Diseño de sistema de clasificación de movimientos brownianos anómalos basado en redes convolucionales para su caracterización y segmentación en entornos celulares

Abstract

[ES] El movimiento browniano de las moléculas en los diferentes medios ha sido hasta hace bien poco un enigma para la ciencia, ya que no se conocían ni sus mecanismos y formas de interactuar con el medio, pero ha día de hoy se han desarrollado gran cantidad de modelos para poder describir estos tipos de movimientos moleculares gracias a el desarrollo de técnicas de SPT (single particle tracking) que nos permiten hacer el seguimiento de partículas a nivel molecular mediante cámaras y marcadores de última generación. Siendo los modelos principales de movimiento browniano el normal (aquel que sigue una distribución gaussiana normal), el dirigido (las moléculas se encuentras dirigidas en una dirección concreta del espacio por un gradiente), el confinado (las moléculas restringen su movimiento a un área determinada) y el anómalo (en el que las moléculas varían su comportamiento difusivo en el tiempo regido por una serie de parámetros, principalmente el coeficiente alfa). Estos modelos han sido en muchos casos estudiados, demostrándose que el movimiento anómalo es fundamental y característico de muchos procesos biológicos a nivel celular (especialmente en la membrana de estas), pudiendo mediante el estudio del movimiento anómalo de las moléculas determinar en que tipo de medio se encuentran o si el entorno en que se encuentran presenta anomalías respecto a lo que sería ese entorno biológico sano (sin anomalías), pudiendo ayudar así en muchos casos al diagnóstico de ciertas patologías. En este trabajo nos centraremos en la clasificación de este tipo de movimientos, es decir, se diseñará un sistema para mediante la obtención del movimiento de las moléculas poder clasificar estas en un modelo determinado de difusión anómala, inferir su coeficiente anormal y además segmentar aquellas trayectorias que se traten de un conjunto de modelos de movimiento anómalo diferentes. Todo esto se implementará con ayuda de redes neuronales convolucionales tanto para 1D, 2D y 3D.

[EN] Until recently, the Brownian movement of molecules in different media has been an enigma for science, since their mechanisms and ways of interacting with the medium were not known, but many models have been developed today. to be able to describe these types of molecular movements thanks to the development of SPT (single particle tracking) techniques that allow us to track particles at the molecular level using state-of-the-art cameras and markers. The main models of Brownian motion being the normal one (the one that follows a normal Gaussian distribution), the directed one (the molecules are directed in a specific direction of space by a gradient), the confined one (the molecules restrict their movement to a certain area ) and the anomalous one (in which the molecules vary their diffusive behavior in time governed by a series of parameters, mainly the alpha coefficient). These models have been studied in many cases, demonstrating that anomalous movement is fundamental and characteristic of many biological processes at the cellular level (especially in their membrane), being able to determine in which type of medium by studying the anomalous movement of molecules they are found or if the environment in which they are found presents anomalies with respect to what that healthy biological environment would be (without anomalies), thus being able to help in many cases the diagnosis of certain pathologies. In this work we will focus on the classification of this type of movements, that is, a system will be designed to obtain the movement of the molecules to classify these in a determined anomalous diffusion model, infer their abnormal coefficient and also segment those trajectories that they are a set of different anomalous motion models. All this will be implemented with the help of convolutional neural networks for 1D, 2D and 3D.