Evaluación de la cinética de liberación de compuestos hidrofílicos y lipofílicos a partir de nanopartículas híbridas polímero-lípido

Evaluation of the release kinetics of hydrophilic and lipophilic compounds from polymer-lipid hybrid nanoparticles

Juan Pablo Carmona Almazán (2023, [Tesis de maestría])

En el tratamiento de enfermedades, la administración de dosis múltiples es una estrategia común para mantener la concentración de los fármacos dentro de un margen terapéutico. Sin embargo, la adherencia de los pacientes a este tipo de tratamiento puede ser un desafío, llevando a una administración irregular de dosis. Una alternativa utilizada para abordar este reto son las nanopartículas híbridas polímero/lípido(NPPLs), las cuales, con menos administraciones, tienen el potencial de alcanzar la dosis necesaria en el tratamiento, posibilitando entonces el incremento del apego al tratamiento. En nuestro proyecto, se llevó a cabo la síntesis de nanopartículas de ácido poli láctico-co-glicólico (PLGA) recubiertas de lecitina de soya, por medio de técnicas de nanoprecipitación y autoensamblaje. Además, integramos estas nanopartículas en una matriz polimérica a base de aerogeles de gelatina de manera que estuvieran distribuidas de manera homogénea y concentrada. Nuestro enfoque central radica en entender la cinética de liberación de un compuesto hidrofílico (ácido gálico) y uno lipofílico (quercetina) a partir de este sistema. Logramos sintetizar nanopartículas con un diámetro hidrodinámico de 100 ± 15 nm, 153 ± 33 y149±21 nm, en el caso de las nanopartículas vacías y cargadas con ácido gálico y cargadas con quercetina, respectivamente. La eficiencia de encapsulación del ácido gálico fue del 90 ± 5 % y de la quercetina fue del 70 ± 10 %. Los resultados que obtuvimos muestran que el ácido gálico sigue una cinética del modelo de Korsmeyer-Peppas, con un valor de n = 1.01 y la quercetina una cinética de primer orden. Dado que los compuestos encapsulados tuvieron una liberación más lenta con respecto a los compuestos libres en los aerogeles de gelatina, nuestro trabajo indica que el encapsulamiento en NPPLs de un compuesto bioactivo, independientemente de su naturaleza química, puede ayudar a retrasar su liberación y reducir el número de dosis administradas, en consecuencia, esto pudiera contribuir a incrementar el apego de un paciente al tratamiento.

In the treatment of diseases, the administration of multiple doses is a common strategy to maintain drug concentrations within a therapeutic range. However, patient adherence to this type of treatment can be challenging, resulting in irregular dosing. An alternative approach used to address this challenge involves polymer/lipid hybrid nanoparticles (NPPLs), which have the potential to achieve the necessary drug dose with fewer administrations, thereby increasing treatment adherence. In our project, we synthesized poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) nanoparticles coated with soy lecithin using nanoprecipitation and self-assembly techniques. These nanoparticles were then integrated into a polymer matrix based on gelatin aerogels to ensure homogeneous and concentrated distribution. Our main focus was to understand the release kinetics of a hydrophilic compound (gallic acid) and a lipophilic one (quercetin) from this system. We successfully synthesized nanoparticles with a hydrodynamic diameter of 100 ± 15 nm, 153 ± 33 nm, and 149 ± 21 nm for empty nanoparticles, gallic acid-loaded, and quercetin-loaded nanoparticles, respectively. The encapsulation efficiency was 90 ± 5 % for gallic acid and 70 ± 10 % for quercetin. The results we obtained indicate that gallic acid follows Korsmeyer-Peppas kinetics with a value of n = 1.01, while quercetin exhibits first-order kinetics. Since the encapsulated compounds showed slower release compared to free compounds in gelatin aerogels, our work suggests that encapsulation in NPPLs with a bioactive compound, regardless of its chemical nature, can help delay its release and reduce the number of doses administered. Consequently, this could contribute to improve patient treatment adherence.

nanopartículas híbridas, cinética de liberación, sistemas poliméricos, PLGA/lecitina, compuestos hidrofílicos y lipofílicos hybrid nanoparticles, release kinetics, polymeric systems, PLGA/lecithin, hydrophilic and lipophilic compounds INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA QUÍMICAS ANÁLISIS DE POLÍMEROS ANÁLISIS DE POLÍMEROS

Rapid effects of marine reserves via larval dispersal

Richard Cudney Bueno (2009, [Artículo])

Marine reserves have been advocated worldwide as conservation and fishery management tools. It is argued that they can protect ecosystems and also benefit fisheries via density-dependent spillover of adults and enhanced larval dispersal into fishing areas. However, while evidence has shown that marine reserves can meet conservation targets, their effects on fisheries are less understood. In particular, the basic question of if and over what temporal and spatial scales reserves can benefit fished populations via larval dispersal remains unanswered. We tested predictions of a larval transport model for a marine reserve network in the Gulf of California, Mexico, via field oceanography and repeated density counts of recently settled juvenile commercial mollusks before and after reserve establishment. We show that local retention of larvae within a reserve network can take place with enhanced, but spatially-explicit, recruitment to local fisheries. Enhancement occurred rapidly (2 yrs), with up to a three-fold increase in density of juveniles found in fished areas at the downstream edge of the reserve network, but other fishing areas within the network were unaffected. These findings were consistent with our model predictions. Our findings underscore the potential benefits of protecting larval sources and show that enhancement in recruitment can be manifested rapidly. However, benefits can be markedly variable within a local seascape. Hence, effects of marine reserve networks, positive or negative, may be overlooked when only focusing on overall responses and not considering finer spatially-explicit responses within a reserve network and its adjacent fishing grounds. Our results therefore call for future research on marine reserves that addresses this variability in order to help frame appropriate scenarios for the spatial management scales of interest. © 2009 Cudney-Bueno et al.

article, environmental monitoring, fishery, larva, marine environment, marine species, Mexico, mollusc, nonhuman, oceanography, prediction, animal, biology, environmental protection, food industry, geography, growth, development and aging, larva, met CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA

Usando la descomposición de un grafo Halin para el diseño de algoritmos autoestabilizantes

Using Halin graph decomposition for the design of self-stabilizing algorithm

Daniel Uriel Orozco Lomelí (2023, [Tesis de maestría])

Sea G = (V, E) un grafo no dirigido. El problema de encontrar un conjunto independiente fuerte en G, es identificar un conjunto S ⊆ V , tal que dados dos vértices arbitrarios de S, éstos estén separados entre sí por el menos tres aristas. Encontrar un conjunto S de tamaño máximo pertenece a la clase NP-Difícil. Por otro lado, el problema de encontrar un conjunto dominante total en G es identificar un conjunto D ⊆ V , tal que cualquier vértice en V tenga al menos un vecino que pertenezca a D. Encontrar un conjunto D de tamaño mínimo también pertenece a la clase NP-Difícil. En este trabajo de tesis se diseñaron dos algoritmos, uno que resuelve el problema de encontrar un conjunto independiente fuerte maximal y otro que resuelve el problema de encontrar un conjunto dominante total minimal. Estos dos problemas son menos restrictivos que las versiones de optimización descritas al principio de este texto y se sabe que pertenecen a la clase P. Los algoritmos diseñados corren en un sistema distribuido, son autoestabilizantes, son tolerantes a fallas transitorias y funcionan para grafos Halin. Los grafos Halin pertenecen a la clase de grafos 2-outerplanares y tienen la propiedad de que se pueden partir en dos subgrafos muy conocidos, un árbol y un ciclo. Los algoritmos propuestos aprovechan la propiedad anterior para disminuir la complejidad de los mismos. Hasta donde tenemos conocimiento, los algoritmos propuestos, que corren en tiempo lineal en el número de vértices, son los algoritmos más rápidos existentes para los problemas del conjunto independiente fuerte maximal y el conjunto dominante total minimal.

Let G = (V, E) be an undirected graph. The problem of finding a strong stable set in G, is to identify a set S ⊆ V , such that given two arbitrary vertices of S, they are separated from each other by at least three edges. Finding a set S of maximum size belongs to the class NP-Hard. On the other hand, the problem of finding a total dominanting set in G is to identify a set D ⊆ V , such that any vertex in V has at least one neighbor belonging to D. Finding a set D of minimum size also belongs to the class NP-Hard. In this thesis work, two algorithms were designed, one that solves the problem of finding a maximal strong stable set and one that solves the problem of finding a minimal total dominanting set. These two problems are less restrictive than the optimization versions described at the beginning of this text and are known to belong to the P class. The designed algorithms run on a distributed system, are self-stabilizing, are transient fault tolerant, and work for Halin graphs. Halin graphs belong to the 2-outerplanar class of graphs and have the property that they can be split into two well-known subgraphs, a tree and a cycle. The proposed algorithms take advantage of the above property to decrease the complexity of the algorithms. To the best of our knowledge, the proposed algorithms, which run in linear time in the number of vertices, are the fastest existing algorithms for the maximal strong stable set and minimal total dominating set problems.

Grafo Halin, Sistemas Distribuidos, Autoestabilización, Conjunto Independiente Fuerte, Conjunto Dominante Total Halin Graph, Distributed Systems, Self-stabilizing, Strong Stable Set, Total Dominating Set INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES ALGORÍTMICOS LENGUAJES ALGORÍTMICOS

Movements of scalloped hammerhead sharks (Sphyrna lewini) at Cocos Island, Costa Rica and between oceanic islands in the Eastern Tropical Pacific

Elena Nalesso (2019, [Artículo])

Many species of sharks form aggregations around oceanic islands, yet their levels of residency and their site specificity around these islands may vary. In some cases, the waters around oceanic islands have been designated as marine protected areas, yet the conservation value for threatened shark species will depend greatly on how much time they spend within these protected waters. Eighty-four scalloped hammerhead sharks (Sphyrna lewini Griffith & Smith), were tagged with acoustic transmitters at Cocos Island between 2005–2013. The average residence index, expressed as a proportion of days present in our receiver array at the island over the entire monitoring period, was 0.52±0.31, implying that overall the sharks are strongly associated with the island. Residency was significantly greater at Alcyone, a shallow seamount located 3.6 km offshore from the main island, than at the other sites. Timing of presence at the receiver locations was mostly during daytime hours. Although only a single individual from Cocos was detected on a region-wide array, nine hammerheads tagged at Galapagos and Malpelo travelled to Cocos. The hammerheads tagged at Cocos were more resident than those visiting from elsewhere, suggesting that the Galapagos and Malpelo populations may use Cocos as a navigational waypoint or stopover during seasonal migrations to the coastal Central and South America. Our study demonstrates the importance of oceanic islands for this species, and shows that they may form a network of hotspots in the Eastern Tropical Pacific. © 2019 Nalesso et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

article, Cocos Island, human, monitoring, nonhuman, resident, shark, South America, animal, Costa Rica, environmental protection, island (geological), movement (physiology), physiology, season, shark, Animals, Conservation of Natural Resources, Costa CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL