Cómo las matemáticas pueden ayudar a detectar señales que son difíciles de percibir por el ojo humano
Por Alberto Manuel Ochoa Brust*
¿Sabías que en el estado de Colima hay varios tipos de lagartos que tienen veneno? Este es el caso del Heloderma horridum horridum (un lagarto venenoso de México, pariente del monstruo de Gila) que puede administrar ciertas cantidades de veneno durante una mordedura. Pero, ¿qué hacer y cómo afecta el veneno en personas?, es una incógnita que en la Universidad de Colima (UdeC) hemos tratado de resolver para saber qué pasa durante esos incidentes y cómo afectan las toxinas de estos lagartos al ser humano y sus órganos vitales como el corazón. Para ello, se han desarrollado proyectos multidisciplinares donde participan distintas áreas tratando de dar una solución adecuada a la problemática, es por ello que se inició una investigación donde son suministradas toxinas a ratas de laboratorio para analizar cómo este veneno afectaba el ritmo cardíaco y si podía causar algún daño al corazón.
¿Por qué esto es importante? Porque si entendemos bien cómo funciona este veneno, y usamos un programa computacional que pueda representar con exactitud cómo late el corazón y muestra datos importantes sobre los cambios que sufre dicha gráfica del corazón cuando este recibe un veneno, esta información podría usarse para contrarrestar los efectos del veneno y así mismo, se desarrollarían nuevos tratamientos para problemas cardiacos, como arritmias o presión arterial alta. De hecho, ya hay medicamentos basados en venenos de otros especies, como el de algunas serpientes, que se usan para tratar enfermedades humanas.
¿Y qué se encontró durante el análisis? Que el veneno sí alteró la forma en que el corazón enviaba señales eléctricas, causando cambios en el ritmo cardíaco como latidos irregulares y pequeñas fallas en la conducción del impulso eléctrico. Estos cambios fueron analizados desde dos perspectivas: desde el punto de vista fisiológico, donde especialistas del área, como ingenieros químicos y biólogos, analizaron el tejido del corazón bajo el microscopio, donde no encontraron daño físico en el músculo cardíaco. Esto significa que el veneno afecta el sistema eléctrico del corazón, pero no lo destruye.
La otra perspectiva que fue analizada por los profesores de la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la UdeC, Dr. Ramón Antonio Félix Cuadras y el Dr. Alberto Manuel Ochoa Brust, quienes tienen como una de sus especialidades el análisis y procesamiento de señales biomédicas, fue lo concerniente al análisis de las señales eléctricas del corazón, con un electrocardiograma, (ECG), en donde se buscó en primer lugar, visualizarlas con claridad y precisión.
En esta fase fue en la que se desarrolló el proyecto que ahora estamos describiendo, donde la meta final es visualizar las señales del ECG aplicando técnicas de procesamiento tales como normalización, filtrado y digitalización, para que posteriormente los especialistas en el área de cardiología pudieran revisarlas apoyados del procesamiento anterior. Además, en dicha etapa fue desarrollado un algoritmo para detectar las principales ondas y segmentos de una señal del ECG, como son sus puntos más importantes identificados por las letras P, Q, R, S y T.
El algoritmo desarrollado, denominado Algoritmo de Regresión Lineal, permite saber con precisión la ubicación de cada uno de estos puntos, que si se logran detectar en toda la señal del ECG de un paciente, permiten extraer información y saber si la señal presenta latidos irregulares, frecuencia cardiaca elevada, o fallas en la conducción del impulso eléctrico, que se reflejan en el atraso de alguno de los puntos como P o T, o bien, alguno de estos desaparecer de la señal.
En este caso, el algoritmo revisa la señal del ECG y segmenta (es decir, separa y clasifica) las ondas principales para encontrar cambios o irregularidades. El algoritmo es una serie de instrucciones organizadas para analizar una serie de datos y aplicar matemáticas simples como sumas y multiplicaciones que permiten maximizar valores cuando se encuentra algún evento. Primero, toma la señal del ECG, que es un cúmulo de datos en forma de una gráfica con picos y valles. Luego, analiza la tendencia de la señal y ajusta líneas matemáticas a diferentes partes de la gráfica. Posteriormente, detecta cambios bruscos en la pendiente de la señal, es decir, identifica dónde comienzan y terminan las ondas P, Q, R, S y T. Compara con patrones normales para ver si registra alguna anomalía, como una onda T demasiado grande o un Q, R, S más ancho de lo normal.
Se puede concluir que este algoritmo es útil para ayudar a hacer revisión rápida de la información y presentarla a los médicos con la intención de acelerar y reducir la cantidad de errores en el proceso de detección de enfermedades, así mismo mejorar la precisión con que se detectan los puntos P, Q, R, S y T.
Para más información sobre el presente tema puede consultarse el siguiente enlace: https://doi.org/10.1016/j.toxicon.2024.108062
*Imparto clases en la Maestría en Ingeniería Aplicada de la Universidad de Colima. En el área de Mecatrónica y así mismo, colaboro con el Programa Doctorado en Ciencias Químicas de la misma institución.
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