Ingrid Rojas

Diagnóstico fractal del ventriculograma cardiaco izquierdo Geometría fractal del ventriculograma durante la dinámica cardiaca

Antecedentes y objetivos la geometria fractal permite describir y caracterizar los objetos irregulares, lo que resulta adecuado para medir estructuras del cuerpo humano. El proposito de este trabajo es caracterizar el ventriculo izquierdo durante la dinamica cardiaca con dimensiones fractales para desarrollar un diagnostico matematico objetivo y reproducible de la ventriculografia izquierda. Metodo este es un estudio de concordancia diagnostica donde se calcularon las dimensiones fractales del ventriculo en sistole, en diastole y en un total de 36 ventriculogramas evaluados como normales, y anormales en leves, moderados y severos de acuerdo con la fraccion de eyeccion segun el diagnostico clinico convencional; posteriormente se determinaron los grados de similitud de las dimensiones fractales entre los tres objetos componentes. Resultados los grados de similitud estuvieron entre 1 y 9.000, y al organizar estos valores en conjuntos, se encontro una progresion a partir de los normales hasta los anormales severos. Se establecieron los grados de similitud caracteristicos que permiten diferenciar normalidad de enfermedad y evolucion entre estas, evidenciando que la clasificacion de la clinica convencional presenta dificultades al evaluar de forma precisa y objetiva la evolucion de un ventriculograma hacia la normalidad o la enfermedad. Conclusiones se desarrollo una nueva metodologia diagnostica objetiva y reproducible de aplicacion clinica basada en evaluaciones geometricas independiente de la clasificacion clinica.

Predicción de unión de péptidos de MSA-2 y AMA-1 de Plasmodium falciparum al HLA clase II

The aim of this research is apply the predictive nonameric binding methodology to HLA class II central region, to nonameric peptides of MSA-2 and AMA-1 proteins FROM Plasmodium falciparum, and to 492 nonameric overlapped peptides for three theoretical proteins with size of 500 residues. It was applied a predictive binding theory to HLA class II based on S/k proportion in order to predict binding peptides of MSA-2 and AMA1 proteins to all sequences with 20 residues size from these proteins. The probability, combinatory and entropy values were calculated for 300 nonameric overlapped sequences of MSA-2 and 372 of AMA-1. Finally it was made three theoretical proteins of 500 residues each one, starting from a computational simulation and it was applied the theory, quantifying binding for all nonameric overlapped peptides for these proteins. It was predicted 35 sequences for MSA-2 and 60 for AMA-1 associated to binding macrostate while 265 for MSA-2 and 317 for AMA-1 associated to non binding macrostate. It was predicted 102, 104 and 101 sequences associated to binding macrostate for the theoretical proteins while the others 390, 388, and 391 associated to non binding macrostate respectively. The theoretical prediction developed can facility choose peptides implied in vaccine development, showing that mathematical and physical order lies to antigenic presentation.