Boletín UNAM-DGCS-221
Ciudad Universitaria
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boletín
ANALIZAN CON NOVEDOSO
MÉTODO DE CÓMPUTO, ENFERMEDADES COMO LEISHMANIASIS Y MAL DE CHAGAS
- Basado en un conjunto de datos, el
modelo desarrollado por Christopher Stephens, del Instituto de Ciencias
Nucleares de
- En ecología de poblaciones, permite inferir redes de interacción entre diferentes especies y un acercamiento a la ubicación de factores de riesgo de enfermedades emergentes y de la biodiversidad
Con una metodología computacional propia, basada en la minería de
datos, Chris Stephens, investigador del Instituto de Ciencias Nucleares (ICN) de
Como un minero que distingue entre el oro y el carbón, el método extrae
de un cúmulo de información las singularidades que revelan patrones y que ayudan
a indagar, por ejemplo, la distribución de factores de riesgo de esos
padecimientos o de la biodiversidad en el país. La minería de datos (Data
Mining, por su nombre en inglés) detecta, explora y sintetiza lo más relevante,
para lo que utiliza el análisis estadístico.
“Con esta metodología se pueden inferir redes de potenciales
interacciones ecológicas sin necesidad de primero experimentarlas”, explicó el
doctor en Física.
En el caso del estudio de la biodiversidad, permite observar el efecto
de una especie ante otra para entender su presencia en determinado hábitat. Por ejemplo, por qué el lince
no existe abajo del Istmo de Tehuantepec. También, considera los factores
bióticos y abióticos que constituyen el nicho, como el clima, la temperatura y
la participación humana en el entorno.
Para el análisis de la distribución en el sureste mexicano, de la leishmaniasis
y el mal de Chagas (enfermedades
tropicales que llegan al ser humano a través de la picadura de un insecto, que
muchas veces se resguarda en otros animales), el investigador del ICN integra
en su red de cómputo –como nodos– al transmisor, al anfitrión y al ser humano
infectado, documentando caso por caso para inferir cuáles mamíferos son los
principales portadores.
Así, se logra un “retrato” a fondo del ciclo del padecimiento y de su
distribución poblacional para clasificar, analizar e incluso predecir
escenarios futuros.
Un mapa de patrones
A partir del cúmulo de información, se desarrollan patrones e
interacciones que al completarse, forman un mapa dinámico que detalla las
interacciones entre nodos. Así, los científicos pueden comprobar o desechar
hipótesis.
“Una ventaja de este método es que impulsa la multidisciplina y detecta
patrones, de la misma forma que los capta el ojo humano, pero con una mayor
cantidad de datos y de complejidad”, refirió.
Esta aplicación deriva de dos macroproyectos de
“La idea es ampliar este desarrollo para un mayor análisis, tomando en
cuenta variables relevantes, lo que la hace flexible para investigaciones de
todo tipo, desde análisis de bolsas de valores, hasta estudios climáticos y
ambientales”, concluyó Stephens.
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Foto 1.
Chris R. Stephens,
investigador del Instituto de Ciencias Nucleares de