Determinando la Jerarquía de Clústeres en una Base de Datos de Espectros Raman de Cáncer Usando el Método de Agrupamiento Super-paramagnético

Abstract

El cluster de espectros Raman de muestras de suero es analizado mediante la técnica de agrupamiento super-paramagnético basada en el modelo de spin de Potts. Se estudió el agrupamiento de redes bioquímicas mediante espectros Raman que definen longitudes de picos en la red, y donde las interacciones son funciones de las intensidades de banda individuales de los espectros Raman. Para este estudio, se usaron 2 grupos de 58 y 102 espectros de control y las intensidades de 160, 150 y 42 espectros Raman de muestras de suero de pacientes con cáncer de mama, cervical y leucemia respectivamente. Los espectros fueron recolectados de pacientes de diferentes hospitales de México. Mediante el uso de la técnica de agrupamiento superparamagn ético se identificaron los clústeres más naturales y compactos lo que permitió discriminar pacientes de control y de cáncer. El caso de la leucemia fue de especial interés ya que su estructura jerárquica cercana observada permitió identificar los tipo de leucemia de los pacientes. El objetivo de este estudio es aplicar un modelo de física estadística, como el modelo de agrupamiento super-paramagnético para encontrar aquellos clústeres naturales que permiten diseñar un método de detección de cáncer. Hasta donde se sabe, éste es el primer reporte de resultados preliminares evaluando la utilidad del método de agrupamiento super-paramagnético en la disciplina de espectroscopía donde es utilizada para clasificar espectros.