El documento presenta información sobre varias técnicas de imagen médica para el cáncer, incluyendo tomografía óptica difusa, imagen de fluorescencia en el infrarrojo cercano, imagen de bioluminiscencia, tomografía de proyección óptica y proteínas verdes fluorescentes. Además, discute el uso de la espectroscopía de resonancia magnética nuclear, la difusión y el coeficiente de difusión aparente en la evaluación y segmentación de tumores cerebrales.

1. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
IMAGINOLOGÍA DEL CÁNCER
Miguel Martín Landrove
Laboratorio de Física Molecular, Centro de Física Molecular y Médica, Escuela
de Física y Postgrado de Física Médica, Facultad de Ciencias, Universidad
Central de Venezuela, Caracas, Venezuela.

2. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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PJ Cassidy, GK Radda, Molecular imaging perspectives, J R Soc Interface, 2005

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PJ Cassidy, GK Radda, Molecular imaging perspectives, J R Soc Interface, 2005
Diffuse Optical
Tomography

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PJ Cassidy, GK Radda, Molecular imaging perspectives, J R Soc Interface, 2005
Near-Infrared
Fluorescence Imaging

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PJ Cassidy, GK Radda, Molecular imaging perspectives, J R Soc Interface, 2005
Bioluminescence
Imaging

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PJ Cassidy, GK Radda, Molecular imaging perspectives, J R Soc Interface, 2005
Optical Projection
Tomography

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PJ Cassidy, GK Radda, Molecular imaging perspectives, J R Soc Interface, 2005
Green Fluorescent
Proteins

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PJ Cassidy, GK Radda, Molecular imaging perspectives, J R Soc Interface, 2005

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M Martín-Landrove, F Mayobre, I Bautista, R. Villalta, Brain tumor evaluation and segmentation by in vivo
proton spectroscopy and relaxometry, MAGMA, 18:316-31, 2005.

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Doblete
Invertido del
Lactato
(TE=135 ms)
M Martín-Landrove, F Mayobre, I Bautista, R. Villalta, Brain tumor evaluation and segmentation by in vivo
proton spectroscopy and relaxometry, MAGMA, 18:316-31, 2005.

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Doblete
Invertido del
Lactato
(TE=135 ms)
Muerte
Neuronal
(bajo NAA)
M Martín-Landrove, F Mayobre, I Bautista, R. Villalta, Brain tumor evaluation and segmentation by in vivo
proton spectroscopy and relaxometry, MAGMA, 18:316-31, 2005.

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Doblete
Invertido del
Lactato
(TE=135 ms)
Muerte
Neuronal
(bajo NAA)
Proliferación
celular (alta
Cho)
M Martín-Landrove, F Mayobre, I Bautista, R. Villalta, Brain tumor evaluation and segmentation by in vivo
proton spectroscopy and relaxometry, MAGMA, 18:316-31, 2005.

13. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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S Cha, Update on brain tumor imaging: from anatomy to physiology, Am J Neuroradiol, 27:475-87, 2006

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Imagen post contraste ponderada en T1.
Astrocitoma de bajo grado
S Cha, Update on brain tumor imaging: from anatomy to physiology, Am J Neuroradiol, 27:475-87, 2006

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Imagen FLAIR y Espectroscopía in vivo Single Voxel.
Astrocitoma de bajo grado
S Cha, Update on brain tumor imaging: from anatomy to physiology, Am J Neuroradiol, 27:475-87, 2006

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Espectroscopía Mutivoxel.
Astrocitoma Anaplásico.
S Cha, Update on brain tumor imaging: from anatomy to physiology, Am J Neuroradiol, 27:475-87, 2006

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Astrocitoma Grado IV.
(9 meses después)
S Cha, Update on brain tumor imaging: from anatomy to physiology, Am J Neuroradiol, 27:475-87, 2006

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S Cha, Update on brain tumor imaging: from anatomy to physiology, Am J Neuroradiol, 27:475-87, 2006
Grado II
Grado III
Grado IV
T1 pc FLAIR ADC

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S Cha, Update on brain tumor imaging: from anatomy to physiology, Am J Neuroradiol, 27:475-87, 2006
T1 pc
rCBV
Grado II Grado III Grado IV

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BP Witwer et al., Diffusion-tensor imaging of white matter tracts in patients with cerebral neoplasm, J
Neurosurg, 97:568-75, 2002

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Información
Espectroscópica
Localizada
(Biopsia Virtual)
Imágenes con
Información
Estructural
(Relajación,
Difusión,…)
Imagen
Nosológica
Segmentación
Diagnóstico y
Clasificación de
Tumores
Planificación de
Tratamiento
(GTV)
Seguimiento de la
Terapia
P P
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

28. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Clasificación de los tejidos.

29. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Cho
Clasificación de los tejidos.

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Cho
NAA
Clasificación de los tejidos.

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Clasificación de los tejidos.
Cociente Cho/NAA Clasificación del tejido
> 1.3 Tumor o actividad tumoral
0.8 – 1.3
Indeterminado
(posiblemente infiltración
del tumor)
< 0.8 Normal o no afectado
Si todas las concentraciones de los metabolitos son bajas, entonces el tejido se
clasifica como necrosis o líquido cefalorraquídeo. Tejido edematizado con un
cociente Cho/NAA < 0.8 puede ser clasificado como tejido diferente de normal
para evaluar la extensión del edema en la lesión.

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Imágenes estructurales ponderadas en relajación.
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

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Imágenes estructurales ponderadas en relajación.
Multiexponencial
debido al
problema de
volúmenes
parciales
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

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La intensidad del píxel puede
escribirse como:
Algoritmo de Transformada Inversa de Laplace
con:
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.

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La intensidad del píxel puede
escribirse como:
Algoritmo de Transformada Inversa de Laplace
con:
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.

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La intensidad del píxel puede
escribirse como:
Algoritmo de Transformada Inversa de Laplace
con:
Parámetro de optimización:
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.

37. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.

38. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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El tiempo de procesamiento
por voxel depende
linealmente con el número de
réplicas, 3.3 s por replica en
un procesador Pentium IV
2.2 GHz
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.

39. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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El tiempo de procesamiento
por voxel depende
linealmente con el número de
réplicas, 3.3 s por replica en
un procesador Pentium IV
2.2 GHz
La información relevante
de la distribución se
alcanza con un número
pequeño de réplicas, 5 o
10
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.

40. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

41. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Muestreo sobre la lesión
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

42. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Muestreo sobre la región no
afectada
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

43. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

44. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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LCR ó
necrosis
Tumor
Procesamiento de datos estructurales. Problema de Volúmenes Parciales.
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

45. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Transversal Relaxation Rate (s
-1
)
0 5 10 15 20 25 30
Probability
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
0.18
0.20
Problema de Volúmenes Parciales. Distribuciones de probabilidad de tejidos
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

46. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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Transversal Relaxation Rate (s
-1
)
0 5 10 15 20 25 30
Probability
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
0.18
0.20
Problema de Volúmenes Parciales. Distribuciones de probabilidad de tejidos
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

47. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Transversal Relaxation Rate (s
-1
)
0 5 10 15 20 25 30
Probability
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
0.18
0.20
Problema de Volúmenes Parciales. Distribuciones de probabilidad de tejidos
LCR
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

48. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Transversal Relaxation Rate (s
-1
)
0 5 10 15 20 25 30
Probability
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
0.18
0.20
Tumor
Problema de Volúmenes Parciales. Distribuciones de probabilidad de tejidos
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

49. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Transversal Relaxation Rate (s
-1
)
0 5 10 15 20 25 30
Probability
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
0.18
0.20
Tejido no afectado
Problema de Volúmenes Parciales. Distribuciones de probabilidad de tejidos
M. Martín-Landrove, Nosologic maps of brain tumor images obtained from combination of different MRI
modalities, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference, 759-62, 2006.

50. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 1: Mapas nosológicos obtenidos por regresión lineal.

51. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 1: Mapas nosológicos obtenidos por regresión lineal.

52. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 1: Mapas nosológicos obtenidos por regresión lineal.

53. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 1: Mapas nosológicos obtenidos por regresión lineal.

54. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 2: Mapas nosológicos obtenidos por regresión no lineal.

55. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 2: Mapas nosológicos obtenidos por regresión no lineal.

56. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 2: Mapas nosológicos obtenidos por regresión no lineal.

57. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 3: Mapas nosológicos obtenidos por ATIL.

58. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 3: Mapas nosológicos obtenidos por ATIL.
3 x 3

59. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Método 3: Mapas nosológicos obtenidos por ATIL.
Combinados

60. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Gross Tumor Volume (GTV)

61. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica

62. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Proyecto CANCER in silico
Centro de Física Molecular y Médica
Escuela de Física, Facultad de
Ciencias, Universidad Central de
Venezuela
mmartin@fisica.ciens.ucv.ve

63. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
Proyecto CANCER in silico
Centro de Física Molecular y Médica
Escuela de Física, Facultad de
Ciencias, Universidad Central de
Venezuela
mmartin@fisica.ciens.ucv.ve

64. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
• La tomografía por difusión óptica (DOT) se basa en la transmisión y
detección de radiación electromagnética en el rango del infrarrojo cercano
(NIR) utilizando un arreglo de fuentes y detectores distribuidos sobre una
región extensa.
Densidad
óptica
corregida por
espesor de
tejido

65. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
• La tomografía por difusión óptica (DOT) se basa en la transmisión y
detección de radiación electromagnética en el rango del infrarrojo cercano
(NIR) utilizando un arreglo de fuentes y detectores distribuidos sobre una
región extensa.
Segunda
derivada
espacial con
contraste
mejorado

66. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
• La tomografía por difusión óptica (DOT) se basa en la transmisión y
detección de radiación electromagnética en el rango del infrarrojo cercano
(NIR) utilizando un arreglo de fuentes y detectores distribuidos sobre una
región extensa.
Segunda derivada
espacial usando 4
longitudes de onda.
Mapas de concentración
de hemoglobina.

67. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
• Las imágenes por fluorescencia en el infrarrojo cercano (NIR) se basan
en la absorción y emisión de radiación electromagnética con una longitud
de onda entre 700 y 1000 nm. La radiación absorbida excita a moléculas
fluorescentes que emiten radiación electromagnética de una longitud de
onda mayor a la transmitida en el tejido.

68. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
• Agentes de contraste externos se pueden dividir en dos categorias: (i)
fluoroforos orgánicos y (ii) nanocristales semiconductores fluorescentes
inorgánicos o “quantum dots”.

69. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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• Las imágenes por bioluminiscencia (BLI) se basan en la autoemisión de
luz en longitudes de onda entre el amarillo y el verde debida a la catálisis
producida por enzimas luciferasas en presencia de substrato de luciferina.

70. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
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• La tomografía por proyecciones ópticas (OPT) se basa en la transmisión y
detección de radiación electromagnética en el rango visible (400 – 700 nm)
por rotaciones de 360º alrededor de un espécimen ex vivo.

71. Centro de Física Molecular y Médica, Postgrado de Física Médica, Universidad Central de Venezuela
XVI Congreso Integrado Latinoamericano de Cancerología(CILAC), XII Congreso Venezolano de Oncología, VI Congreso Venezolano de Radioterapia Oncológica
• Las imágenes de proteínas fluorescentes en el verde (GFP) se basan en
la absorción y emisión de radiación electromagnética en el rango visible.
Las proteínas fluorescentes en el verde son nativas de algunos organismos
marinos y pueden llevarse a otros organismos por transferencia genética,
actuando como un agente de contraste fluorescente indicativo de la
actividad de una proteína dentro de la célula.