Dr. Gabriel Martos: “Me parece fundamental que la PUCV apoye a los investigadores jóvenes”

El académico e investigador del Instituto de Estadística de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), Dr. Gabriel Martos Venturini, se encuentra finalizando un proyecto de investigación interdisciplinario en donde se aborda desde el punto de vista estadístico el análisis de formas (perfiles) de cerebros entre grupos de pacientes. El objeto de este estudio consiste en modelizar los perfiles para determinar en qué regiones del cerebro existen diferencias morfológicas entre grupos de pacientes, en particular cuando se comparan grupos de pacientes sanos contra pacientes con esquizofrenia. El objetivo final de esta investigación consiste en ayudar a comprender los orígenes de dicha enfermedad y mejorar los tratamientos pre-existentes. 

El investigador, quien además es Licenciado en Economía por la Universidad Nacional de Córdoba, se ha especializado en distintos países. Su trayectoria, considera estudios de magíster en Estadística Aplicada en la Universidad de Alcalá y de doctorado en Ingeniería de la Matemática en la Universidad Carlos III de Madrid. Tras su retorno a Latinoamérica, toma la decisión de realizar un postdoctorado en la PUC, instancia que lo condujo con posterioridad a integrarse al equipo académico de la PUCV, como profesor asociado del Instituto de Estadística.

A raíz de lo anterior, el académico ha logrado forjar una línea de investigación en Estadística Aplicada, en particular dentro del ámbito conocido como “Estadística para Datos Funcionales”, donde abordan problemas prácticos de inferencia estadística cuando los objetos bajo estudio pueden ser representados como funciones matemáticas.

En una entrevista realizada en el Instituto de Estadística, el Dr. Gabriel Martos, nos comentó en detalles los aspectos más destacados de su carrera como investigador.

¿Cómo nace su motivación por investigar?

Desde que me encontraba en la Universidad Nacional de Córdoba en Argentina, siempre quise aprender más de matemática y estadística. También me motivaron los problemas prácticos que enfrentaba a diario cuando trabajaba en consultorías, ya que esto implicaba tratar de mejorar modelos propios, para predecir diversas problemáticas sobre cuáles son los posibles clientes que se van, los que se quedan, los que pagan, si las inversiones rinden beneficios y dónde se recomienda invertir, entre otros. 

Al respecto y para poder resolver de mejor manera estos problemas, uno necesita aprender más de estas herramientas, conocer más de estadística, matemática subyacente y todo lo necesario de la especialidad. Además, reconozco que soy una persona que tiene mucha curiosidad y eso me llevó siempre a indagar y adentrarme en temas que desconocía, lo que dio sustento a mis trabajos de investigación. 

¿Cuál es su línea de investigación?

Me especialicé en datos funcionales y, en esta línea, la última investigación que realicé fue sobre perfiles de cerebros, donde con mi grupo de trabajo analizamos a distintas personas y logramos entender el cerebro por la forma que tiene la cabeza y el análisis se puede concebir como una superficie que está una función en tres dimensiones. En el fondo, lo que hacemos es tratar de entender cuáles son las diferencias estructurales en el cerebro, representándolos como funciones y, con ello, dilucidar cuáles son las diferencias más marcadas entre pacientes sanos y quiénes sufren determinadas enfermedades que tienen que ver con las secciones del cerebro. 

En esta línea de investigación, se pueden estudiar funciones a lo largo del tiempo y vincularlas a otras diversas variables como por ejemplo el clima. De esta manera, se puede ver cómo evoluciona la temperatura, la precipitación, las variables climáticas durante todo un año y entender que la observación representa el cambio de esa función en distintas ciudades del país. En este caso particular, se podría clasificar al país por su patrón climático anual y no un dato puntual. 

¿Qué lo motivó a iniciar esta investigación? 

Generalmente mis trabajos, tienen que ver con una motivación del punto de vista práctico. Creo que los investigadores ligados a las matemáticas tenemos dos grandes formas de trabajar. Podríamos decir que hay algunos que se dedican a la teoría, que saben un problema y buscan cómo solucionarlo y, por otra parte, estamos quiénes buscamos presentar herramientas teóricas y soluciones metodológicas, pero inspirándonos en problemas reales observables en la sociedad.

Respecto a lo anterior, llegué al tema de los cerebros en el año 2015 por conexión con gente que estaba trabajando en este problema. En este contexto, me integré al proyecto para aportar desde mi especialidad con datos funcionales y, de esta manera, plantear la problemática desde una nueva perspectiva, comenzando a desarrollar un conjunto de metodologías que te permite elaborar y resolver problemas vinculados al objeto de estudio.

¿Cuántas personas fueron parte de la muestra en este estudio?

Tuvimos 70 pacientes aproximadamente, entre los que había personas con esquizofrenia y sanos. A raíz de lo anterior, estimamos y caracterizamos la certidumbre que existe en nuestras estimaciones, ya que considerando que la muestra es pequeña, era necesario minimizar las imprecisiones y, para ello, realizamos estudios de Montecarlo, en el cual se remuestrean sobre los mismos pacientes para darnos una idea de cómo proyectar esa invariabilidad en la población total.

¿Cuáles son los resultados que han obtenido? 

Para poder ver los cerebros, necesitábamos una resonancia magnética de todos los pacientes y, a partir de allí, obtuvimos imágenes donde nosotros transformamos esos objetos en funciones, los que para nuestra especialidad son más fáciles de manejar.

En esta investigación, hemos logrado dilucidar que las diferencias estructurales en el cerebro, entre los pacientes con esquizofrenia y sanos, se producen en la parte delantera del cerebro y, curiosamente, los pacientes enfermos tienen cerebros que son muy simétricos, es decir, la parte izquierda se parece mucho a la parte derecha, mientras que las personas sanas tienen un índice mayor de asimetría. Nuestros cerebros están como torcidos y las personas que tienen esquizofrenia no desarrollan ese torque debido a los problemas genéticos. 

Además de lo anterior, obtuvimos resultados teóricos. Por ejemplo, estudiamos la extensión de resultados estadísticos importantes, como es el Teorema de Glivenko-Cantelli, que es la prolongación al caso funcional.

¿La publicación de esta investigación en qué proceso se encuentra?

La enviamos a una revista indexada y estimamos que debe estar próxima a publicarse. En esta misma línea, desarrollé junto a mi profesor de tesis, una publicación teórica para un journal de estadística que trata de las distancias entre medidas de probabilidad.

¿Tienes otras publicaciones en revistas indexadas?

Tengo un par de publicaciones que hice en 2014 y 2016 en revistas con impacto y, tengo al menos seis proceeding, que son pequeños artículos que se presentan en congresos, conferencias y charlas de especialidad.

Estas publicaciones, hablan de cómo generalizar la distancia de Mahalanobis, que hace referencia a datos que no siguen una distribución normal y, por otra parte, en una perspectiva más aplicada, estudiamos cómo visualizar los resultados de los experimentos genéticos, cómo clasificarlos y qué técnicas se utilizan para visualizar esa información.

¿Cómo visualiza el futuro de Gabriel Martos?

Creo que los papers que ya están escritos siempre son una foto al pasado y, actualmente, estoy trabajando en nuevos temas que tienen que ver con los datos funcionales. Aún no tengo una base de datos o un problema concreto, pero estoy estudiando y repasando para darle una vuelta de tuerca a lo que he hecho hasta el momento y combinar herramientas de un área de la matemática que se llama geometría diferencial con datos funcionales.

¿Cuáles son los resultados que puedes destacar de su trayectoria?

En los años que llevo investigando me he encantado con distintas líneas, sin embargo, el poder encontrar problemas comunes y resolverlos con las herramientas que uno tiene desde su área, es muy satisfactorio.

Asimismo, me ha tocado trabajar en otros estudios similares, analizando imágenes y formas, como fotografías de una hoja, taza y/o termo, para luego clasificarlas automáticamente. Lo anterior, es una rama de las estadísticas o de la matemática aplicada que se llama reconocimiento de patrones y se vincula a cómo reconocer objetos y formas en las imágenes. Esto, por ejemplo, se utiliza en los autos que andan solos, donde le vehículo debe saber determinar lo que hace.

¿Te gustaría retomar alguna de las líneas de investigación en las que has trabajado?

Para mí la investigación es algo que nunca acaba. Lo que parece terminado, uno siente que se cierra por medio de las publicaciones. No obstante, ello, siempre permanecen cosas abiertas a las que uno vuelve con el tiempo para profundizar su discusión. Este ejercicio, que es muy bueno para el desarrollo de la investigación, lo comparto con distintos colegas, con quienes nutro permanentemente las distintas perspectivas que posibilitan la generación de mayor y mejor conocimiento.

Lo interesante de mi línea de investigación es que es aplicable a cualquier área, cualquier cosa que se pueda poner como una señal o una función puede ser utilizada.

¿Qué importancia crees que le da la PUCV a la investigación?

Desde mi rol como profesor asociado, he podido ver que la PUCV valora a sus investigadores y la investigación en sí misma. Esto se sustenta en que la carga docente que es bastante razonable, lo que permite dedicar un buen espacio para investigar. Por lo anterior, he logrado un gran equilibrio en el Instituto.

Además, me parece fundamental que la PUCV apoye a los investigadores jóvenes. Digo esto porque quienes aún no han logrado su primer Fondecyt de Iniciación, por ejemplo, por no tener una cantidad de publicaciones adecuada, pueden acceder a fondos internos para desarrollar investigación lo que, sin duda, es una herramienta muy valiosa.

¿Qué consejo darías a los estudiantes que deseen realizar investigación?

Que escuchen a sus profesores cuando los motiven. Desde mi perspectiva, me ha tocado motivar a los estudiantes de estadística en las primeras semanas de clases, por medio de charlas y mostrándoles aplicaciones relacionadas con lo fascinante del área y con las grandes proyecciones de ésta. Las posibilidades de aplicar estas herramientas, tanto en la industria como en la investigación, ya sea en ciencias, biología, medicina, ciencias ambientales, entre otras áreas, nos abre un mundo de posibilidades donde se puede trabajar.

Referido a lo anterior, este semestre estoy dando un curso que se llama computación estadística y considero que es una de las ramas profesionales más llamativas y con más proyección de esta década. Sin duda, la revolución del Big Data, nos dará para hablar por