo son las Redes Neuronales (RN) y la Lógica Difusa (LD) contenidos en una herramienta llamada ANFIS, se procesaron los datos para determinar los picos Raman del espectro a fin de tener un patrón de células infectadas o dañadas. El descubrimiento y diseño de dichos patrones fue el punto medular de este trabajo. El trabajo descrito tiene la finalidad de apoyar a los especialistas en el diagnostico temprano del enfermedades como el cáncer o el Síndrome de Inmuno Deficiencia Adquirida (SIDA) a menor costo que los métodos tradicionales los cuales serán descritos en secciones posteriores en este documento. Lo anterior se logró mediante el diseño de un método compuesto por 3 fases: 1.- La primera fase contempla la obtención de datos Raman. 2.- La segunda fase contempla el algoritmo de remoción de ruido y obtención de picos Raman característicos 3.- La tercera fase contempla la construcción del patrón para diagnóstico. Las tres fases están subdivididas en 7 etapas, con metodologías novedosas en tres ámbitos de la ciencia: biológica, foto electrónica e informática específicamente en inteligencia artificial. En la primera etapa se introducen los datos Raman provenientes del Centro de Investigaciones en Óptica, tomadas directamente de células dañadas comprobadas por los métodos tradicionales. En la segunda etapa se normalizan los datos Raman a fin de que el computador trabaje en forma óptima al mantener un rango estándar. La tercera etapa consiste en filtrar la señal con el objetivo de eliminar los ruidos de alta frecuencia y fluorescencia. Estas frecuencias electromagnéticas son contaminación que pueden interferir en la detección de los verdaderos picos Raman. En la cuarta etapa se buscan los candidatos a ser picos Raman, alimentando al computador con las especificaciones propias de un pico Raman, en cuanto a las amplitudes y longitudes específicas. Se evalúan para tener la certeza que son picos Raman reales, esto se logra en la quinta etapa. En la sexta etapa se utiliza el sistema adaptativo inferencial ANFIS, herramienta de la inteligencia artificial, para inferir los picos Raman completos, puesto que los picos anteriormente evaluados no quedaron completos, requieren de ANFIS para completarlos. Y finalmente la última etapa con los picos identificados y completos, se construye el espectro patrón con los picos Raman específicos de la muestra de células dañadas.