Simulación de rutas de alteración de células de cuello uterino desde el estado normal hasta lesión intraepitelial de bajo grado
Simulation of disturbance paths of cervix uteri cells from normal state to low grade squamous intraepithelial lesion
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Resumen
Se desarrolló previamente un diagnóstico matemático de células halladas en la citología cervicovaginal, estableciendo caracterizaciones objetivas y reproducibles para los diferentes estadios de la alteración celular, desde normalidad hasta carcinoma. En este trabajo, se partió de dicha metodología, para establecer posibles rutas de alteración preneoplásica, desde normalidad hasta LEIBG. Se estudiaron diez imágenes digitales de células escamosas de cuello uterino, con diagnóstico normal. Las imágenes fueron analizadas mediante un software, con el que se calculó la dimensión fractal de los objetos matemáticos definidos. Se calcularon los valores de variabilidad fractal y AMI (Armonía Matemática Intrínseca) celular para cada muestra y, a partir de estos valores, se realizaron simulaciones de las rutas de alteración de cada célula normal hacia una célula LEIBG (Lesión Escamosa Intraepitelial de Bajo Grado), realizando tres posibles variacio nes de los espacios de ocupación celular en el espacio de Box-Counting. Cada ruta de alteración celular está definida por tres posibilidades de variación de ocupación espacial de los objetos celulares definidos. Cada una de estas posibilidades puede presentar características matemáticas de estados intermedios de la alteración. Los valores de la dimensiones fractales de los tres objetos definidos en las células normales: citoplasma, núcleo y totalidad, se hallaron entre 1,0512 y 1,9944 y los valores de variabilidad y AMI, entre 0 y 6. Se evidenció una organización fractal de la estructura celular cervical, que permite establecer simulaciones de su alteración, lo que representa una herramienta de utilidad en la práctica clínica.
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CORREA, C.; RODRÍGUEZ, J.; PRIETO, S.; BERNAL, P.; OSPINO, B.; MUNÉVAR, A.; ÁLVAREZ, L.; MORA, J.; VITERY, S. 2012. Geometric diagnosis of erythrocyte morphophysiology. J. Med. Med. Sci. (Nigeria). 3(11):715-720.
DE ARRUDA, P.F.F.; GATTI, M.; FACIO, F.N. JR.; DE ARRUDA, J.G.F.; MOREIRA, R.D.; MURTA, L.O. JR; DE ARRUDA, L.F.; DE GODOY, M.F. 2013. Quantification of fractal dimension and Shannon's entropy in histological diagnosis of prostate cancer. BMC clinical pathology. (Reino Unido) 13(1):6.
KLATT, J.; GERICH, C.E.; GRÖBE, A.; OPITZ, J.; SCHREIBER, J.; HANKEN, H.; SALOMON, G.; HEILAND, M.; KLUWE, L.; BLESSMANN, M. 2013. Fractal dimension of time-resolved autofluorescence discriminates tumour from healthy tissues in the oral cavity. J. Cranio-Maxillofacial Surg. (Europa). 13(7):719-735.
LACRUZ, C. 2003. Nomenclatura de las lesiones cervicales (de Papanicolau a Bethesda 2001). Rev. Esp. Patol. (España) 36(1):5-10.
MANDELBROT, B. 1967. How Long Is the Coast of Britain? Statistical Self-Similarity and Fractional Dimension. Science, New Series (Estados Unidos) 156(3775):636-638.
METZE, K. 2013. Fractal dimension of chromatin: potential molecular diagnostic applications for cancer prognosis. Expert Rev. Mol. Diagn. (Reino Unido) 13(7):719-35.
RAGUSO, G.; ANCONA, A.; CHIEPPA, L.; L'ABBATE, S.; PEPE, M.L.; MANGIERI, F.; DE PALO, M.; RANGAYYAN, R.M. 2010. Application of fractal analysis to mammography. In: Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010 Annual International Conference of the IEEE. (Argentina). p.3182-3185.
RASHIDNASAB, A.; ELANGOVAN, P.; YIP, M.; DIAZ, O.; DANCE, D.R.; YOUNG, K.C.; WELLS, K. 2013. Simulation and assessment of realistic breast lesions using fractal growth models. Physics in Medicine and Biology. (Canada). 58(16):5613-5627.
RODRÍGUEZ, J.; BERNAL, P.; CORREA, C.; PRIETO, S.; BENÍTEZ, L.; VITERY, S.; PUERTA, G.; MUÑOZ, D.; ROJAS, I.; SORACIPA, Y. 2009. Predicción de unión de péptidos de MSA-2 y AMA-1 de Plasmodium falciparum al HLA clase II. Inmunol. (España) 28(3):115 124.
RODRÍGUEZ, J. 2010. Método para la predicción de la dinámica temporal de la malaria en los municipios de Colombia. Rev. Panam. Salud Públ. (Colombia). 27(3):211-218.
RODRÍGUEZ, J. 2011a. Nuevo método fractal de ayuda diagnóstica para células preneoplásicas del epitelio escamoso cervical. Rev. U.D.C.A Act. & Div. Cient. (Colombia). 14(1):15-22.
RODRÍGUEZ, J. 2011b. Mathematical law of chaotic cardiac dynamics: Predictions for clinical application. J. Med. Med. Sci (Nigeria). 2(8):1050-1059.
RODRÍGUEZ, J.; PRIETO, S.; CORREA, C.; POSSO, H.; BERNAL, P.; PUERTA, G.; VITERY, S.; ROJAS, I. 2010a. Generalización fractal de células preneoplásicas y cancerígenas del epitelio escamoso cervical. Una nueva metodología de aplicación clínica. Rev. Fac. Med. (Colombia). 18(2):173-181.
RODRÍGUEZ, J.; PRIETO, S.; CORREA, C.; BERNAL, P.; PUERTA, G.; VITERY, S.; SORACIPA, Y.; MUÑOZ D. 2010b. Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Med. Phys. (Inglaterra). 10:1-6.
RODRÍGUEZ, J.; BERNAL, P.; PRIETO, S.; CORREA, C. 2010c. Teoría de péptidos de alta unión de malaria al glóbulo rojo. Predicciones teóricas de nuevos péptidos de unión y mutaciones teóricas predictivas de aminoácidos críticos. Inmunol. (España) 29(1):7-19.
RODRÍGUEZ, J.; PRIETO, S.; TABARES, L.; RUBIANO, A.; PRIETO, I.; DOMÍNGUEZ, D.; PATIÑO, O.; MEJÍA, M.; RAMÍREZ, L. 2013a. Evolución de células de cuello uterino desde normales hasta atipias escamosas de significado indeterminado (ASCUS) con geometría fractal. Rev. U.D.C.A Act. & Div. Cient. (Colombia). 16(2):303-311.
RODRÍGUEZ, J.; PRIETO, S.; CORREA, C.; FORERO, M.F.; PÉREZ, C.; SORACIPA, Y.; MORA, J.; ROJAS, N.; PINEDA, D.; LÓPEZ, F. 2013b. Teoría de conjuntos aplicada al recuento de linfocitos y leucocitos: predicción de linfocitos T CD4 de pacientes con virus de la inmunodeficiencia humana/sida. Inmunol. (España) 32(2):50-56.
RODRÍGUEZ, J.; PRIETO, S.; DOMÍNGUEZ, D.; MELO, M,; MENDOZA, F.; CORREA, C.; SORACIPA, Y.; PINILLA, L.; PARDO, J.; RAMÍREZ, N. 2013c. Mathematical-physical prediction of cardiac dynamics using the proportional entropy of dynamic systems. J. Med. Med. Sci. (Nigeria) 4(8):370-381.
SANKAR, D.; THOMAS, T. 2010. A New Fast Fractal Modeling Approach for the Detection of Microcalcifications in Mammograms. J. Digit. Imaging. (Estados Unidos). 23(5):538-546.
SOLOMON, D.; DAVEY, D.; KURMAN, R.; MORIARTY, A.; O'CONNOR, D.; PREY, M.; RAAB, S.; SHERMAN, M.; WILBUR, D.; WRIGHT, T.J.; YOUNG, N. 2002. The 2001 Bethesda System. JAMA (Estados Unidos). 287:2114-2119.
STEHLÍK, M.; MRKVICKA, T.; FILUS, J.; FILUS, L. 2012. Recent developments on testing in cancer risk: a fractal and stochastic geometry. J. Reliab. Statist. Studi. (India). 5(Issue Special):83-95.
STEPIEŃ, R.; STEPIEŃ, P. 2010. Analysis of Contours of Tumor Masses in Mammograms by Higuchi's Fractal Dimension. Biocybern. Biomed. Eng. (Polonia). 30(4):49-56.
WELTER, M.; RIEGER, H. 2010. Physical determinants of vascular network remodeling during tumor growth. Eur. Phys. J. E. (Francia). 33:149-163.
WHO/ICO. Information Centre on HPV and Cervical Cancer (HPV Information Centre). 2010. Human Papillomavirus and Related Cancers in Americas. Summary Report 2010. Disponible desde Internet en: http://www.who.int/hpvcentre (Con acceso 01/11/2012).
WORLD HEALTH ORGANIZATION. International Agency for Research Center. Globocan. 2008. Fact Sheets: Cervix uteri, Worldwide. Disponible desde Internet en: http://globocan.iarc.fr/factsheet.asp (con acceso 14/01/2013).
XU, M.; WU, T.T.; QU, J.Y. 2008. Unified Mie and fractal scattering by cells and experimental study on application in optical characterization of cellular and subcellular structures. J. Biomed. Optics. (Estados Unidos) 13(2):024015.