Celebramos a un nuevo Doctor, Felipe-Andrés Bello Robles

13 de marzo, 2018

Durante el año 2017, Felipe-Andrés Bello Robles se graduó como Doctor en Ciencias de la Ingeniería Mención en Informática. El nuevo Doctor realizó la tesis “Modelamiento del sistema de autorregulación cerebral mediante componentes resistivas y capacitivas” bajo la tutela del  Dr. Max Chacón Pacheco, académico del Departamento en Ingeniería Informática.

El Dr. Bello es titulado de Ingeniería Civil Informática del Departamento de Ingeniería Informática. Como ex-alumno “mantuve el contacto con el Profesor Max Chacón y gracias a la llegada de CITIAPS se abrió una oportunidad clara de realizar un aporte en investigación y a su vez obtener recursos para realizar el Doctorado” comenta. Respecto a la temática de la investigación agrega que llegó “motivado por hacer un aporte a través de la investigación en salud, ya que aún falta mucho por hacer en la generación de tratamientos y diagnósticos preventivos” señalando que son áreas en las que “falta investigación y generar nuevos tratamientos”.

La tesis entrega un modelamiento del sistema de autoregulación cerebral, mediante circuitos eléctricos y heurísticas,  permitiendo obtener información fisiológica relacionada a la distensibilidad y resistencia de los vasos sanguíneos para así caracterizar la naturaleza de una u otra patología. Con ello se abre la puerta para generar tratamientos de acuerdo a si la enfermedad es de tipo resistiva (resistencia cerebrovascular) o capacitiva (distensibilidad). Esta información permite determinar si un paciente con TEC es o no hipertenso, o si su pronóstico es favorable o no.

Respecto a su paso por el programa el Dr. Bello señala como aspectos positivos que “el programa tiene un cuerpo docente de primera línea, todos profesores destacados en sus áreas, y muy cercanos, siempre pendientes de apoyarnos. Por otro lado, el cuerpo administrativo siempre con la mejor disposición, fue muy grato”. No duda además en agradecer el apoyo de su profesor guía, familia y amigos, además de agradecer al Centro de Innovación en Tecnologías de la Información para Aplicaciones Sociales CITIAPS.

Tesis Doctoral

Título: Modelamiento del sistema de autorregulación cerebral mediante componentes resistivas y capacitivas

Autor: Felipe-Andrés Bello Robles

Profesor Guía: Max Chacón

Comisión Examinadora:​ Wael El-Deredy, Gonzalo Acuña Leiva, José Luis Jara Valencia

Resumen:​ 

El cerebro humano cuenta con una particularidad que es la capacidad de mantener uniforme su flujo sanguíneo, lo que está asociado a una constancia en el consumo energético de este órgano, independiente de la actividad que el individuo este desempeñando. Este mecanismo se conoce como Sistema de Autorregulación Cerebral (SAC). Se sabe que existe una gran variedad de patologías como hemorragias internas, infartos cerebrales, Meningitis, demencia vascular, Alzheimer, lesiones en la cabeza en las cuales la autorregulación cerebral se ve deteriorada. El fenómeno de la autorregulación, aún es desconocido en términos de su funcionamiento interno, por lo que es considerado un problema abierto y puede ser de gran importancia para diagnosticar, monitorear y tratar muchas de las patologías cerebrovasculares mencionadas.

El ultrasonido Doppler Transcraneal (UDT) permitió iniciar estudios en base a series de tiempo, dando paso al modelamiento dinámico del SAC. Actualmente el estándar de modelamiento del SAC es de tipo lineal y se basa en el análisis de la función de transferencia (TFA). El uso de métodos avanzados no lineales como Redes Neuronales o Máquinas de Vectores Soporte han permitido mejorar la eficiencia en la estimación de velocidad de flujo sanguíneo cerebral capturando el fenómeno de la autorregulación, sin embargo estos métodos son aún una caja negra para entender lo que ocurre a nivel fisiológico en los sujetos. El presente trabajo pretende abrir esta caja negra, mediante la propuesta de una nueva metodología de modelamiento con componentes resistivas y capacitivas ajustadas mediante el uso de algoritmos genéticos, para la estimación de velocidad de flujo sanguíneo cerebral, capturando el fenómeno de la autorregulación en sujetos sanos y el deterioro de esta en sujetos sometidos a CO2, y entre sujetos sanos y pacientes con TEC, aportando nueva información en base a las componentes para estos estados/patología. Se propone además la extensión del modelo a múltiples entradas y no-linealización de estas componentes mediante el reemplazo de sus valores constantes por funciones no-lineales, lo que permite determinar en qué componentes se concentra la no-linealidad del fenómeno. Los resultados de los modelos multivariados con señales de sujetos sometidos a CO2 presentan un área ROC para el mfARI cercano a 0.91 y mediante el parámetro fisiológico relacionado a la distensibilidad de los vasos se obtiene un área ROC de 0.9, discriminando tan bien como el índice autorregulatorio, aunque no existen diferencias significativas con los modelos lineales. En el caso de los modelos no lineales, ajustados con señales de sujetos normales y pacientes con TEC, se logra un área ROC de 0.87 con el mfARI logrando diferencias significativas respecto a los modelos lineales.

Palabras Claves: Autorregulación cerebral, algoritmos geneticos, componentes resistivas y capacitivas, TEC, CO2

Publicaciones asociadas:

  1. Max ChaconFelipe BelloJosé Jara, and Ronney Panerai, “Comparison of autoregulatory indexes on spontaneous variations with linear support vector machines”, The FASEB Journal, Vol 28, N°1, supplement 1184.9, 2014
  2.  F.A. Bello Robles, ChaconR.B. Panerai, “Critical closing pressure as a proxy for PaCO2 in non-linear multivariate models for estimation of dynamic cerebral autoregulation and cerebrovascular reactivity”, Journal of Neurological Sciences, Vol N°357, supplement 1, 2015 DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jns.2015.08.1313
  3. Felipe-Andrés Bello Robles, Ronney B. Panerai and Max Chacón Pacheco, “Linear Modelling of Cerebral Autoregulation System using Genetic Algorithms”, Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Application, 22nd Iberoamerican Congress, CIARP 2017, Valparaíso, Chile, November 7–10, 2017, Proceedings pp 94-101

Congresos (Póster):

  1. 2015: “Can critical closing pressure replace EtCO2 as a determinant of CBFV in multivariate models?”, World Congress of cerebral autoregulation, IPEM, Southampton, United Kingdom.
  2. 2016: ”Non-linearity of vascular resistance under CO2 in a simple cerebral hemodynamic model”, World Congress of cerebral autoregulation, Massachusetts Institute of Technology, Boston, United States.
  3. 2017: ”Windkessel model cannot detect hypercapnia-induced impairment of cerebral autoregulation”, World Congress of cerebral autoregulation, MCI, Berlin, Germany.