| Nombre | Participación |
|---|---|
| MSc. Manuel Zumbado Corrales | Estudiante |
| Dr. Juan Esquivel Rodríguez | Profesor tutor |
El estudio de organismos por medio de la compresión de sus procesos biológicos se ha visto beneficiado gracias al avance en la capacidad de obtención de datos que permiten el análisis de sus componentes individuales, red de interacción, dinámicas y mecanismos estructurales. Estos elementos son responsables de las funciones en un organismo y su composición y deben ser tomados en cuenta de manera holística cuando se busca comprender completamente el funcionamiento de organismos complejos.
Los procesos en sistemas biológicos ocurren a diferentes niveles de interacción. A nivel automático interactúan fuerzas elementales que constituyen los bloques fundamentales de compuestos y moléculas orgánicas. Estas moléculas se organizan para formar proteínas que cumplen funciones en los procesos celulares. A nivel celular se dan dinámicas entre los componentes que la conforman y las proteínas, por medio complejas redes y mecanismos de interacción. Finalmente, las células interactúan entre sí para formar sistemas multicelulares y tejidos.
A lo largo de la historia se ha avanzado en herramientas y técnicas que permiten obtener información de procesos biológicos que ocurren en cada uno de los niveles mencionados anteriormente. Iniciando con el microscopio óptico y las primeras imágenes celulares en el siglo XVII, los Rayos X y las posibilidades de visualizar tejidos a finales del siglo XIX, el surgimiento del microscopio electrónico y la posibilidad de observar moléculas y átomos en la primera mitad del siglo XX y más recientemente, imágenes obtenidas por medio de resonancia magnética en la segunda mitad del siglo XX.
El desarrollo de las herramientas computacionales en el campo de imágenes medica es fundamental para identificar, extraer y potenciar la interpretación de la información obtenida con el objetivo de lograr un entendimiento más detallado del objeto de estudio. Esta información puede estar presente en características estructurales que revelan detalles que usualmente no son evidentes para el ojo humano.
Las imágenes médicas varían en su resolución permitiéndonos identificar elementos biológicos relevantes dependiendo del nivel de detalle de las mismas. Por ejemplo, si una imagen corresponde a un tejido, será natural que el objetivo de un científico sea identificar, idealmente de forma automática, todas las regiones en la imagen que representan células individuales.
A escala molecular es útil emplear métodos de análisis de imágenes con el fin de obtener modelos en alta y baja resolución de las proteínas identificar características estructurales e incluso modelar la interacción con otras proteínas en la activación o inhibición de procesos celulares y el desarrollo de fármacos. Técnicas como cristalografía de Rayos X permiten resolver la organización atómica de moléculas en una lata resolución por medio de la identificación los átomos que la componen y su posición. Estos modelos de alta resolución permiten identificar subestructuras de gran relevancia biológica, que en general dotan de funcionalidades a la proteína que conforman. La microscopía electrónica permite obtener imágenes de menor resolución en comparación con los modelos obtenidos por cristalografía y resulta particularmente útil para estudiar estructuras biológicas a complejas, deducir su geometría y sus características estructurales. Sin embargo, detalles como las subunidades que componen la proteína o sus características estructurales no son evidentes a resoluciones no atómicas.
Existe una brecha entre estos dos niveles de modelos moleculares y aquí es donde es necesario utilizar métodos computacionales que permitan hacer un mapeo entre ambos niveles de resolución, utilizando la información que se puede aportar cada uno de ellos.
La segmentación es una técnica de procesamiento de imágenes fundamentales para identificar regiones y extraer características.
En el caso de imágenes médicas es importante para obtener características estructurales e identificar componentes funcionales con el fin de entender lo procesos biológicos que se suceden en cada uno de los niveles de interacción y a su vez, es una ventana hacia la comprensión unificada de las interacciones que suceden entre los distintos niveles mencionados.
La presente propuesta busca desarrollar técnicas y algoritmos de segmentación que se nutran de la información de macromoléculas conocidas y contenidas en bases de datos públicas (EMDB y PDB) para la segmentación automatizada de subunidades funcionales en macromoléculas, disponible para la comunidad científica por medio de herramientas públicas de código abierto. Este producto se pretende desarrollar en primer lugar como una aplicación de escritorio que permita a los usuarios analizar y segmentar estructuras moleculares similares a Chimera X [8]. Además, una versión Web que exponga el servicio mediante una interfaz gráfica y un API para el procesamiento por lotes, similar a la herramienta Web 3D-SURFER [13].