Consorcio de IA abierta COVID-19: entrevista con el Dr. Stephen Weng, investigador principal

El Covid-19 Open AI Consortium (COAI) tiene la intención de aportar descubrimientos médicos innovadores y hallazgos procesables a la lucha contra la pandemia de Covid-19.

COAI pretende aumentar investigación colaborativa, para acelerar el desarrollo clínico de tratamientos efectivos para Covid-19 y compartir todos sus hallazgos con la comunidad médica y científica mundial. COAI unirá colaboradores: instituciones académicas, investigadores, científicos de datos y socios industriales, para luchar contra la pandemia de Covid-19.

Este es el second de tres entrevistas con los principales líderes detrás del COAI. La primera entrevista fue con Sanjay Budhdeo de Owkin, MD, Desarrollo empresarial.

Esteban Weng es profesor asistente de epidemiología integrada y ciencia de datos que lidera la investigación de ciencia de datos dentro de la Grupo de Investigación en Medicina Estratificada de Atención Primaria.

Integró métodos epidemiológicos tradicionales y diseño de estudios con nuevos enfoques basados ​​en la informática, aprovechando e interrogando "grandes datos de atención médica" de registros médicos electrónicos con el fin de modelar la predicción de riesgos, fenotipar enfermedades crónicas, investigar métodos de ciencia de datos y traducir medicina estratificada. a la atención primaria.

Recientemente se unió al COVID-19 Open AI Consortium (COAI) como investigador principal principal. ¿Puedes comentar qué te motivó a unirte a este proyecto?

He estado colaborando con Owkin y socios europeos en proyectos destinados a mejorar la prevención secundaria del síndrome coronario agudo durante el último año. Cuando Owkin lanzó el COVID-19 Open AI Consortium aprovechando su tecnología, experiencia y nuestra infraestructura para contribuir a la lucha global contra el COVID-19, esta fue una elección obvia y una opción natural para unirse a los consorcios. Contamos con excelentes socios que son cardiólogos líderes en toda Europa entre nuestro grupo de investigadores de nuestros consorcios anteriores. Usando estos recursos y experiencia, podríamos avanzar muy rápidamente y a un ritmo para lanzar este consorcio en cuestión de semanas y, en última instancia, mejorar nuestra comprensión de la progresión de la enfermedad, la etiología subyacente y los factores de riesgo en nuestras poblaciones.

Un porcentaje de la población que padece COVID-19 muestra signos de daño cardiovascular. ¿Qué tipo de problemas relacionados con el corazón se están viendo?

Está surgiendo evidencia de que los factores de riesgo cardiovascular y la enfermedad cardiovascular contribuyen de manera importante a la gravedad de la enfermedad. Un análisis reciente de 17000 casos de COVID-19 que requirieron hospitalizaciones en el Reino Unido identificó que la enfermedad cardíaca estaba presente en el 29% de todos los casos hospitalizados. Los factores de riesgo cardiovascular subyacentes, como la edad avanzada, la presión arterial alta, la obesidad, la hipertensión y la diabetes tipo 2, contribuyen significativamente a la gravedad de la enfermedad.

¿Cree que actualmente tenemos algún tipo de comprensión de por qué COVID-19 causa este tipo de daño cardíaco?

Todavía hay muchas preguntas que deben responderse en torno a la epidemiología sobre la progresión y la gravedad de COVID-19, en particular con respecto a los pacientes con enfermedades cardíacas. Los pacientes con enfermedades cardíacas tienen un mayor riesgo de experimentar una enfermedad grave que puede requerir soporte cardiorrespiratorio en una unidad de cuidados intensivos. Es probable que la gravedad de la COVID-19 y la progresión hacia resultados graves se deba a alguna lesión directa en el sistema cardiovascular, que puede ser aguda. El tipo exacto de lesión cardíaca en pacientes con COVID-19 requiere más investigación.

¿Cuál será su papel en el COAI?

Soy epidemiólogo y científico de datos con un enfoque de investigación en el pronóstico de los resultados cardiovasculares. Gran parte de mi trabajo es una inmersión profunda en conjuntos de datos muy grandes para responder a estas preguntas clínicas. En mi función, además de tratar directamente de responder algunas de estas importantes preguntas de investigación aprovechando mi capacidad para acceder a grandes conjuntos de datos de población, también intento facilitar que otros académicos y colegas contribuyan a nuestros consorcios.

¿Qué tipo de personas necesitamos que se unan al proyecto COAI para maximizar su eficacia?

No solo es importante obtener números más grandes de más científicos y colegas clínicos que aporten datos, sino que también necesitamos aumentar la diversidad de nuestros recursos de datos. Sabemos que COVID-19 tiene un amplio espectro de gravedad, desde individuos asintomáticos hasta enfermedades muy graves que resultan en la muerte. Se necesitan diferentes tipos de datos en todo el espectro de los entornos de atención médica, desde la atención primaria hasta la secundaria, para responder estas preguntas sobre la progresión y la gravedad de la enfermedad.

Actualmente es profesor asistente de Epidemiología Integrada y Ciencia de Datos y dirige la investigación de ciencia de datos dentro del Grupo de Investigación de Medicina Estratificada de Atención Primaria de la Universidad de Nottingham. ¿Puede discutir las posibles formas en que se pueden usar los grandes datos para atacar COVID-19 con la información actual que tenemos?

Tenemos algunos grandes conjuntos de datos importantes que podemos aprovechar. Las principales victorias han sido las inversiones recientes en enlace de datos que realmente se han puesto en marcha y estamos empezando a ver que estas iniciativas están dando frutos importantes. De hecho, nos estamos embarcando en obtener acceso a grandes cohortes de población que ahora se han vinculado a la atención primaria, registros hospitalarios, registros de defunciones y datos de pruebas de COVID-19. Además, estos datos tienen oportunidades para investigar las influencias genéticas en los resultados de COVID-19. Estos enlaces solo son posibles con el aumento de los enlaces de big data y los grandes biobancos de población. Debido a la cantidad de datos y variables cotejadas, los modelos de IA que Owkin ha desarrollado y perfeccionado son de hecho muy útiles para analizar datos de manera eficiente a gran velocidad para obtener información significativa.

¿Qué información necesitamos recopilar para hacer de la medicina de precisión una herramienta eficaz en el tratamiento de pacientes con COVID-19?

Una gama más diversa de tipos de datos, incluidos imágenes, genética, biomarcadores junto con características clínicas y datos demográficos de los pacientes.

En un mundo perfecto, ¿qué tipo de datos deberían recopilarse de los pacientes con COVID-19?

En una enfermedad tan novedosa como la COVID-19, no creo que haya ni deba haber un techo máximo de datos necesarios. Hay un término "no sabemos lo que no sabemos todavía", por lo que cuantos más tipos de datos e información podamos recopilar ahora, más útiles serán en el futuro. Por ejemplo, ¿cuántos avances en el conocimiento genómico hemos experimentado porque pudimos secuenciar datos y mantenerlos accesibles para los investigadores en biobancos? Veo que esto ocurre COVID-19. Si creamos un recurso de datos grande y diverso ahora, no tengo dudas de que surgirán nuevos hallazgos para ayudar a nuestra comprensión en el futuro.

¿Deberíamos también recopilar datos del segmento de la población que es inmune al COVID-19, para comprender mejor qué los hace inmunes?

En epidemiología, la elección del grupo de comparación es extremadamente importante. El riesgo en muchos sentidos es relativo. Si nuestra línea de base comienza con el ingreso en el hospital, entonces solo estamos entendiendo la etiología de la enfermedad en aquellos que presentan síntomas más graves. Creo que es absolutamente necesario comprender mejor a las personas asintomáticas y lo que las hace asintomáticas frente al COVID-19. Cuántas terapias se desarrollan debido a la investigación de mutaciones de ganancia de función o mutaciones de pérdida de función que ocurren naturalmente en las poblaciones.

Gracias por la fantástica entrevista. Lectores que deseen saber más, Puede leer nuestro artículo que describe el proyecto COAI.

La primera entrevista de esta serie fue con Sanjay Budhdeo de Owkin, MD, Desarrollo empresarial.

La tercera entrevista de esta serie fue con Folkert W. Asselbergs, investigador principal

También puede visitar el sitio web de Covid-19 Open AI Consortium.