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El ojo puesto en las enfermedades crónicas

Un proyecto financiado por la Unión Europea se propuso formar a jóvenes científicos con el fin de mejorar el diagnóstico de enfermedades crónicas, combinando modelos de sistemas vasculares y el análisis de imágenes computarizadas de la retina.
El ojo puesto en las enfermedades crónicas
Las técnicas de imágenes computarizadas que analizan la retina del ojo para detectar cambios en los vasos sanguíneos han revolucionado el diagnóstico médico de importantes enfermedades crónicas como la diabetes, la demencia vascular, la hipertensión y las cardiopatías coronarias. No obstante, no hay cantidad suficiente de técnicos con los conocimientos y experiencia en modelos matemáticos y la formación clínica y en imaginología computarizada necesarios para estos procesos.

El proyecto financiado por la Unión Europea REVAMMAD de 3,8 millones de euros contribuye al desarrollo de una nueva generación de científicos interdisciplinarios con el conocimiento clínico y la formación en imaginología computarizada para mejorar la medición y el diagnóstico en esta área de la salud tan significativa.

Muchas enfermedades crónicas producen cambios en la vasculatura, es decir, en el conjunto de vasos sanguíneos del organismo. La observación y medición de los vasos sanguíneos de la retina del ojo en los estudios de rutina podrían suponer un medio particular para analizar muchas enfermedades, incluso aquellas que no afectan a los ojos.

La retina y conjuntiva son «las únicas dos regiones del cuerpo en las que es posible tomar imágenes directamente de los vasos sanguíneos de forma relativamente no invasiva», explicó el coordinador del proyecto Andrew Hunter, Vicerrector en el área de investigación e innovación de la Universidad de Lincoln, Reino Unido.

No obstante, para ello es necesario combinar tres áreas de conocimiento y experiencia especializada. Estas son informática, específicamente análisis de imágenes informáticas, modelos matemáticos del flujo y movimiento de los vasos sanguíneos, y el conocimiento clínico sobre el comportamiento de los vasos sanguíneos y de los cambios que producen las enfermedades crónicas sobre los mismos, explicó el profesor Hunter, quien es experto en visión computarizada y aprendizaje automático.

Combinación del conocimiento y la experiencia

REVAMMAD incluyó la participación de cerca de trece científicos en un período de cuatro años. «Fue un programa muy amplio de cooperación interdisciplinaria», explicó el profesor Hunter. Incluyó talleres, actividades conjuntas, formación conjunta y relocalizaciones en otras áreas del consorcio, habitualmente durante varios meses en Alemania, Dinamarca, Italia, Grecia, Francia y el Reino Unido.

Algunos miembros del equipo de trabajo desarrollaron técnicas de modelado y diseñaron modelos utilizando datos de medición de los vasos sanguíneos recabados por los técnicos en informática. Al mismo tiempo, los técnicos en informática mejoraron las técnicas para localizar y medir correctamente los vasos sanguíneos con imágenes informáticas y modelos matemáticos desarrollados por otros. Otros miembros del equipo procuraron mejorar los diagnósticos clínicos utilizando imágenes informáticas.

El proyecto interdisciplinario desarrolló algoritmos para mejorar las imágenes de la retina y el registro de modelos tridimensionales que compara imágenes del mismo objeto tomadas en diferentes instancias. Ello permitió avanzar en el seguimiento de los nervios de la córnea y en algoritmos para la segmentación de imágenes de los vasos sanguíneos de la conjuntiva para simplificar el análisis de las imágenes.

Nuevos modelos y bases de datos de imágenes

La diabetes produce cambios en la estructura de las paredes de los vasos sanguíneos, tornándolos más rígidos. Ello produce en etapas avanzadas la ruptura de los vasos, causando hemorragias y microaneurisma, que son características de las primeras etapas de la retinopatía diabética. El equipo de trabajo desarrolló nuevos modelos para detectar cambios medibles en los vasos sanguíneos de la retina por daños causados por hiperglucemia en diabéticos, que es una causa frecuente de pérdida de visión.

El proyecto también completó un repositorio de datos que combina conjuntos de datos y cálculos para administrar archivos de imágenes de la retina. Estas bases de datos de imágenes pueden utilizarse para analizar la forma y tortuosidad, utilizando software desarrollado especialmente en el proyecto. A partir del proyecto también se obtuvo otra base de datos que compara las imágenes de la córnea que los médicos pueden utilizar como referencia del desarrollo de la enfermedad.

Palabras clave

REVAMMAD, formación, salud, imágenes computarizadas, modelos matemáticos, tecnología médica, salud pública
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