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El ahora egresado José de Jesús Ulate dedicó su proyecto de graduación de maestría a desarrollar un software que mejora la precisión e inmediatez en los diagnósticos médicos. Foto cortesía de J. Ulate. 

Graduado de Maestría con énfasis en Ciencias de la Computación

Proyecto de graduación permitiría agilizar y mejorar diagnósticos médicos

13 de Septiembre 2018 Por: Geovanni Jiménez Mata
  • Desarrollador es oriundo de Cañas, Guanacaste y recibió sus lecciones de maestría en el Centro Académico de San José.
     
  • Sistema “TMS2” podría ser aplicado en hospitales y demás centros de salud.

Tener que esperar mucho tiempo para obtener resultados de análisis médicos. Ese es uno de los inconvenientes que enfrentan los profesionales de la salud y sus pacientes en muchas ocasiones cuando de detectar o descartar alguna enfermedad se trata.

Con el objetivo de solventar dicha situación, es que el estudiante del Tecnológico de Costa Rica (TEC), José de Jesús Ulate, se empeñó durante un año en realizar su proyecto de graduación de la maestría en Ciencias de la Computación: un software que en solo minutos crea modelos de varias combinaciones de aminoácidos.

Según la explicación del propio Ulate, el patrón que tengan estas moléculas orgánicas, médicamente indica si existe una mutación genética que cause alguna anormalidad en el organismo. Con el método y software actual, para obtener dicho orden puede tomar a cada analista, días e incluso semanas, por lo cual, la propuesta tecnológica de Ulate resulta en demasía funcional.

Además, según explicó, el mayor problema del software utilizado  en la actualidad es que resulta efectivo para el diagnóstico únicamente si la mutación genética que se detecta había sido ingresada con anterioridad al sistema. “Aparte de acelerar el proceso, con el desarrollo que estoy realizando, es posible detectar cualquier anomalía, aunque esta nunca antes haya sido registrada, por lo cual se podrían ver casos incluso nuevos”, comentó.

Un dato interesante del proyecto bautizado como “Topología para espectrometría de masas” (TMS2 en sus siglas en inglés), es el proceso de aprendizaje y experimentación que conllevó para su desarrollador, quien incluso asumió una carga extra de dedicación, al asistir como oyente  a un curso impartido por la Escuela de Matemática llamado “Análisis funcional”. De esa manera, logró obtener y complementar conocimientos que lo ayudaron a modelar el diseño final de su trabajo.

También, Ulate pasó por las aulas y laboratorios del Instituto Clodomiro Picado. En ese centro de investigación realizó todo lo concerniente a la parte de la bioquímica de su proyecto; haciendo uso de sus equipos e instalaciones, también tomó notas, hizo datos de prueba y contó con reuniones con los especialistas de dicho centro para validar resultados de las pruebas.

Para hacer el proyecto aún más completo, una pasantía de seis meses por el Instituto Karolinska en Estocolmo, hizo más grande el conocimiento de este investigador. Dicho centro educativo es de los más reconocidos en materia médica en Suecia y fue espacio para que Ulate realizara trabajos en visualización y análisis estadístico.

No obstante, más allá de todo este bagaje nacional e internacional que conllevó el proyecto, así como del esfuerzo adicional que requirió; José de Jesús insiste en que su importancia radica en el beneficio que traería para los pacientes.

“Cuando se diagnostica una enfermedad, el tiempo es un factor muy importante debido a que el momento en que se empiece a aplicar un tratamiento es determinante en su posible recuperación”, comentó.

El proyecto TMS2 fue presentado por su autor en el mes de junio y con él obtuvo su derecho a graduarse como máster en Computación con énfasis en Ciencias de la Computación, con la mención honorífica Summa Cum Laude; esto en el más recientemente acontecido acto de graduación.

Finalmente, el máster José de Jesús Ulate, comenta que está planeando el cómo continuar con su idea, teniendo como meta más próxima la publicación del proyecto en un paper científico de trascendencia internacional. “Aún queda mucho trabajo por hacer. El sistema necesita afinarse en la caracterización y filtración de los resultados”, concluyó.  

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