METODO AUTOMATICO PARA EL ESTUDIO DE MEDICAMENTOS

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MÉTODO AUTOMÁTICO PARA EL ESTUDIO DE MEDICAMENTOS EN
ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS
Conference Paper · November 2019
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Natalia Carolina Hernandez Riaño
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MÉTODO AUTOMÁTICO PARA EL ESTUDIO DE MEDICAMENTOS EN 
ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS 
 
Forero Vargas, Manuel Guillermo​1​,​ ​Hernández Riaño, Natalia Carolina​2​; Morera 
Díaz, Cristian​3​,​ ​Baquerano Santana, Laura Estefania​4​, Aguilar Mendoza, Luis 
Ángel​5 
Autores: 
1 ​Decano Facultad de Ingeniería, Universidad de Ibagué 
 ​manuel.forero@unibague.edu.co 
2 ​Estudiante Universidad de Ibagué – Facultad de Ingeniería Electrónica, miembro 
del semillero de procesamiento de imágenes LÚN 
 2420141027@estudiantesunibague.edu.co 
3 ​Estudiante Universidad de Ibagué – Facultad de Ingeniería Electrónica, miembro 
del semillero de procesamiento de imágenes LÚN 
 2420142013@estudiantesunibague.edu.co 
4 Estudiante Maestria en Salud Animal, Grupo de Cisticercosis, Universidad 
Peruana Cayetano Heredia, Lima, Perú 
 laura.baquedano.s@upch.pe 
5 Director Laboratorio de Neurociencia, Universidad Peruana Cayetano Heredia, 
Lima, Perú. 
 luis.aguilar@upch.pe. 
Ponente: 
Betancourt Lozano, Juan Jose 
 
 
Estudiante Universidad de Ibagué – Facultad de Ingeniería Electrónica, miembro 
del semillero de procesamiento de imágenes LÚN 
Institución:​ Universidad de Ibagué 
Grupo de investigación:​ Semillero de investigación LUN. 
Área temática ​Procesamiento Digital de Señales. 
Modalidad de la Presentación ​Ponencia 
Palabras claves: ​Seguimiento, deterioro cognitivo, neurodegenerativa, test de 
Morris. 
Problema a resolver: ​La investigación para la realización de tratamientos del 
Alzheimer y Parkinson en la Universidad Peruana Cayetano Heredia, se ha llevado 
a la práctica con ratas Holtzman macho. Las ratas son divididas por grupos para 
analizar su comportamiento, comparando así, las ratas que poseen las 
enfermedades con las ratas que no tienen ninguna de estas. Cada prueba se 
ejecuta en una piscina de 126 cm de diámetro y 75 cm de profundidad, la cual se 
llena con agua hasta alcanzar una altura de 50cm. En algunas pruebas se ubicaba 
una plataforma, con el objetivo de que la rata la localice. En otras la rata solo se 
traslada de un lugar a otro, ya que no se encuentra esta plataforma o simplemente 
no se logra orientar de donde está situada. Finalmente, de cada prueba se toma 
un video como evidencia. En la actualidad ya existen software para analizar el 
comportamiento de roedores pero estos requieren la intervención del usuario para 
localizar y delimitar el área de la piscina, la plataforma, loscuadrantes en que se 
divide la piscina e incluso la forma de la rata. A partir de esta experiencia, se 
desarrollara un método que permita analizar cada uno de los videos, para así 
obtener resultados como: distancia, tiempo, velocidad y aceleración media. Al 
 
 
obtener estos datos facilitara el análisis del nivel cognitivo y motriz de la rata, y así 
evaluar los medicamentos. 
Contexto del estudio:​En la actualidad han sido desarrollados distintos software 
con el fin de analizar el comportamiento en roedores: software comerciales: 
Ethovision [1], Top Scan [2], Smart Video Tracking Software [3] , VideoTrack [4] y 
Usetracker. software de libre acceso:Mousemodel, Tracker [5], Anymaze [6], 
MouBeAT[7]. El laberinto acuático de Morris (MWM) se estableció por primera vez 
por el neurocientífico Richard G. Morris en 1981 para poner a prueba el 
aprendizaje dependiente del hipocampo, incluyendo la adquisición de memoryand 
espacial a largo plazo la memoria espacial. El MWM es un procedimiento 
relativamente simple que suele estar compuesta de seis días de prueba, la 
principal ventaja es la diferenciación entre el espacio (plataforma oculta) y no 
espaciales (visible de la plataforma). Además, el entorno de prueba MWM reduce 
la interferencia olor ruta. Esto ha llevado a la tarea de ser utilizado ampliamente en 
el estudio de la neurobiología y neurofarmacología de aprendizaje espacial y la 
memoria. El MWM juega un papel importante en la validación de modelos de 
roedores para los trastornos neurocognitivos como la enfermedad de Alzheimer.[8] 
Resumen ​El estudio de fármacos para combatir enfermedades 
neurodegenerativas, como el Alzheimer y el Parkinson, se realiza frecuentemente 
en modelos animales como la rata. Una forma de evaluar la eficacia de drogas y 
medicamentos administrados, llamada test de Morris, consiste en grabar videos de 
ratas en una piscina para analizar su comportamiento. Aunque existen varios 
programas informáticos comerciales y de libre acceso que permiten registrar el 
 
 
movimiento de la rata, no lo hacen de forma automática, ya que la identificación de 
algunos puntos de referencia como la posición y la proporción de la piscina se 
hace a mano. Además, es necesario identificar el momento en que la rata es 
liberada. Esto hace que el estudio de estos videos sea largo, tedioso e irrepetible. 
Por lo tanto, en este trabajo se introduce una nueva técnica para la evaluación de 
la prueba de Morris, la cual detecta y localiza automáticamente la piscina y la rata 
reduciendo notablemente el tiempo consumido en la evaluación. Para la 
identificación de la piscina se realiza un método de segmentación, basado en la 
proyección de los fotogramas de vídeo, eliminando la rata, conservando la forma 
de la piscina. Luego, la transformación de Hough se utiliza para reconocer la 
posición y el radio de la piscina. El momento en que la rata es liberada se 
encuentra usando técnicas de morfología matemática. La herramienta fue 
desarrollada como un plugin del software de acceso libre imageJ. Los resultados 
obtenidos fueron validados, lo que permitió verificar la calidad del método 
propuesto. 
 
 
 
Resultados 
El complemento desarrollado se probó en 117 videos, obteniendo 
automáticamente la ruta seguida por la rata en cada ocasión, sin intervención del 
usuario. El complemento permite el análisis automático de la prueba de 
comportamiento de Morris en ratas. Es un programa amigable y fácil de usar; 
desarrollado para el programa ImageJ, por lo que se puede utilizar en cualquier 
plataforma informática. También se desarrolló una herramienta que permite 
ejecutar la aplicación con una gran cantidad de videos, de modo que es posible 
dejar el complemento en ejecución con todos los videos y luego volver a analizar 
los resultados obtenidos, que son almacenados por el programa. 
En la Universidad Peruana Cayetano Heredia han logrado una satisfactoria 
implementación del software ayudándolos en su investigación permitiéndoles 
mejorar en la etapa de validación de datos. 
 
Conclusiones 
 
 
En este trabajo hemos presentado una nueva técnica automática para la detección 
y monitoreo de una rata en una piscina para la evaluación del laberinto de agua de 
Morris (MWM). Los resultados muestran que la técnica funciona en todos los 
casos, reduciendo el tiempo de análisis y la intervención del usuario. El método es 
altamente confiable y preciso, lo que permite que se ejecute en un grupo completo 
de videos sin intervención del usuario. El método permite detectar el 
desplazamiento de la rata y la posición de la piscina de forma automática, lo que 
permite evaluar el nivel cognitivo y motor del roedor. 
El algoritmo desarrollado utiliza la transformación de Hough para localizar el 
grupo. Una vez que se obtiene el camino seguido por la rata, se calculan los datos 
utilizados para el análisis del comportamiento de la rata, como la distancia, el 
tiempo, la aceleración y la velocidad. Estos datos se utilizan para comparar el 
comportamiento de las ratas y evaluar los medicamentos en desarrollo para el 
tratamiento de diferentes enfermedades. 
El método se comparó con los resultados obtenidos manualmente y con otros 
programas disponibles. Al detectar automáticamente tanto el roedor como la 
posición del grupo, el complemento desarrollado permitió resultados más rápidos y 
reproducibles que los obtenidos con otras aplicaciones. 
Referencias Bibliográficas 
[1] Noldus, L. P., Spink, A. J., and Tegelenbosch, R. A. (2001). EthoVision: a 
versatile video tracking system for automation of behavioral experiments. Behav. 
Res. Methods Instrum. Comput. 33, 398–414 
 
 
[2]TopScan Suite - CleverSys Inc. (2019). Recuperado de http://cleversysinc.com/ 
CleverSysInc/csi_products/topscan-suite/ 
[3] Smart Video Tracking Software. (2019). Recuperado de 
https://www.panlab.com/es/ productos/smart-video-tracking-software-panlab 
[4] VideoTrack - Rodent Behavior Tracking Software - ViewPoint. (2019). 
Recuperado de​ ​http://www.viewpoint.fr/en/p/software/videotrack 
[5] Tracker., “Use Tracker,” https://sites.google.com/site/usetrackerac/ (2019). 
[6] Neuroscience Physiology Research Equipment Psychological Assessment 
Stoelting Co. (2019). Recuperado de 
https://www.stoeltingco.com/anymaze/video-tracking/software.html 
[7] Bello-Arroyo, E., Roque, H., Marcos, A., Orihuel, J., Higuera-Matas, A., Desco, 
M., & Gómez-Gaviro, M. V. (2018). MouBeAT: a new and open toolbox for guided 
analysis of behavioral tests in mice. Frontiers in behavioral neuroscience, 12. 
[8]Bromley-Brits, K., Deng, Y., & Song, W. (2019). Morris Water Maze Test for 
Learning and Memory Deficits in Alzheimer's Disease Model Mice | Protocol 
(Translated to Spanish). Retrieved 28 October 2019, from 
https://www.jove.com/video/2920/agua-morris-laberinto-de-prueba-para-los-dficits-
de-aprendizaje-y?language=Spanish 
[8] Martinez, T. (2019). [online] Porprofesionalmic.files.wordpress.com. Available 
at: 
 
http://www.viewpoint.fr/en/p/software/videotrack
http://www.viewpoint.fr/en/p/software/videotrack
https://www.stoeltingco.com/anymaze/video-tracking/software.htmlhttps://www.stoeltingco.com/anymaze/video-tracking/software.html
https://www.jove.com/video/2920/agua-morris-laberinto-de-prueba-para-los-dficits-de-aprendizaje-y?language=Spanish
https://www.jove.com/video/2920/agua-morris-laberinto-de-prueba-para-los-dficits-de-aprendizaje-y?language=Spanish
https://www.jove.com/video/2920/agua-morris-laberinto-de-prueba-para-los-dficits-de-aprendizaje-y?language=Spanish
 
https://porprofesionalmic.files.wordpress.com/2015/09/investigacion-documental-tr
ansformada-hough.pdf [Accessed 20 Mar. 2019]. 
[9] Hough, P. V. C. Method and means for recognizing complex patterns. U. S. 
Patent 3, 069 654, December 18, 1962. 
 
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