Desarrollo de modelos computacionales para el analisis de eventos visuales y neuronales

Laburpena

En esta tesis doctoral se han desarrollado dos herramientas bioinformáticas relacionadas con la visión: simEye, un simulador de las alteraciones de la percepción visual causadas por las deformaciones del ojo, y NEV2lkit, una herramienta de análisis de los registros multielectrodo de la actividad de grupos de neuronas, como las ganglionares de la retina. Nuestro trabajo con simEye se publicó en el Journal of Biomedical Optics, y el de NEV2lkit, en el International Journal of Neural Systems. El paquete simEye simula las propiedades ópticas del ojo humano y las alteraciones de la percepción visual causadas por varios defectos oculares. Está compuesto por dos módulos: el de modelado de superficies, como la córnea, el cristalino y la retina, y el de trazado de rayos, que genera una imagen retiniana tras propagar a través del ojo virtual a estudio los rayos de luz generados por una imagen digital de partida. A diferencia de simuladores anteriores, simEye permite la simulación de superficies arbitrarias gracias al ajuste mediante polinomios de Zernike, cuya fiabilidad para modelar aberraciones oculares ha sido previamente demostrada. Aunque las superficies que hemos utilizado son artificiales, ya que han sido generadas a partir de fórmulas matemáticas, simEye puede aplicarse a superficies oculares reales, medidas con técnicas biomédicas, para simular la percepción visual de un paciente. El diseño del módulo de trazado de rayos de simEye permite construir un cluster de ordenadores que distribuya los cálculos a procesar, ya que cada uno de los rayos luminosos es independiente de los demás y puede computarse por separado. Se obtiene así un alto grado de paralelismo, que hace las simulaciones más rápidas. Entre las aplicaciones de simEye cabe destacar que se trata de una herramienta educativa que permite a pacientes y médicos comprender las características de las superficies del ojo humano y los efectos de su deformación sobre la percepción visual, y que puede ser utilizado en cirugía ocular para predecir los efectos de la modificación quirúrgica de una determinada superficie del ojo del paciente. Otra de sus posibles aplicaciones es la científica, ya que el simulador simEye permite estudiar y visualizar una gran variedad de condiciones oculares. Existen numerosos sistemas multielectrodo de adquisición de datos capaces de registrar simultáneamente la actividad de muchas neuronas adyacentes, como las células ganglionares de la retina de los mamíferos superiores. El análisis de los registros así obtenidos implica necesariamente la discriminación y la clasificación de los potenciales de acción (espigas) de cada una de las neuronas individuales a estudio. Hemos desarrollado una herramienta de análisis de este tipo de eventos neuronales, a la que hemos denominado NEV2lkit, que se fundamenta en el análisis de componentes principales y en algoritmos de clasificación basados en la maximización de la esperanza (CEM). Los resultados obtenidos con NEV2lkit demuestran que es posible encontrar métodos de clasificación óptimos para cada conjunto de datos combinando dichas técnicas, obteniendo resultados satisfactorios con bajas tasas de error. NEV2lkit es de dominio público y multiplataforma y está siendo utilizado en varios laboratorios de diferentes países, en algunos de los cuales se ha ampliado su código fuente para crear herramientas adaptadas a las necesidades concretas de algunos investigadores. Esto ha sido posible gracias a que su código es abierto, lo que ha facilitado su expansión internacional y su uso para la generación de nuevas herramientas.