En el despacho de Gadea Mata hay siempre una foto de una mujer que ejerce su trabajo en el campo de la ingeniería, las matemáticas, la ciencia o la tecnología. Las cuelga en los casilleros de los horarios, aprovechando que queda uno vacío y que es un lugar frecuentan los estudiantes: “Las pongo como ejemplo, para que los estudiantes que pasan por aquí sepan que somos muchas más mujeres de las que se ven. Porque como en cualquier carrera técnica, aquí las chicas aquí están en menor número. Y la idea es que esas fotos que cuelgo mujeres STEM, sirvan de referentes”.
Lo explica por teléfono, después de echar un vistazo a la sección “Mujeres STEM”, de Innovaspain, cuando le proponemos la entrevista. “Me ha gustado que vayamos en la misma línea”, comenta riendo.
Gadea Mata, 32 años "recién cumplidos", informática y matemática de formación, acaba de leer su tesis doctoral, que ha merecido un sobresaliente “cum laude” y además una mención internacional. “Eso significa que la tesis tiene una homologación europea, porque cumple unos requisitos, que son hacer una estancia en el extranjero de tres meses, yo hice dos, y someter la tesis antes de leerla a la evaluación de dos expertos extranjeros de recocido prestigio. Además, el tribunal que la evalúa debe contar con un miembro extranjero, y hay que defender la tesis en un idioma de relevancia investigadora como el inglés, que yo utilicé”.
En su tesis plantea el uso de algoritmos y “machine learning” para procesar imágenes biomédicas en el tratamiento de enfermedades neurodegenerativas. Su uso puede contribuir al desarrollo de fármacos y terapias para dolencias como Alzheimer, Parkinson, enfermedad de Huntington y otras que afectan a la capacidad neuronal, como los Ictus. Y la ha llevado a cabo en el Departamento de Matemáticas y Computación de la Universidad de la Rioja. La tesis ha sido dirigida por Julio Rubio y Miguel Morales.
Dice que llegó a la neurociencia por casualidad: “Al acabar la carrera, el que fue luego mi director, me dijo que había una beca de investigación en colaboración con biólogos, para ayudarles con herramientas matemáticas a hacer diagnóstico de imágenes. Lo que inicialmente iban a ser tres meses se convirtieron en cinco años y ha dado para una tesis, porque vi que el tema me gustaba. La rama bio siempre me había gustado, desde el instituto, y este trabajo me permitía complementar mis intereses en matemáticas, informática y ahora en biología”.
Colaboraban con biólogos que investigan la enfermedad de Alzheimer en modelos de ratón y les proporcionaban las imágenes. “El trabajo que hemos automatizado es el que ellos hacían a mano”. Pero algoritmos utilizados simplificaban mucho el trabajo, como ella misma explica.
“El problema que al que se enfrentaban era contar las neuronas en una imagen tomada con el microscopio. Veían la eficacia de su trabajo comparando un animal con enfermedad de alzheimer y otro tratado con un fármaco. Al final el problema se reduce a contar, algo que dependiendo de cómo esté de nítida la imagen y la tinción aplicada puede aumentar la complejidad. Al final, el conteo acaba siendo algo muy subjetivo, porque depende de la luz de la pantalla e incluso de la pericia de quien cuente”, aclara.
Cuando había que contar centenares de células, el trabajo requería mucho tiempo. “Nos planteamos que con un algoritmo íbamos a poder encontrar un 90% de las células de la imagen en poco tiempo. El programa que utilizamos marca las células contadas y permite a los investigadores repasar y corregir sobre ello, con gran ahorro de tiempo”, resalta.
Abordaron este problema “con técnicas de análisis de imagen, como la segmentación de la imagen, y hemos añadido, como algo novedoso, la topología algebraica, en la que mi grupo es experto, lo que nos ayuda a considerar a las células que tenemos que contar como componentes conexas”, señala Gadea Mata, que acaba de estrenar su título de doctora.
El término “componentes conexas”, que suena enrevesado para los profanos, Gadea lo traduce a un lenguaje más sencillo de forma muy gráfica: “Una componente conexa es algo que puedes pintar sin levantar el lápiz del papel. Reducimos las imágenes a componentes conexas porque así hay algoritmos que las cuentan muy rápido. Es un prepocesamiento que consiste en dejar la imagen como queremos, reducida a componentes conexas, es decir, quitarle todo el ruido, o información que no nos interesa, para que el algoritmo puede contar más rápido”, explica.
En el futuro, Gadea Mata quiere extender el uso de estas técnicas automatizadas de análisis de imagen aplicado inicialmente a la neurociencia a otros campos, “porque ahora están muy ligadas al tipo de imagen, que depende del microscopio utilizado, y creemos que se pueden abrir a más campos, pero no tenemos imagen para probarlas”.
Para ello están buscando grupos de investigación que tengan imágenes de células u otros componentes que necesiten contar, y quieran cederlas para que la doctora Mara pueda aplicar su algoritmo y ponerlo a punto. Y qué duda cabe que en la Rioja, lo que hay más a mano son uvas: “Hay un grupo de agricultura en el que cuentan uvas, y alguna vez hemos estado en contacto, con la intención de aplicar nuestra técnica”.
Pero el buen hacer de Gadea Mata ya ha trascendido, y más en un momento en que la medicina requiere de equipos multidisciplinares, donde matemáticos e informáticos están muy cotizados. Cuando hablamos con ella por teléfono nos dice que está embalando sus pertenencias. El lunes deja La Rioja para venir a Madrid, donde empieza a trabajar en el CNIO (Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas) en microscopía. “He tenido mucha suerte”, señala.
Una apreciación que vista desde fuera puede matizarse con la frase, atribuida a varios autores, que recuerda que la suerte favorece a las mentes preparadas… Como la de Gadea Mata, que ha sabido buscar solución a un problema práctico a la hora de interpretar imágenes biomédicas. Un trabajo que han sabido valorar en un centro del prestigio del CNIO.
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