Desarrollan herramientas para investigación de enfermedades del corazón

Se está desarrollando una máquina virtual que permite optimizar la reproducibilidad y la disponibilidad de la información utilizada para evaluar y mejorar el análisis de la información sobre la perfusión miocárdica que se obtiene con las imágenes de resonancia magnética (RM).

El proyecto fue descrito el 11 de noviembre de 2014, en la revista de información abierta y de acceso gratuito GigaScience. Los investigadores que realizaron el estudio, de la Universidad Politécnica de Madrid (España) y de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (Bethesda, MD, EUA), proporcionan un excelente ejemplo de cómo el intercambio de información abierta ayuda a construir estas herramientas exactas: una gran cantidad de información obtenida con base en las imágenes de los pacientes. Con el fin de tener comparaciones reproducibles entre las nuevas herramientas, los investigadores y la revista están publicando y empaquetando la información de manera combinada con las herramientas, las instrucciones y el software necesarios para realizar una investigación. Este servicio está disponible para ser descargado desde la base de datos GigaDB de GigaScience como un “disco duro virtual” que permitirá específicamente a los investigadores realizar directamente sus propios experimentos y añadir sus anotaciones particulares al conjunto de información.

La causa más común de ataques al corazón es la enfermedad cardíaca coronaria. El diagnóstico es vital para comenzar el tratamiento para la prevención de este tipo de eventos. Una herramienta útil en la lucha contra esta causa de muerte es la RM, que permite el examen directo del flujo de sangre hacia el miocardio. Sin embargo, para que esta técnica de análisis de la perfusión resulte más eficaz se requiere una compensación por el movimiento de la respiración del paciente, lo cual se efectúa utilizando métodos para el procesamiento de imágenes complejas. Por lo tanto, hay una necesidad de mejorar estas herramientas y estos algoritmos. La clave para lograrlo está en contar con grandes conjuntos de información sobre resonancia magnética que estén a disposición del público para que se puedan adelantar el desarrollo, las pruebas y la optimización de los nuevos métodos.

Puesto que es un usuario potencial de estos recursos, el profesor Alistair Young, director técnico del Grupo de Investigación sobre Resonancia Magnética de Auckland (Nueva Zelanda), comentó: “Tenemos enormes cantidades de información de las imágenes médicas que se van haciendo disponibles mediante los registros y los grandes estudios de población. Se requieren métodos automatizados y bien validados, para obtener el máximo beneficio de este tipo de recursos. El artículo de Wollny y Kellman ejemplifica cómo el intercambio de la información y los algoritmos pueden producir avances en este campo, al proporcionar una plataforma con la cual se puedan probar los métodos existentes y validar los métodos nuevos contra los puntos de referencia existentes. Estos conjuntos de información para la evaluación comparativa son esenciales para producir avances en este campo a través de métricas y estándares objetivos”.

Tener todo compilado en una máquina virtual también ha facilitado las cosas durante el proceso de revisión por pares y la publicación científica, porque la configuración, los paquetes y las ubicaciones de los archivos ya se establecieron en una configuración de trabajo. Una de las personas que realizan este proceso de pruebas, el Dr. Robert Davidson, científico de la información de GigaScience, declaró: “En realidad probar el código durante la revisión es tristemente casi un concepto novedoso, pero que debería haberse establecido como el estándar. Pero aún más: si es fácil para los calificadores utilizarlo, debería ser fácil también para la comunidad”.

Además de ser importante para mejorar el diagnóstico de la causa número uno de muerte en el mundo, el aumento continuo de retractaciones de artículos científicos publicados, hace que la adición de medios directos para mejorar la reproducibilidad de un artículo sea algo esencial, tanto para que haya credibilidad en los resultados actuales, sobre los cuales se construyen los estudios futuros, como para evitar la pérdida de confianza del público en la comunidad de la investigación que ellos financian. Mediante la publicación de una máquina virtual, una publicación interactiva y ejecutable, proporciona un ejemplo para la comunidad científica y un caso de prueba que demuestra la existencia de un nuevo tipo de desempeño académico potencial, según los investigadores.

Enlaces relacionados:
Universidad Politécnica de Madrid
US National Institutes of Health