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10.3D: Transmisión de enfermedades infecciosas - Biología

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Definir los medios de transmisión de un patógeno es importante para comprender su biología y abordar la enfermedad que causa.

Objetivos de aprendizaje

  • Dar ejemplos de varios modos de transmisión, incluida la transmisión directa e indirecta.

Puntos clave

  • Los organismos infecciosos pueden transmitirse por contacto directo o indirecto.
  • La transmisión puede ocurrir a través de varios mecanismos diferentes. La transmisión de enfermedades infecciosas también puede involucrar a un vector. Los vectores pueden ser mecánicos o biológicos.
  • Los patógenos también se pueden transmitir horizontal o verticalmente.

Términos clave

  • fomite: Objeto inanimado capaz de transportar agentes infecciosos (como bacterias, virus y parásitos) y, por tanto, posibilitar pasivamente su transmisión entre huéspedes.
  • aerosolizado: Dispersado como aerosol; particulado.
  • vector: Portador de un agente patógeno.

Para que los organismos infectantes sobrevivan y repitan el ciclo de infección en otros huéspedes, ellos (o su progenie) deben dejar un reservorio existente y causar la infección en otro lugar. La definición de los medios de transmisión juega un papel importante en la comprensión de la biología de un agente infeccioso y en el tratamiento de la enfermedad que causa.

Los organismos infecciosos pueden transmitirse por contacto directo o indirecto. El contacto directo ocurre cuando un individuo entra en contacto con el reservorio. El contacto indirecto ocurre cuando el organismo es capaz de resistir el ambiente hostil fuera del huésped durante largos períodos de tiempo y aún permanece infeccioso cuando surge una oportunidad específica.

La transmisión puede ocurrir a través de varios mecanismos diferentes. Las enfermedades respiratorias y la meningitis se adquieren comúnmente por contacto con gotitas en aerosol, que se transmiten al estornudar, toser, hablar, besar o incluso cantar. Las enfermedades gastrointestinales a menudo se adquieren al ingerir alimentos y agua contaminados. Lavarse las manos es una medida eficaz para evitar contaminar los alimentos y el agua. Un método común de transmisión en los países subdesarrollados es la transmisión fecal-oral. En tales casos, las aguas residuales se utilizan para lavar los alimentos o se consumen. Las enfermedades de transmisión sexual se adquieren a través del contacto con fluidos corporales, generalmente como resultado de la actividad sexual. Algunos agentes infecciosos pueden propagarse como resultado del contacto con un objeto inanimado contaminado (conocido como fomite), como una moneda que se pasa de una persona a otra, mientras que otras enfermedades penetran directamente en la piel.

La transmisión de enfermedades infecciosas también puede involucrar a un vector. Los vectores pueden ser mecánicos o biológicos. Un vector mecánico recoge un agente infeccioso en el exterior de su cuerpo y lo transmite de forma pasiva. Un ejemplo de vector mecánico es una mosca doméstica, que se posa en el estiércol de vaca, contamina sus apéndices con bacterias de las heces y luego se posa en los alimentos. El patógeno nunca ingresa al cuerpo de la mosca.

Por el contrario, los vectores biológicos albergan patógenos dentro de sus cuerpos y entregan patógenos a nuevos hospedadores de manera activa, generalmente una picadura. Los vectores biológicos a menudo son responsables de enfermedades graves transmitidas por la sangre, como la malaria, la encefalitis viral, la enfermedad de Chagas, la enfermedad de Lyme y la enfermedad del sueño africana. Los vectores biológicos suelen ser, aunque no exclusivamente, artrópodos, como mosquitos, garrapatas, pulgas y piojos. Los vectores suelen ser necesarios en el ciclo de vida de un patógeno. Una estrategia común utilizada para controlar las enfermedades infecciosas transmitidas por vectores es interrumpir el ciclo de vida de un patógeno matando al vector.

Todos los modos anteriores son ejemplos de transmisión horizontal porque el organismo infectante se transmite de persona a persona en la misma generación. También hay una variedad de infecciones que se transmiten verticalmente, es decir, de madre a hijo durante el proceso de parto o el desarrollo fetal. Los trastornos comunes que se transmiten de esta manera incluyen SIDA, hepatitis, herpes y citomegalovirus.


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Análisis de microscopía de fuerza atómica de viriones SARS-CoV-2 infecciosos nativos e inactivados

Sci Rep.2021, junio de 411 (1): 11885. doi: 10.1038 / s41598-021-91371-4.

El SARS-CoV-2 es un virus envuelto responsable de la pandemia de la enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19). Aquí, los virus individuales se analizaron mediante microscopía de fuerza atómica (AFM) operando directamente en una instalación de bioseguridad de nivel 3 (BSL3), que apareció como un método rápido y poderoso para evaluar a nivel de nanoescala y en la morfología de virus infecciosos 3D en su conformación nativa, o con tratamientos de inactivación. Las imágenes de AFM revelan SARS-CoV-2 infeccioso e inactivado estructuralmente intacto tras un tratamiento de baja concentración de formaldehído. Este protocolo que combina AFM y ensayos de placa permite la preparación de partículas de SARS-CoV-2 inactivas e intactas para el uso seguro de muestras de laboratorio de nivel 3 para acelerar las investigaciones contra la pandemia de COVID-19. En general, ilustramos cómo BSL3-AFM adaptado es una caja de herramientas notable para el análisis de virus rápido y directo basado en morfología a nanoescala.


Los proyectos de BIOE Capstone se centran en dispositivos médicos, inteligencia artificial y más

El lunes 10 de mayo, la clase Senior Capstone del Departamento de Bioingeniería (BIOE) de Fischell presentó 23 conceptos novedosos en un evento en vivo que reflejaba la competencia tradicional en persona. Los proyectos abarcaron desde una técnica para tratar el cáncer de cuello uterino desde la fase anterior al cáncer en países de ingresos bajos y medianos, hasta una evaluación por visión por computadora de los riesgos de caídas para pacientes mayores o pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular. El presidente de BIOE, John Fisher, anunció los ganadores de los premios al final del evento virtual.

Un total de 114 estudiantes de BIOE presentaron sus productos a un panel de 12 jueces, profesores de BIOE y representantes de la industria en tiempo real utilizando la plataforma de eventos digitales Gatherly & rsquos. Esto permitió a los estudiantes y asistentes navegar de un proyecto a otro como lo harían en persona. También permitió que los cuatro grupos finalistas y los premiados con el 1er lugar, 2do lugar, 3er lugar y el premio de Diseño Traslacional y ndash presentaran sus proyectos a todos los asistentes.

El panel de jueces de este año y rsquos incluyó:

La Sociedad de Estudiantes de Posgrado de Bioingeniería

Miembros de la facultad de BIOE Lan Ma y Jarred Callura

Equipo 1: Análisis de partículas de orina en imágenes de fluidos corporales mediante aprendizaje automático
Tara Basir, Fadhili Maina, Ananya Mathur, Dana Ronin, Colin Skeen

Asesores: Dr. Steven Jay (Facultad BIOE), Dr. Jiong Wu, Dr. Matthew N. Rhyner, Jeremy Pettinato (Beckman Coulter)

Este proyecto fue patrocinado por Beckman Coulter

El análisis de orina es una prueba de diagnóstico popular utilizada en las clínicas, que permite la detección de trastornos como infecciones del tracto urinario, enfermedades renales y enfermedades metabólicas y del sistema. La tecnología actual de análisis de orina de Beckman Coulter, el sistema APR, utiliza un algoritmo para clasificar las partículas de orina en 12 tipos de partículas diferentes. Si bien el sistema puede clasificar correctamente las partículas, solo hay una tasa de precisión del 85%. Aproximadamente el 15% de las veces, el algoritmo no puede clasificar la partícula, lo que produce un resultado no concluyente. Para clasificar estas partículas, se contratan técnicos de laboratorio para analizar estas muestras mediante microscopía manual. Si bien la prueba en sí es económica, oscila entre $ 30 y $ 60, cuesta entre $ 65 y $ 70 mil al año contratar a un técnico de laboratorio, lo que aumenta significativamente el dinero necesario para implementar una prueba tan simple. Si bien la microscopía manual produce resultados precisos, el proceso es laborioso y tedioso para los técnicos de laboratorio, lo que finalmente lo vuelve ineficaz. El objetivo del equipo 1 & rsquos era mejorar los métodos actuales de clasificación de partículas mediante el desarrollo de un algoritmo actualizado para reducir la necesidad de técnicos de laboratorio. Utilizando imágenes proporcionadas por Beckman Coulter, el equipo 1 desarrolló tres modelos de red neuronal convolucional (CNN) para clasificar partículas, con el objetivo de una tasa de precisión del 95% al ​​97%. El Equipo 1 apuntó a este nivel de precisión para cumplir con los estándares para la aprobación de la FDA. Después de desarrollar los tres modelos, realizaron evaluaciones de precisión para determinar el mejor modelo para el análisis predictivo. Después de analizar los datos y realizar evaluaciones de precisión, el equipo determinó que, aunque los tres modelos produjeron resultados muy similares, el modelo secuencial del Equipo 1 & rsquos funcionó mejor para el análisis de imágenes. En general, el modelo secuencial del equipo y rsquos pudo analizar partículas con una tasa de precisión del 93% y una tasa de precisión de validación del 64%.

Equipo 2: Inyección de etilcelulosa-etanol para prevenir el cáncer de cuello uterino
Katherine Eckart, David Garvey, Philip Marcum, Marisa Patsy, Danielle Restaino

Asesora: Dra. Jenna Mueller (BIOE)

PRIMER LUGAR

El cáncer de cuello uterino es el cuarto cáncer más común entre las mujeres en todo el mundo, y más del 85% de las muertes relacionadas con el cáncer de cuello uterino ocurren en países de ingresos bajos y medianos (PIBM). La carga desproporcionada del cáncer de cuello uterino en los PIBM se debe en gran medida al acceso limitado a proveedores capacitados y a las tecnologías biomédicas necesarias para diagnosticar y tratar el precáncer de cuello uterino antes de que se convierta en cáncer. Las terapias actuales para el precáncer de cuello uterino, incluidos los procedimientos como el procedimiento de escisión electroquirúrgica en bucle, la crioterapia y la termocoagulación, son costosas, requieren médicos capacitados para realizarlas y, en última instancia, son inaccesibles en el punto de atención. La ablación con etilcelulosa-etanol (ECE) ha surgido recientemente como un tratamiento alternativo de bajo costo, portátil y eficaz para el precáncer de cuello uterino. Sin embargo, para administrar ECE y cubrir de manera confiable las lesiones precancerosas del cuello uterino, se necesita un inyector de mano que pueda controlar la colocación de la aguja y la inyección de ECE a través de un espéculo típico. Para satisfacer esta necesidad, el Equipo 2 propone un dispositivo de mano portátil y de bajo costo para permitir el uso de ECE en LMIC al tiempo que limita el margen de error del usuario. Este dispositivo utiliza un sistema de inyección con batería recargable, un sistema de activación de aguja mecánica y un diseño de aguja doble para reducir el tiempo de tratamiento. Los principales resultados de la creación de prototipos incluyen la construcción de un prototipo de bajo costo y totalmente operativo que cumple con todos los requisitos operativos necesarios, incluido el índice de flujo, el índice y la profundidad de inserción de la aguja, el volumen de suministro y la orientación de la aguja. La impresión final del dispositivo se completará con acrilonitrilo butadieno estireno (ABS) para garantizar la esterilización del dispositivo, y el trabajo futuro incluirá pruebas preclínicas y clínicas para lograr la aprobación regulatoria. El desarrollo de este dispositivo es un paso importante en la provisión de opciones de tratamiento asequibles, efectivas y accesibles para el precáncer de cuello uterino a las mujeres de países de ingresos bajos y medianos con el objetivo final de reducir la mortalidad por cáncer de cuello uterino.

Equipo 3: Evaluación del riesgo de caídas: una aplicación de teléfono celular para realizar una capacitación en reducción de caídas en el hogar basada en datos de monitoreo
Alyssa Arminan, Martha David, Gloria Kim, Owen Roy, Diandra Youta

Asesores: Dr. Li-Qun Zhang (BIOE y UMB), Dr. Jiaqi Gong (Universidad de Alabama), Dra. Angela Jones (BIOE)

Este proyecto fue patrocinado por Medtronic

SEGUNDO LUGAR

Las víctimas de un accidente cerebrovascular a menudo sufren de la incapacidad de controlar completamente sus movimientos musculares. De hecho, el accidente cerebrovascular es la principal causa de problemas de movilidad y discapacidad prolongada en los Estados Unidos. El problema se agrava porque los pacientes tienen limitaciones en la forma en que interactúan con sus médicos y, cuando lo hacen, las pruebas realizadas suelen ser subjetivas y cualitativas. Los pacientes de edad avanzada y los que viven en regiones inaccesibles se ven especialmente desfavorecidos por la menor frecuencia de visitas a la clínica, lo que restringe aún más las intervenciones terapéuticas oportunas. Sin embargo, si los médicos pudieran monitorear cuantitativamente los perfiles de movimiento de un paciente de forma remota, podrían medir su progreso de rehabilitación y adaptar sus planes de tratamiento según sea necesario, de manera informada. Desafortunadamente, actualmente no existe una solución en el mercado que aborde completamente esta necesidad. Si no se resuelve este problema, los tratamientos se prolongan innecesariamente, se retrasa la recuperación, se incrementan los costos y se reduce la calidad de vida. Así, Team 3 ha diseñado una aplicación móvil para recopilar y analizar patrones de marcha desde la comodidad del propio domicilio del paciente. Usando una combinación de sensores bluetooth portátiles, los pacientes pueden rastrear sus movimientos de rutina con solo tocar un botón, mientras que el programa Team 3 & rsquos se ejecuta en el fondo de su dispositivo Android personal. Luego, las grabaciones se guardan localmente y se almacenan de forma segura en la nube. Luego, los pacientes pueden optar por compartir datos con su médico, quien a su vez puede acceder a métricas cuantificadas relevantes para la estabilidad del paciente y la propensión a las caídas, como la duración del paso, la regularidad y la simetría. Los médicos pueden traducir esta información en ajustes más precisos y rápidos para el plan de atención del paciente y sus clientes. Por lo tanto, esta solución permite a los médicos y pacientes tomar decisiones de atención médica óptimas y permite una atención de alta calidad para todos los pacientes, independientemente de su edad y acceso a un transporte confiable.

Equipo 4: Control de la ventilación neonatal con bolsa-mascarilla para el volumen corriente
Cassidy Craig, Joseph Forbin, Kylie Giordano, Margaret Reese y Leah Rock

Asesores: Dr. Kevin Cleary (Children & rsquos National), Dr. John Idso (Children & rsquos National), Dr. John Fisher (BIOE)

Al nacer, los recién nacidos deben aprender a respirar por sí mismos después de un largo período de inactividad pulmonar durante la gestación. Esto viene con una curva de aprendizaje que difiere de un neonato a otro, ya que el 4,2% de todos los nacidos vivos requieren asistencia de algún tipo antes de adquirir la capacidad de respirar de forma independiente. La ventana para tal diagnóstico es corta y requiere atención inmediata, ya que si no se recibe oxígeno se producirá la muerte. Los proveedores de atención médica responden a la situación utilizando un sistema de reanimación con válvula de bolsa y máscara (BVM) para administrar los volúmenes corrientes clínicamente encontrados de 4 a 6 ml de aire por kilogramo de peso del neonato. Cuanto más fuerte sea la compresión de la bolsa, mayor será la cantidad de aire entregado. Esta exigente restricción puede introducir circunstancias extenuantes para los proveedores de atención médica, lo que a menudo resulta en un suministro de volumen corriente demasiado grande conocido como hiperventilación. Este problema se ve amplificado por el estándar actual para la reanimación con BVM, en el que los proveedores de atención médica administran aire a los pacientes basándose en un sistema de presión. Además, esto se hace con los mismos dispositivos y prácticas para atender una amplia gama de tamaños de pacientes. Esto es fundamental, ya que esta práctica no reconoce las necesidades específicas y matizadas en una gama tan amplia. Aunque este no es un modelo completamente inexacto, es especialmente desagradable para los pacientes neonatales (entre 0,5 y 5 kg). Esto surge porque la respuesta neonatal a la reanimación basada en presión no se adapta a sus frágiles pulmones, lo que resulta en 250.000 muertes en todo el mundo (según estimaciones de los CDC). Para adaptarse a estas necesidades especializadas y atender mejor a los pacientes neonatales, el Equipo 4 planteó la hipótesis de que el desarrollo de un nuevo modelo que controle el volumen tidal, en lugar de la presión, dará como resultado un método más seguro y preciso de administrar volúmenes tidales específicos para recién nacidos. Para lograr esto, el equipo propone un dispositivo adaptable que controla el volumen tidal colocando asas guía alrededor de la bolsa, limitando la distancia máxima por la cual se puede comprimir una bolsa de reanimación, independientemente de las circunstancias externas. Al hacerlo, se eliminará la posibilidad de hiperventilación causada por un error humano. La fabricación del prototipo demostró la capacidad de administrar el volumen corriente deseado de 15 ml (el valor objetivo para atender a un recién nacido de 3 kg) con una precisión del 87%. Este nivel de precisión resulta adecuado siguiendo la recomendación clínica de 4-6 ml / kg. El dispositivo propuesto, cuando esté completamente desarrollado, ofrecerá una guía de asistencia a los proveedores de atención médica y, en última instancia, reducirá el riesgo general del procedimiento de reanimación, lo que hará que tanto el proveedor como el paciente recién nacido se sientan cómodos.

Equipo 5: Navegador educativo del genoma del SARS-CoV-2
Jessica Boyer, Matthew Brandon, Gillian Kramer, Elena Mirkovic, Sanjori Mukherjee

Asesor: Jared Callurra (BIOE)

La pandemia de COVID-19 ha atraído una mayor atención sobre la persistencia y los peligros de los conceptos erróneos, la mala comunicación y la desinformación. Estos son problemas sociales que costaron la pérdida innecesaria de muchas vidas durante el año pasado, y continúan haciéndolo en todo el mundo. Este proyecto se llevó a cabo en respuesta a la necesidad de estrategias para comunicar más eficazmente al público los conocimientos científicos y las investigaciones pertinentes. El enfoque que adoptó este proyecto fue crear un navegador del genoma educativo SARS-CoV-2 completamente funcional y de fácil navegación dentro de un sitio web educativo de recursos SARS-CoV-2. La audiencia a la que se dirige el navegador son estudiantes de secundaria y universitarios en entornos de cursos relacionados con la biología, potencialmente introducidos por los educadores como una herramienta de enseñanza. A través de esta vía y otras plataformas de intercambio (medios de comunicación, redes sociales, búsquedas en Internet, etc.), se espera que el proyecto pueda llamar la atención y servir como recurso también entre el público en general interesado. El navegador se creó utilizando la plataforma de creación de navegadores GBrowse, alojada en una instancia EC2 de Amazon Web Services (AWS). La secuencia de referencia genómica de SARS-CoV-2 cargada se recuperó de NCBI. El navegador presenta pistas clave que incluyen proteínas de interés, mutaciones variantes y sitios de restricción. El sitio web de recursos se generó con WordPress, alojado en una instancia de AWS Lightsail. Cuenta con páginas web que explican la biología del SARS-CoV-2, estrechamente vinculadas a las pistas que se muestran en el navegador, junto con información de salud pública relevante sobre COVID-19, como la vacunación y el uso de mascarillas. Un glosario y videos educativos dentro del sitio web de recursos animan aún más a los usuarios a aprender nuevos temas de biología. La navegación entre el navegador y el sitio web de recursos se facilita mediante globos emergentes en el navegador e hipervínculos dentro del sitio web. El prototipo se lanzó para realizar pruebas y se recopilaron comentarios de más de 40 estudiantes y educadores. La experiencia del usuario dentro del sitio está siendo rastreada por Google Analytics, que monitorea el tráfico de usuarios del sitio y rsquos. Estos datos se utilizarán para mejorar aún más la funcionalidad del navegador y el sitio web de recursos. Ciertamente, el proyecto no es tradicional con respecto a los proyectos Capstone de años anteriores, pero un proyecto basado en codificación permitió al equipo adaptarse a las limitaciones de un entorno de aprendizaje virtual, entregando con éxito un prototipo que ya se ha implementado en la configuración del curso.

Equipo 6: Monitoreo de SpO2 en un sitio cercano a la lesión de extremidades más grandes
Tara Cecil, Katherine Dapkus, Michael Ryan McCreary, Juliana Pitzer, Gabriella Shahine

Asesores: Dr. William Bentley (BIOE, Fischell Institute), Dr. Li-Qun Zhang, (BIOE)

Si bien los oxímetros de pulso actuales funcionan bien, están limitados en qué áreas del cuerpo pueden adaptarse y medir. Actualmente solo pueden detectar los niveles de SpO2 en extremidades pequeñas como las yemas de los dedos y los lóbulos de las orejas, y los avances recientes también permiten realizar mediciones en la muñeca. Las lecturas de estas áreas del cuerpo brindan información general sobre los niveles de SpO2, pero no pueden brindar lecturas de SpO2 localizadas de extremidades grandes como los brazos y las piernas. Team 6 ha diseñado un dispositivo para medir la SpO2 en estas extremidades más grandes usando oximetría de pulso reflectante, en la que la luz roja e infrarroja se proyecta a través de la piel, se refleja en la hemoglobina presente en las arterias debajo de la piel y se mide mediante fotodiodos presentes en Team Dispositivo 6 & rsquos. Luego, el software del dispositivo asociado utiliza la medición de la luz reflejada para calcular la saturación de oxígeno de esa región específica del cuerpo. Además, el dispositivo se usa con una banda ajustable que le permite adaptarse a muchos tamaños de cuerpo. El costo de producir este dispositivo (menos de $ 600) también lo hace asequible para su uso en clínicas y hospitales, incluidos los de áreas socioeconómicas más bajas. Estas mejoras en la tecnología SpO2 serán útiles para la detección temprana de lesiones o afecciones musculoesqueléticas que impiden la distribución adecuada de oxígeno en todo el cuerpo. Una de esas enfermedades, llamada síndrome compartimental, es común en el personal militar y los atletas debido a su intenso entrenamiento físico. El uso de este dispositivo podría permitir la detección temprana del flujo sanguíneo reducido asociado, de modo que los pacientes puedan evitar los efectos a largo plazo de la enfermedad, incluida la necesidad de amputar la extremidad afectada.

Equipo 7: Nanopartículas basadas en ingeniería y beta-ciclodextrina para la liberación sostenida de terapias contra la leucemia
Arjun Cherupalla, Samhita Chundury, Justin Morgan más largo, Nahom Michael, Praneeth Thota

Asesores: Tao Lowe (BIOE y UMB), Dr. Brian Blair (BIOE)

Información adicional disponible a pedido.

Equipo 8: Descripción de inexactitudes en monitores de frecuencia cardíaca portátiles: una simulación de óptica dinámica
Controlador checheno, Nima Karodeh, Ann Rizkallah, Rebecca Vaudreuil, Ashley Williams

Asesor: Dr. Ian White (BIOE)

TERCER LUGAR

El objetivo general del proyecto Team 8 & rsquos era investigar enfoques novedosos para
mejorar la precisión de los dispositivos portátiles de medición de la frecuencia cardíaca a través de modelos y datos
técnicas de análisis. Después de una revisión exhaustiva de la literatura, el Equipo 8 decidió investigar cinco
posibles fuentes de error en tales mediciones, incluido el contenido de grasa, la densidad del folículo piloso,
espesor dérmico, tono de piel y presencia de sudor. La literatura actual ha indicado que
Estas fuentes abarcan las principales causas de mediciones inexactas de la frecuencia cardíaca en estos
dispositivos, sin embargo, solo existe una investigación mínima en profundidad sobre cualquiera de estos. El propósito de
El modelo Team 8 & rsquos es corregir esta caída, lo que lleva a una mejora en la detección de la frecuencia cardíaca y, por lo tanto, minimiza la barrera minoritaria actual que se ve debido a estos atributos físicos. El plan de diseño de Team 8 & rsquos consistió en utilizar los softwares SolidWorks y TracePro para crear un modelo de flujo sanguíneo capilar y tisular, respectivamente. Se generaron y probaron 40 modelos de piel con diferentes propiedades ópticas a través de este modelo. Luego se utilizó Python como un medio de procesamiento de datos y cuantificación de errores, ya que podía tomar datos directamente de SolidWorks y TracePro para evaluar la precisión del modelo Team 8 & rsquos. Se encontró que 1) la grasa dérmica, el sudor superficial y la melanina disminuyen el flujo de fotones y reducen la intensidad de los rayos a medida que los rayos llegan a los fotodetectores, 2) los folículos pilosos disminuyen el flujo total a los fotodetectores al desviar los rayos y 3) el grosor dérmico ha disminuido. ningún efecto sobre las lecturas. Debido a la naturaleza de este proyecto y los recursos actualmente accesibles, el presupuesto del Equipo 8 y rsquos dependía únicamente del costo de la licencia del software TracePro. El siguiente paso de Team 8 & rsquos es implementar el modelo Team 8 & rsquos en los campos de la óptica y los sensores consultando a las grandes corporaciones que producen en masa dispositivos inexactos.

Equipo 9: Plataforma de telerehabilitación para analizar el movimiento en 3D de pacientes con ictus que realizan tareas ocupacionales
Jennifer Biaksangi, Shawn Byrne, Chloe Keller, Catherine Levi, Fatima Mikdashi

Asesores: Dr. Kim Stroka (BIOE), Dr. Richard Macko, Dr. Charlene Macko (UMB), Dr. Giovanni Vincenti (Universidad de Baltimore)

PREMIO MPOWER

El accidente cerebrovascular es la tercera causa principal de discapacidad adulta adquirida en todo el mundo y su incidencia sigue aumentando con el envejecimiento de la población. Incluso después de meses de rehabilitación, muchos supervivientes de un accidente cerebrovascular sufren una variedad de deficiencias motoras. Si bien la rehabilitación tradicional en persona ha demostrado ser exitosa para recuperar la función motora, el enfoque presenta desafíos que van desde el transporte hasta la cobertura de seguro a largo plazo. Además, a raíz de la pandemia de COVID-19, los supervivientes de accidentes cerebrovasculares, la mayoría de los cuales pertenecen a grupos de edad de riesgo, pueden sentirse reacios a reanudar el tratamiento en persona debido a problemas de salud. Como alternativa, el fisioterapeuta (PT) podría prescribir una serie de ejercicios para que el paciente los haga por su cuenta.
en casa, sin embargo, la mayoría de los estudios informan menos del 50% de adherencia a dicho tratamiento, en gran parte debido a la falta de orientación y fidelidad del paciente a la rutina. La rehabilitación automatizada consciente de la profundidad (DARe) aborda estos obstáculos proporcionando al paciente una plataforma virtual para la rehabilitación interactiva y personalizada desde la comodidad de su propio hogar. Este enfoque novedoso combina la tecnología LiDAR, utilizada para capturar el movimiento del paciente en 3D, y la inteligencia artificial, que rastrea 18 puntos de referencia anatómicos a lo largo del movimiento, sin la necesidad de sensores ni marcadores físicos. La precisión de este enfoque se comparó con OpenPose, el estándar de la industria para la estimación de posturas humanas sin marcadores (pero que se basa en múltiples cámaras RGB calibradas para rastrear el movimiento 3D, a diferencia de la única cámara LiDAR necesaria para DARe), y arrojó un error de & lt 1,0%. El software de captura y análisis de movimiento se ha creado un prototipo en Python y las interfaces paciente / terapeuta se han perfeccionado mediante pruebas de experiencia del usuario. Dentro de la plataforma, el PT puede comunicarse y prescribir rutinas y objetivos de rehabilitación personalizados a su paciente. Luego, el paciente puede usar la cámara LiDAR para grabar sus sesiones en casa y recibir retroalimentación inmediata basada en el desempeño en su perfil. Al mismo tiempo, se envía un informe más cuantitativo al PT para su análisis y mantenimiento de registros. Como los sensores LiDAR se están convirtiendo rápidamente en estándar en teléfonos móviles (por ejemplo, Apple y rsquos iPhone 12 Pro) y tabletas debido a la creciente popularidad de la realidad aumentada, la plataforma DARe eventualmente tomará la forma de una aplicación móvil que puede operar en la cámara incorporada. , el software de procesamiento / análisis de video y el prototipo de la interfaz en el que se puede hacer clic aún no se han integrado. A medida que los modelos de atención médica cambian de reembolso basado en servicios a reembolsos basados ​​en resultados, el enfoque cuantitativo de rehabilitación de DARe & rsquos podría ser cubierto por un seguro para la recuperación a largo plazo, permitiendo a los sobrevivientes de un accidente cerebrovascular continuar recuperando la movilidad y la independencia después del período de recuperación aguda. Además, DARe proporcionará una mayor disponibilidad de fisioterapia estructurada y de fácil acceso para poblaciones vulnerables, al tiempo que llevará la rehabilitación de accidentes cerebrovasculares al ámbito de la telesalud. Esto puede ayudar a nivelar el campo de juego para que las personas necesitadas desatendidas y con seguro insuficiente puedan recibir una atención mejor y más equitativa.

Equipo 10: Materiales biomiméticos de bioimpresión 3D para diferenciar las células madre en osteoblastos para la regeneración ósea
Demitra Karalis, Priscilla Lee, Emory Charles Mummert, Caroline Olson, Zoe Roussos

Asesores: Dr. Tao Lowe (BIOE, UMB), Dra. Katharina Maisel (BIOE)

Solo en los Estados Unidos, millones de personas cada año sufren problemas de densidad ósea, más del 50% de los hombres y mujeres mayores de 50 años viven con algún tipo de problema de densidad ósea. El tejido óseo tiene una capacidad regenerativa muy limitada y no regenerará el hueso defectuoso por sí solo. Por lo tanto, se requiere una terapia que permita una mejor regeneración de este tejido óseo. Nuestra solución es comenzar a desarrollar un andamio de bioingeniería impreso en 3D construido con colágeno y ácido hialurónico que permitirá la diferenciación y proliferación de células madre de la pulpa dental. Este dispositivo y las células se implantarían luego en un área de tejido deficiente, lo que ayudaría a regenerar esa área de tejido. Esto podría usarse para tratar la osteoporosis implantando el andamio en el área de hueso de baja densidad o colocando el andamio en el centro de una fractura compleja. Una vez que las células comienzan a proliferar y diferenciarse, se puede cultivar tejido óseo nuevo para reponer las áreas enfermas y deficientes. La mayoría de nuestros prototipos incluyeron la resolución de problemas de la bioimpresora 3D y el diseño de impresiones que fueran factibles con nuestra bioimpresora Allevi 3. A través de la búsqueda bibliográfica, se consideró que el tamaño de poro óptimo era de 100 micrómetros y permitiría el mejor crecimiento y adhesión celular posible. Sin embargo, la impresora originalmente no pudo imprimir nuestro diseño original con la precisión deseada. Con demasiados de estos poros, el cubo se imprime sólido sin poros y sin espacio para que las células crezcan. Se hicieron muchas modificaciones al diseño original reduciendo el número de poros y eliminando los ajustes de relleno. Finalmente, el equipo pudo imprimir con éxito un cubo hueco con un poro singular en una cara del cubo con el material de prueba pluronic-127. Después de muchas alteraciones en el pH y las agujas de extrusión, esta forma de andamio se imprimió con éxito con el colágeno preparado en el laboratorio. Nuestro proyecto tiene el potencial de mejorar la vida de muchas personas que padecen deficiencias óseas y otros trastornos. Al formar una terapia que utiliza células madre alogénicas, los riesgos de rechazo del implante se reducen en gran medida, lo que permite un tratamiento mucho más seguro de estas deficiencias óseas en comparación con los métodos de tratamiento actuales. Dado que el andamio se puede producir repetidamente utilizando una bioimpresora, utilizando materiales fácilmente alcanzables, nuestra solución mejoraría considerablemente el tratamiento de los trastornos óseos.

Equipo 11: Guía vascular con microválvula para evitar pérdidas involuntarias dentro del cuerpo
Julia Cicalo, Cesar Funes, Sarah Levendusky, Celia Maiorano, Blake Michael Zucco

Asesores: Dra. Alisa Clyne (BIOE), Dr. Ron Samet (UMB)

Central line placements are integral for many surgical and medical procedures. During central line placement, there is a 1 in 3,000 chance that the guidewire used in this placement will get lost within the patient's vasculature. A lost guidewire is a critical and potentially life threatening complication in central line placements. The goal of this project was to solve the problem of lost guidewires in patients during catheter placement. Team 11&rsquos solution was to integrate a stopping mechanism onto the guidewire that allowed the wire to pass through the central line catheter, but stop the advancement of the wire into the body if the patient were to suck the wire in through spontaneous breath, or the physician made a mistake and advanced the wire into the patient. Team 11&rsquos prototyping resulted in a theoretical proposed design and a final prototype. The theoretical design uses manufacturing machinery to integrate a region of bristles into the guidewire that will flex to allow the catheter to pass, but still stop wire advancement into vasculature. The prototype design was a washer that would have to be added as an additional step to the guidewire after the wire has been threaded through the catheter. Modifying the current guidewire to have an additional safety mechanism would greatly reduce the chances of a wire getting lost in the vasculature and eliminate causing unnecessary injury to the patient.

Team 12: Automated Feature Detection for Custom Conformal Respirator Design
Deborah Acheampong, Zachary Dorsey, Jae Jung, Sojeong Lee, Trevor Mollot

Advisors: Kevin Aroom (Fischell Institute, BIOE), Dr. Giuliano Scarcelli (BIOE, Fischell Institute)

BEST VIDEO PITCH

The COVID-19 pandemic has introduced a new set of challenges to all individuals,
especially for healthcare workers who put themselves in harm&rsquos way to care for their patients. While current N95 respirators have efficient filtration of airborne particles, they are not customizable, reusable, or transparent. Thus, current respirators do not provide perfect seal, cause environmental concerns, and prohibit good communication between individuals. Team 12&rsquos project will significantly decrease the workflow by removing a labor-intensive step of positioning several components on top of 3D scans of individuals&rsquo faces and produce conformal respirators with customized fit for individuals, transparent, reusable and more affordable. The process begins with a scan of the user&rsquos face, using an Artec Leo scanner. The face model is then imported into Meshmixer and with the use of a Python script, the model is correctly oriented along the defined plane. The oriented mesh is exported from meshmixer and imported into the Autodesk Fusion 360 software. An automated Python script produces a thin flange body that represents the face contours that interface with the respirator. The resulting customized flange is printed using fused deposition modeling for each unique customer the reusable mask solids themselves are only printed once with resin stereolithography. To form a complete thermoforming mold, the mask solid is slid through the flange in a predetermined orientation. Using this mold along with PET, a thermoforming process is used to generate the conformal respirator. The respirators can then be fitted with N95 filters and straps to secure them on the user&rsquos face. This final product is tested using a Portacount fit tester 8048 to ensure a consistent seal. The production and use of the conformal mask poses little to no ethical concerns. Rather, the conformal mask has a positive benefit-risk relationship in that it decreases the emission and transmission of the viral particles. At large, this benefits the target population and brings us one step closer in defeating a virus that has taken the lives of many.

Team 13: COVID-19 App Suite for Contact-Free Patient Screening
Kraus, Samantha, Yutong Liang, Darshi Shah, Alana D. Tillery, Jillian Weiss

Advisors: Dr. Ian White (BIOE), Dr. Joseph Rabin (UMB)

As a result of the COVID-19 pandemic and the looming threat of viral exposure, many individuals in the United States are wary of gathering indoors and meeting others face-to-face, abiding by CDC guidelines to allow adequate social distancing. Unfortunately, even attending regular physician appointments and check-ups for pre-existing or nascent health issues poses an increased risk for contracting and spreading the virus. Therefore, the use of telehealth platforms has increased over the past few years and holds particular promise in this period for contact-free physician appointments and consulting. However, current issues with existing telehealth platforms include electrical transmission of private information, conducting and monitoring patients during specialized tests such as imaging and nasal swabbing, and increased chance of misdiagnosis without direct patient-physician interaction. Team 13&rsquos pilot program, Cothecare, aims to resolve the current issues and downfalls of telehealth. Team 13&rsquos mobile app suite, developed alongside guidance and approval from a physician and trauma center specialist, securely stores patient information and connects via private message or call to a physician with a working relationship established with the patient. The system allows for daily logging of coronavirus and asthma related symptoms and provides a diagnosis with suggestions for care based on these symptoms. Team 13 aims to improve outpatient care and increase access to health care professionals and physicians in order to diagnose and receive guidance on COVID-19 and asthma by developing a mobile app suite that acts as proof of concept for using telehealth as a method for treatment and patient connection for infectious diseases and chronic conditions.

Team 14: Radiomics Feature Prediction of Survival in Patients with High-Grade Gliomas
Michael Buckberg, Sabrina Cauton, Katherine Dura, Claire Rutkowski

Advisors: Dr. Lei Qin (Harvard Medical School), Dr. Yang Tao (BIOE)

Gliomas are tumors of the brain or spinal cord that are currently incurable, but are treatable
depending on the phenotype of the specific glioma. The phenotype of certain gliomas can be
determined by analysis of MRI scans. The objective of this project is to design a user-friendly,
interactive application that can objectively analyze specified extracted radiomics features from
MRIs of high-grade brain gliomas to predict patient survival for treatment evaluation. Team 14 has designed a random forest model built into an interactive app using Python. This model has been trained on publicly available glioma MRI images and it can classify an individual patient into short (15 months) overall survival time based on the patient&rsquos own MRI. With this program, Team 14 hopes to assist physicians in developing a treatment plan for the high-grade glioma patients by aiding in their prognostic capabilities.

Team 15: Artificial Intelligence to Read Abdominal X-Rays as Part of a Bowel Management Program for Children with Constipation and Fecal Incontinence
Ali Aslam, Chaitali Chitnis, Jorge Guzman, Nealyn Ashraf Jahangir, Keerthana Srinivasan

Advisors: Dr. Silvina Matysiak (BIOE), Dr. Marc Levitt (Children&rsquos National), Dr. Kevin Cleary (Children&rsquos National)

Many children suffer from bowel complications such as constipation and fecal incontinence. These children are enrolled in a week-long bowel management program during which they undergo daily abdominal radiographs. Radiographs need to be analyzed by colorectal surgeons or radiologists to determine the appropriate treatment for the patient however, many clinical facilities around the world do not have access to these experts. To address this problem, Team 15 developed IntelliStool, a software application that harnesses artificial intelligence to analyze the abdominal X-rays of patients enrolled in bowel management programs. Team 15&rsquos process uses three different models of convoluted neural networks (CNN) to detect the colon, isolate its anatomical segments, and score their stool quantities. Team 15&rsquos algorithm works by submitting the original image through a U-Net algorithm for image segmentation, which results in a mask that isolates the colon&rsquos contour. Then, the image is analyzed by YOLO, an object detection algorithm, that improves specificity in the identification of the colon&rsquos anatomical segments. Finally, a score prediction model analyzes the stool content of the individual segments on a scale from 0 to 2 using a CNN. Providers can upload X-ray images and receive scoring results through a graphical user interface (GUI). Ultimately, Team 15 was able to develop an algorithm capable of identifying the colon in an X-ray, isolating the colon segments, and then extracting them for stool quantity scoring. Team 15&rsquos accuracies for the respective code segments were 65% for colon identification, 69% for segment extraction, and 53-70% for scoring depending on the colon segment being evaluated. A graphical user interface was also successfully implemented to walk users through the use of the software. One of the biggest ethical issues present in the field of medicine is the struggle for many individuals to have access to essential medical care. In fact, according to the U.S. Census Bureau, 27.5 million Americans had no access to health insurance in 2018. This problem is even more evident globally according to the World Health Organization, with more than 400 million people around the globe not having access to basic health care. Bowel Management Programs contribute to this ethical issue posed by medicine. Prior to the implementation of the treatment program, radiologists are needed for X-ray interpretation of patient colons. According to the Global Radiology Gap, round 67% of the world does not have access to radiology services, resulting in a large portion of individuals unable to have access to proper Bowel Management Programs. Intellistool tackles this ethical problem and as a result, access to proper Bowel Management Programs can become globalized to regions without radiologists.

Team 16: Using Airflow Simulations to Design a More Efficient and Cost-Effective N95 Facemask
Mary Carbonell, Asma Farooqui, Diego Laboy-Morales, Christian Lazaro, Lina Tchangalova

Since the start of the global SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic, 477,789 healthcare professionals have contracted the virus with 1,565 of these individuals having died as a result, as of April 30, 2021. A major contributor to this rate of contraction is the still present shortage of N95 masks, resulting in nearly 50% of healthcare professionals reporting reuse for up to two
months, during which they are operating in highly contagious situations. These N95 masks are not designed for reuse beyond 4 to 5 uses due to the specific manufacturing methods that ensure filtration efficiency. This reuse also requires sterilization methods like bleach that damage mask integrity, contributing to the high rates of infection. An improvement of the N95 mask that allows for greater reusability with maintained filtration and structural durability is necessary to reduce the health risk to healthcare professionals, minimize environmental waste, and lower manufacturing costs. In response to this, Team 16 designed a fluid simulation model in SolidWorks that allows for the material selection of a particular mask design to be tested for filtration efficiency via varying particle sizes, concentrations, and flow velocities. A three-layered N95 mask model with an inner and outer layer composed of either nonwoven polypropylene, polyester or cotton and a melt-blown polypropylene middle layer was modeled using particle studies to simulate breathing, coughing, and sneezing situations. From this it was found all three materials passed the 95% filtration efficiency, but cotton was the most consistent and best fit the previous literature data, making it Team 16&rsquos material of choice. The outer layer of this mask was made hydrophobic in order to filter liquid aerosols and for improved comfort and an enhanced fit, a silicon seal was added at the nose bridge, allowing for better sanitization, and structural durability. Physical prototypes of the N95 mask model were then fabricated and tested for filtration efficiency to determine durability after repeated moist heat sterilization in a microwave. This method was chosen based on literature studies that found moist heat was comparable to other approved sterilization methods such as autoclaving, and due to the easily
available device for at-home cleaning. Team 16&rsquos results show that there is no statistically significant difference in filtration efficiency pre- and post-sterilization, making this an effective method for the team&rsquos proposed mask design. The creation of the SolidWorks model will allow for an easy to use system by other researchers to test different mask designs and materials for simulated filtration efficiency. Team 16&rsquos prototype testing shows that making a cotton mask that can be cleaned using moist heat sterilization is an effective alternative to current N95 models, which will allow for the safer reuse of the team&rsquos mask by utilizing a more effective and easier at home cleaning method. This proposed mask construct will hopefully minimize both future infection rates and the environmental impact during this pandemic and any future health care crises.

Team 17: Custom Radiolucent Alignment Board For Intraoperative Lower Extremity Deformity Correction
Ryan Lee Everich, Anna Filatova, Shreya Khanna, Akorede Olayiwola, Vaani Shah

Advisors: Dr. Ed Eisenstein (BIOE), Dr. Megan Young (Children&rsquos National)

Complex lower extremity deformities often require surgical reconstruction to restore normal alignment. Accurate measurements are needed to assess body alignment. However, there is currently a lack of proper tools to do so intraoperatively. There is currently no standard instrument to assist with intraoperative lower extremity deformity correction. The current methods are inefficient with a potential for inaccuracy and time consuming, with the risk of excess radiation exposure to the patient. The goal of this project is to create a custom board with an alignment grid specific to patients with a multiplanar deformity or multi-bone deformity
requiring a specific angle of correction. Surgical plans can include multiple correctional surgeries each with a target angle to obtain. This custom radiolucent alignment board will allow the surgical team to utilize any angle needed as a reference for alignment.

The objectives of this project include developing a radiolucent board with radiopaque
grid lines. Team 17&rsquos final product consists of a 3D printed PLA board with lines engraved into the board. These lines house radiopaque copper wire of various thicknesses, which can be modularized to fit in angles from 83-90 degrees. Before converging upon this final design, Team 17 circulated through various prototypes and materials for Team 17&rsquos board and grid lines. The team explored combinations of carbon fiber and plexiglass boards with ABS or barium sulfate grid lines, based on their material properties such as Z values. After developing a few prototypes testing grid line definition and time, the team decided to switch direction to PLA and copper due to its ease of use. This solution to a multifaceted problem will allow for less personnel working on the patient and allow simultaneous measurements to be taken at one time. The custom board will improve alignment accuracy and reduce operating times and radiation exposure for all Involved.

Team 18: Artificial intelligence for Reading of Hirschsprung's Pathology Slides
Lina Betu, Eyram Koudji, Cole Marra, Caitlyn Nguyen, Prateek Swamykumar

Advisors: Dr. Xiaoming (Shawn) He (BIOE), Dr. Marc A. Levitt (Children&rsquos National)

BEST ABSTRACT

Hirschsprung disease is a congenital condition of intestine innervations present in 1 in
5,000 newborns. The disease results in a lack of ganglion cells in the area of the myenteric
(Auerbach) plexus and submucosal (Meissner) plexus in the distal section of the large intestine in an infant. The absence of the ganglion cells causes muscles in the bowel to lose their ability to move stool through the intestine as well as submucosal nerve hypertrophy. The main treatment is pediatric surgery to remove the affected bowel segment. Precise and quick diagnosis of the disease is the key to accurate treatment. The diagnosis is done mainly by biopsy of the affected bowel. From the biopsy, the complete absence of ganglion cells in the submucosal or intramuscular nerve plexus of the intestinal wall and the presence of hypertrophic nerve fibres and trunks has to be confirmed by a pathologist. There are some difficulties associated with the diagnosis and the proper recognition of ganglions cells, even with proper training. These issues are exacerbated in developing countries due to a lack of pathology technology and talent. In this project, QuPath and Python have been used to identify ganglion cells within patient rectal biopsy samples to aid in the diagnosis of Hirschsprung disease and improve pathological analysis at Children&rsquos National Hospital. A random forest classifier was built in QuPath to correctly identify ganglion cells. Then, an automation script was coded in Groovy to streamline the process of detecting all cells, identifying ganglion cells with the classifier, and outputting cell measurements within QuPath. Using Python, Team 18 ran a correlation study to determine which features best separated ganglion cells from other cells. Team 18 built three additional classifiers in Python and compared them to their QuPath classifier. The QuPath classifier outperformed all three in sensitivity, but had a lower precision in detecting ganglion cells. The artificial intelligence program developed by the team&rsquos project can be incorporated into an application that can be used worldwide to improve the quality of care of Hirschsprung disease globally. With further collection of samples an important database can be built while protecting patients data and rights and respecting their anonymity and confidentiality.

Team 19: Computer Vision Assessment of Fall Risks with Machine Learning for Older People or Patients Post-Stroke
Aodu Guo, Philip Kloner, Benjamin Lee, Emersen McCoy, Mark Melvin

Advisors: Dr. Helim Aranda (BIOE), Dr. Li-Qun Zhang (BIOE/UMB), Dr. Yang Tao (BIOE)

Falls remain the most common cause ofinjury among the geriatric population. These falls can cause numerous consequences to their health, as it causes bone perturbations, fractures, and breaks, leading to not only decreased quality of life post-injury, but also costly medical fees. There is a need to utilize preventative and rehabilitation programs to reduce risk of geriatric falls, but there is a lack of biomechanical research to support the development of such programs. With this, Team 19&rsquos project aims to develop an artificial-intelligence tool that can predict a patient&rsquos risk of anterior, posterior, medial, lateral, and collapse-directed falls through the analysis of joint movements. First, videos of mimicked falls were taken using a LiDAR L515 camera, an infrared camera with specific depth perception, and Cubemos SDK, a skeletal tracking software. The combination of the two allowed for the tracking of XYZ coordinates of each joint over time, which were used to train a Python-based neural network using a Sigmoidal weighted learning curve to output a 6 by 1 matrix predicting the likelihood of a fall mechanism in a patient at each frame. Using this produced dataset (n = 50 for each type of fall), the accuracy of this model was tested, which was determined by calculating the percent difference of the output to what was expected at each time frame. With the current dataset, a percent accuracy of 32% was achieved, although this should improve with more data. Team 19 offers a proof-of-concept tool that can be employed by physical therapists to develop training regiments and evaluate their effectiveness.

Team 20: Ultrasound Guided Pediatric Hip Aspiration Training Phantom
Shahed Bader, Christopher Garliss, Sandra Lavrenov, Brittney Murugesan, Devon Strozyk

Advisors: Dr. Catherine K. Kuo (BIOE), Dr. Evan Sheppard (Children&rsquos National), Dr. Kevin Cleary (Children&rsquos National)

ADVISORY BOARD AWARD FOR TRANSLATIONAL DESIGN

Pediatric septic hip arthritis is an infection in the synovial fluid and joint tissue of the hip in children. This is an uncommon infection in children which carries a poor prognosis if not properly diagnosed and treated in a timely fashion. Currently, the most accurate and specific diagnostic test for this infection is a needle aspiration. However, due to the rareness of this infection only a very limited number of physicians receive training in ultrasound guided needle aspiration. In order to make the practice of aspirating a suspected septic hip in the emergency room more widespread, more accessible, and increasingly accurate, training tools need to be developed. Team 20&rsquos solution was to develop a high fidelity hip aspiration phantom that can endure multiple aspirations with a needle and has realistic ultrasound and anatomical landmarks. The team conducted extensive research to determine the biomaterials to use for each anatomical feature in the phantom. The femur and hemipelvis were 3D printed using PLA, ballistic medical gelatin was used to represent the muscle, an ambu bag was used to create the joint capsule and was filled with water-glycerol solution to mimic the synovial fluid, PTFE tubing and wires used to mimic the blood vessels and nerves, respectively, and agar gel was used to mimic the skin. All these components were assembled together using a 3D printed mold. Preliminary testing was conducted by medical professionals experienced in the procedure to determine the viability of the prototype. The phantom was evaluated based on a number of criteria under physiological accuracy and the realism under ultrasound. The results of the testing determined that the joint capsule was sufficiently reusable for up to 23 punctures without leak, the materials that represented the anatomical features were clearly visualized under ultrasound, and the model in general provided a real tactile feel of the procedure. Medical training phantoms are a powerful teaching tool with an important moral claim: to keep patients safe while training the next generation of clinicians and retraining current clinicians so that they are kept up-to-date. The use of this hip phantom in clinical settings would reduce reliance on the limited number of clinicians present that have training experience, extraction of fluid for diagnostic testing will be performed with increased accuracy, and training would be more widespread and provided for clinicians in various specialities.

Team 21: Building Supervised Machine Learning Models on Hematology Data to Aid in Diagnosis of COVID-19
Rohan Laljani, Rebecca Mathew, Justin Turner, Vinay Veluvolu

Advisors: Dr. Hubert Montas (BIOE), Glenda Holderbaum (Beckman Coulter), Dr. John Riley (Beckman Coulter), Dr. Carlos Ramires (Beckman Coulter)

This project was sponsored by Beckman Coulter

SARS-CoV-2, which presents in humans as COVID-19, has taken the world by storm for the past year. Testing has been a crucial tool in the fight against COVID-19, as asymptomatic individuals can still be contagious for up to two weeks. As more of the global population becomes vaccinated, testing may diminish, but accurate, affordable, and accessible diagnostic tests will still be important in light of global vaccine shortages, anti-vaxxer movements, possible infection of vaccinated persons, and new emerging strains of the virus. Previous research has shown the utility in designing diagnostic systems using machine learning models, as they have the ability to pick up on multiple pieces of patient information to produce an accurate diagnosis. The usage of supervised and/or unsupervised learning models has the ability to improve medical care and decrease cost. Considering the urgency of this pandemic, Beckman Coulter proposed the assessment of hematological parameters from their DxH 900 analyzer in order to develop a machine learning algorithm to aid in rapid and accurate diagnosis of COVID-19. As such, Team 21 developed a machine learning platform to diagnose COVID-19. The team&rsquos test takes a 165 µL blood sample, processes it in 10 minutes, and provides a binary yes/no diagnosis with a 97.5% balanced accuracy, a 2.95% false positive rate, and a 16.07% false negative rate. These results are comparable to existing antigen and RT-PCR tests, and the rapidity and accessibility of Team 21&rsquos test makes it a viable market alternative.

Team 22: Computational Flow Dynamic Model of COVID-19 Transmission and Face Shields
Eric Frank, Angela Lee, Brendan Reilly, Neel Sanghvi, Pranav Varrey

Advisor: Dr. Gregg Duncan (BIOE)

Face coverings, particularly face masks, have been vital in reducing the spread of COVID-191. While face masks have been heavily studied, less literature pertaining to face shield efficacy exists despite several benefits over face masks. Several advantages include easier disinfection, increased sustainability, comfort, and ease of communication within the deaf community. Per the National Deaf Center, face masks impair ASL communication by preventing lip reading and hiding facial features and expressions essential for speaking or signing communication, causing increased stress, fatigue, and anxiety. Underscoring that the deaf community has the right to communicate comfortably and safely in the midst of COVID-19, it is imperative to explore the efficacy of face shields in COVID-19 transmission prevention. With aerosol COVID particles being the main mode of transmission, computational fluid dynamic (CFD) models are pertinent to mathematically quantify and qualitatively observe particles interacting with the face shield and the wearer. Our 2D, transient state model utilizes literature-driven flow rates to simulate micron-sized particles being ejected from a mouth-like area under sneezing and breathing conditions. Simulations consisted of particle flow between permutations of two shielded and unshielded individuals. The model outputs each particle velocity and X, Y position that is then plotted to display the frequency of both velocity magnitude and particle distance travelled. The efficacy of the face shield is shown by comparing the particle distance travelled in the various simulations. With both individuals unshielded, the maximum distance traveled is 7.49ft with an average distance of 1.92 ± 1.95ft. Contrastly, with one individual shielded and the other unshielded, the maximum and average distance travelled decreases to 4.28ft and 1.20 ± 1.05ft respectively. Even with only one participant shielded, the model indicates that face shields significantly reduce particle transmission distances post-ejection into the surroundings by decreasing the frequency of droplets that travel farther distances (

6 ft). With the increased rate of vaccinations, the results imply that face shields could become more widely adopted to not only protect the wearer from COVID-19 but also permit the deaf community to comfortably and safely communicate and partake in society.

Team 23: Liquid Level Analysis through Machine Learning Imaging System Design
Ewuradjoa Amoah, Jonathan Kim, Natasha Kodgi, Adam Landa, Sarah Martin

Advisors: Dr. Huang Chiao (Joe) Huang (BIOE), Leon Tate (BD), Gaurav Falia (BD)

This project was sponsored by BD

Sepsis is a life-threatening condition that is often elusive of timely diagnosis and therefore requires faster processing and detection time of bacteria in blood samples for quicker diagnosis and treatment. To shorten the processing time, Team 23 team developed an imaging system component for automated medical diagnostic equipment. The component accurately identifies the liquid level of a patient blood sample that has been collected in a clear test bottle with a label and compiles barcode data scanned from the label with the liquid level analysis and stores the information in a unique patient file. It is highly effective (>96% accuracy) under different lightings and variable liquid levels conditions such as the presence of liquid foam. To ensure that their final design improves the accuracy and efficiency of the measurement of blood samples taken for sepsis detection, the group employed a Raspberry Pi 4 and HQ Camera Module in conjunction with a backend convolutional neural network (CNN) and real-time image analysis programmed in Python 3 utilizing OpenCV.


Microbiome of organs mapped in 3D

The microbial make-up within organs is determined by the environment and anatomy of the organ in question however, our understanding of this is currently poor. Lead author, Pieter Dorrestein (UC San Diego) commented: “Our understanding of the spatial variation of the chemical and microbial make-up of a human organ remains limited. This is in part due to the size and variability of human organs, and the sheer amount of data we get from metabolomics and genomics studies.”

To try and address this gap, the team developed an open-source workflow, which could map metabolomics and microbiome data onto a 3D organ reconstruction produced from radiological imaging. The findings, published recently in Cell Host & Microbe, allowed the team to observe spatial variations and interactions that have not previously been uncovered.

To create the model, the researchers utilized a lung from a cystic fibrosis patient, and sectioned this – taking samples for the presence of bacteria, virulence factors, metabolites and any medications. The 3D organ reconstruction was produced from CT scans of a human lung, and an extension to Google Chrome, termed ‘ili’, was modified by the team to allow a visualization of the sample data across the entire organ.

Neha Garg (now at Georgia Tech, GA, USA) stated: “The application enables the user to map data onto a 2D or 3D surface, so we modified the code to allow us to map the abundance data not only onto surfaces, but also within the model.”

With this new data, including open-source maps of 16,379 molecules and 56 microbes visualised in 3D, the researchers discovered region-specific metabolism of medications placed in the context of microbial distribution.

Garg explained: “We could see that one of the antibiotics administered to the patient prior to collecting the tissue did not penetrate the bottom of the lung – a phenomenon that has not been observed before. This correlated with a higher abundance of the cystic fibrosis-associated pathogen Achromobacter. Thus, different drugs may differentially penetrate the lung, limiting exposure to effective dosage. Our tool allows researchers and clinicians to visualize this significant clinical concern within a human organ for the first time. This has implications for treatment of cystic fibrosis and other diseases.”

The team hopes this work will improve targeted drug delivery for antibiotics, and their data can serve as a resource for both researchers and clinicians.

Dorrestein concluded: “As future studies unravel more about the microbiome and metabolome, their spatial visualization will provide a means to infer their biological significance. Furthermore, the methodology developed can be extended to any human organ – notably those with tumors, which are known to be associated with their own unique microbiomes.”


Acoustical Imaging: Techniques and Applications for Engineers

The technology of acoustical imaging has advanced rapidly over the last sixty years, and now represents a sophisticated technique applied to a wide range of fields including non-destructive testing, medical imaging, underwater imaging and SONAR, and geophysical exploration. Acoustical Imaging: Techniques and Applications for Engineers introduces the basic physics of acoustics and acoustical imaging, before progressing to more advanced topics such as 3D and 4D imaging, elasticity theory, gauge invariance property of acoustic equation of motion and acoustic metamaterials. The author draws together the different technologies in sonar, seismic and ultrasound imaging, highlighting the similarities between topic areas and their common underlying theory.

  • Comprehensively covers all of the important applications of acoustical imaging.
  • Introduces the gauge invariance property of acoustic equation of motion, with applications in the elastic constants of isotropic solids, time reversal acoustics, negative refraction, double negative acoustical metamaterial and acoustical cloaking.
  • Contains up to date treatments on latest theories of sound propagation in random media, including statistical treatment and chaos theory.
  • Includes a chapter devoted to new acoustics based on metamaterials, a field founded by the author, including a new theory of elasticity and new theory of sound propagation in solids and fluids and tremendous potential in several novel applications.

Covers the hot topics on acoustical imaging including time reversal acoustics, negative refraction and acoustical cloaking.

Acoustical Imaging: Techniques and Applications for Engineers is a comprehensive reference on acoustical imaging and forms a valuable resource for engineers, researchers, senior undergraduate and graduate students.


Conclusiones

Amplification of DNA with the Device

Quantification of PCR Products Using Au Nanoclusters

Gene Expression Studies

cDNA extraction from control HeLa cells and doxorubicin-treated HeLa cells: HeLa cancer cells were cultured in two 60 mm culture plates with a cell density of 1 × 10 6 cells. Keeping one of the plates as the control, the other plate was treated with anticancer drug doxorubicin for 24 h. Using the standard RNA protocol, RNA was isolated from both the cells (control and treated). cDNA was obtained from mRNA using the thermocycler (at 42 °C for 40 min and 95 °C for 2 min) with Verso cDNA kit.

Amplification of specific genes using the thermocycler unit of the device: BAX, BCL-2, and Caspase-3 along with endogenous control β-actin were amplified using specific primers for 35 cycles (denaturation: 95 °C for 3 min 35 cycles with three phases: 95 °C for 30 s, 55 °C for 30 s, 72 °C for 1 min, and final extension for 10 min).

Immobilization of complementary oligonucleotide on the nitrocellulose membrane: nitrocellulose membrane (Zeta Probe blotting membranes cut to maximum dimensions of 40 mm × 40 mm) was activated in 1× SSC (saline sodium citrate) buffer and was allowed to air-dry. The commercial oligonucleotides were spotted and UV-cross linked in an array format by the standard process.

Hybridization of heated and snap-cooled PCR products to the complementary oligonucleotides immobilized on the nitrocellulose membrane: the PCR products were heated and snap-cooled and hybridized to their respective immobilized complementary nucleotides by the following process.

The membrane was blocked before hybridization using blocking solution (1% PVP-10, 1% PEG 6000, and 0.05% Tween-20) for 15 min to avoid unspecific binding. The hybridization was carried out in 5× SSC buffer and 10% poly(ethylene glycol) (PEG) 6000 at 60 °C for half an hour. The membrane was then washed with 1X SSC buffer.

Synthesis of Au nanoclusters on a hybridized membrane: after hybridization, synthesis of Au nanoclusters was carried out on the spots by adding 1.5 μL of 0.7 mM HAuCl4 and 0.5 μL of 0.01 M MPA, followed by heating the membrane using the thermocycler at 95 °C for 2 min and then cooling at 15 °C for 3 min.

Image acquisition and analysis: the membrane with synthesized Au nanoclusters was imaged and analyzed using the visualization unit using custom-developed software under UV illumination (254 nm).

Synthesis of the Au Nanoclusters Using BSA as the Template

Protein Expression Studies

Expression and purification of GST and GST-hGMCSF in Escherichia coli BL21 DE3: for primary culture, 20 μL of E. coli BL21 DE3 stock harboring pGEX4t2 vector was inoculated in 3 mL of LB (Luria–Bertani) media with 3 μL of 100 mg/mL ampicillin and was incubated overnight at 37 °C (180 rpm). The grown primary culture (2 mL) was inoculated into 200 mL LB media with 200 μL of 100 mg/mL ampicillin and was incubated at 37 °C (180 rpm) until an optical density (O.D.) of 0.6 was obtained. Following this, induction was given by 1 mL of isopropyl β- d -1-thiogalactopyranoside (24 mg/mL) at 24 °C (180 rpm, 6 h). The cells were then centrifuged at 6000 rpm (4 °C, 7 min), and the pellet hence obtained was stored at −20 °C. For the preparation of lysis buffer (7 mL), 100 μL of 1 mM ethylenediaminetetraacetic acid and 100 μL of 1 mM phenylmethane sulfonyl fluoride were added to 1X phosphate-buffered saline (PBS). The cell pellet was then resuspended in lysis buffer homogenously and was sonicated with a probe sonicator for 5 min. Centrifugation was carried out at 12 000 rpm (4 °C, 20 min), and the supernatant was collected. The supernatant obtained in the previous step contained solubilized protein. It was first filtered through a 0.45 μm syringe filter and was then put into a glutathione agarose beads column (prepared previously by the standard method) for half an hour. Flow-through fractions were collected, followed by washing of the column eight times with PBS. For elution buffer preparation, 20 mg of reduced glutathione was added to 5 mL of 50 mM tris (pH 8). Recombinant GST bound to the affinity column was eluted with the elution buffer after 20 min. Multiple-flow through fractions were collected and analyzed using 12% SDS PAGE. A similar protocol was adopted for the isolation and purification of GST-hGMCSF.(44)

Estimation of protein by the Bradford assay: the concentration of the purified recombinant GST proteins was estimated using the Bradford assay. The standard solution was prepared using the BSA of concentrations 0.5, 1, 2, 4, and 10 μg/mL, and 10 μL of the protein sample (recombinant GST proteins) was used for analysis along with 90 μL of Bradford reagent solution (Sigma-Aldrich). It was allowed to react at room temperature for 10 min in dark, and the optical density at 595 nm was measured using a TECAN Elisa plate reader.

Enzyme activity: GST activity was determined using the CDNB assay: the increasing amount of protein solutions with 1X PBS buffer (pH 7.5), 1.0 mM GSH, and 1.0 mM CDNB, amounting to the total volume of 100 μL, was taken in a 96-well plate. The control wells contained PBS, CDNB, and glutathione. After 10 min, the change in absorbance with respect to control was measured at 340 nm using a Tecan Elisa plate reader. One unit of activity is defined as the formation of 1 μM product per min at 25 °C (εmM is the extinction coefficient at 340 nm in a 96-well plate is 5.3 for CDNB, and D is the dilution factor).

Immobilization of primary antibody on the PVDF membrane in an array pattern: the primary antibody specific to the GST antigen was immobilized on the PVDF membrane (IMMOBILON P 0.45 μm membrane) by spotting different dilutions of primary antibody after activating the membrane of suitable dimensions (with maximum dimensions of 40 mm × 40 mm) in methanol. After spotting, the membrane was allowed to air-dry for 15–20 min.

Interaction of antigens with antibodies on the PVDF membrane: the membrane was blocked using blocking solution (as mentioned above) for 30 min to avoid unspecific binding, after that the membrane was incubated with respective GST antigens for 30 min and was washed with PBST (PBS with Tween 20) buffer for reducing nonspecificity.

Synthesis of Au nanoclusters on the PVDF membrane: after antigen–antibody interactions, Au nanoclusters were synthesized on the spots, by adding 1.5 μL of 0.7 mM HAuCl4 and 0.5 μL of 0.01 M MPA followed by heating the membrane using a thermocycler at 95 °C for 2 min and then cooling at 15 °C for 3 min.

Image acquisition and analysis: the membrane with synthesized Au nanoclusters was imaged and analyzed using the visualization unit using custom-developed software under UV illumination (254 nm).