Consorcio de Inteligencia Artificial Abierta COVID-19 – Entrevista con el Dr. Stephen Weng, Investigador Principal

El Consorcio de Inteligencia Artificial Abierta COVID-19 (COAI) tiene como objetivo aportar descubrimientos médicos innovadores y hallazgos tangibles a la lucha contra la pandemia de COVID-19.

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

Esta es la segunda de tres entrevistas con los principales líderes detrás de COAI. La primera entrevista fue con Sanjay Budhdeo, MD, Desarrollo de Negocios de Owkin.

Stephen Weng es Profesor Asistente de Epidemiología Integrada y Ciencia de Datos que lidera la investigación de ciencia de datos dentro del Grupo de Investigación de Medicina Estratificada de Atención Primaria.

Integra métodos epidemiológicos tradicionales y diseño de estudios con nuevos enfoques basados en informática, aprovechando y analizando “datos de atención médica grandes” de registros médicos electrónicos con el fin de modelar la predicción de riesgos, la fenotipificación de enfermedades crónicas, la investigación de métodos de ciencia de datos y la traducción de medicina estratificada a la atención primaria.

Recientemente se unió al Consorcio de Inteligencia Artificial Abierta COVID-19 (COAI) como investigador principal. ¿Puede discutir qué lo motivó a unirse a este proyecto?

He estado colaborando con Owkin y socios europeos en proyectos destinados a mejorar la prevención secundaria para el síndrome coronario agudo durante el último año. Cuando Owkin lanzó el Consorcio de Inteligencia Artificial Abierta COVID-19 para aprovechar su tecnología, experiencia y nuestra infraestructura para contribuir a la lucha global contra COVID-19, esta fue una elección obvia y una decisión natural para unirse al consorcio. Tenemos excelentes socios que son cardiólogos líderes en Europa entre nuestro grupo de investigadores de nuestros consorcios anteriores. Utilizando estos recursos y experiencia, pudimos movernos 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 contrae COVID-19 muestra signos de daño cardiovascular. ¿Qué tipo de problemas cardíacos se están viendo?

Hay evidencia que surge de que los factores de riesgo cardiovascular y la enfermedad cardiovascular son un contribuyente importante a la gravedad de la enfermedad. Un análisis reciente de 17.000 casos de COVID-19 que requirieron hospitalización 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, incluyendo 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 necesitan ser respondidas sobre la epidemiología de la progresión y la gravedad de COVID-19, en particular con respecto a los pacientes con enfermedad cardíaca. Los pacientes con enfermedad cardíaca tienen un mayor riesgo de experimentar enfermedad grave que puede requerir apoyo cardiorespiratorio en una unidad de cuidados intensivos. La gravedad de COVID-19 y la progresión hacia resultados graves probablemente estén impulsadas por algún daño directo al sistema cardiovascular, que puede ser agudo. El tipo exacto de lesión cardíaca en los pacientes con COVID-19 requiere una investigación más a fondo.

¿Cuál será su papel en COAI?

Soy un epidemiólogo y científico de datos con un enfoque de investigación en el pronóstico de resultados cardiovasculares. Gran parte de mi trabajo es un análisis profundo en conjuntos de datos muy grandes para responder a estas preguntas clínicas. En mi papel, así como tratar de responder a algunas de estas preguntas de investigación importantes aprovechando mi capacidad para acceder a conjuntos de datos de población grandes, también estoy tratando de facilitar que otros académicos y colegas contribuyan a nuestro consorcio.

¿Qué tipo de personas necesitamos para unirse al proyecto COAI para maximizar su eficacia?

No solo es importante obtener números más grandes de científicos y colegas clínicos que contribuyan con 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 enfermedad muy grave que resulta en muerte. Se necesitan diferentes tipos de datos en todo el espectro de los entornos de atención médica, desde la atención primaria hasta la atención secundaria, para responder a estas preguntas sobre la progresión y la gravedad de la enfermedad.

Actualmente es Profesor Asistente de Epidemiología Integrada y Ciencia de Datos que lidera 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 los grandes datos pueden utilizarse para combatir COVID-19 con la información que tenemos actualmente?

Tenemos algunos conjuntos de datos grandes que podemos aprovechar. Las principales victorias han sido las inversiones recientes en vinculación de datos que realmente se han puesto en acción y estamos empezando a ver que estas iniciativas están dando frutos importantes. De hecho, estamos a punto de obtener acceso a cohortes de población grandes que ahora han sido vinculadas a la atención primaria, registros hospitalarios, registros de defunción y datos de pruebas de COVID-19. Además, estos datos tienen oportunidades para investigar las influencias genéticas en los resultados de COVID-19. Estos vínculos solo son posibles con el surgimiento de los vínculos de grandes datos y los grandes biobancos de población. Debido a la cantidad de datos y variables recopiladas, los modelos de inteligencia artificial que Owkin ha desarrollado y perfeccionado son muy útiles para analizar los datos de manera eficiente y derivar información significativa.

¿Qué información necesitamos recopilar para que la medicina de precisión sea una herramienta efectiva en el tratamiento de los pacientes con COVID-19?

Un conjunto más diverso de tipos de datos, incluyendo imágenes, genéticos, biomarcadores junto con características clínicas y demografía 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 COVID-19, no creo que haya un límite máximo de datos necesarios. Hay un término “no sabemos lo que no sabemos todavía”, así que los más tipos de datos e información que podamos recopilar ahora pueden ser útiles en el futuro. Por ejemplo, ¿cuántos avances genómicos hemos experimentado porque pudimos secuenciar datos y mantenerlos accesibles para los investigadores en los biobancos? Veo que esto ocurre con COVID-19. Si creamos un recurso de datos diverso y grande ahora, no tengo duda de que habrá nuevos hallazgos que emergen para ayudar a nuestra comprensión en el futuro.

¿Deberíamos también recopilar datos del segmento de la población que es inmune a COVID-19, para entender 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 la admisión al hospital, entonces solo estamos entendiendo la etiología de la enfermedad en aquellos que presentan síntomas más graves. Creo que una mejor comprensión de los individuos asintomáticos y qué los hace asintomáticos hacia COVID-19 es absolutamente necesaria. ¿Cuántos tratamientos se desarrollan debido a la investigación de mutaciones de ganancia o pérdida de función que ocurren naturalmente en las poblaciones?

Gracias por la fantástica entrevista. Los lectores que deseen aprender más, pueden leer nuestro artículo que describe el proyecto COAI.

<em-La primera entrevista de esta serie fue con Sanjay Budhdeo, MD, Desarrollo de Negocios de Owkin.

<em-La tercera entrevista de esta serie fue con Folkert W. Asselbergs, Investigador Principal

<em-También puede visitar el sitio web del Consorcio de Inteligencia Artificial Abierta COVID-19.