¿Por qué algunas personas se enferman y mueren de COVID-19 mientras que otras parecen no verse afectadas por completo? El Blue Brain Project de EPFL desplegó su poderosa tecnología de simulación cerebral y su experiencia en biología celular y molecular para intentar responder a esta pregunta.
Un grupo en Blue Brain reunió una herramienta de inteligencia artificial que podía leer cientos de miles de artículos científicos , extraer el conocimiento y reunir la respuesta: «Se obtuvo una vista generada por una máquina del papel de los niveles de glucosa en sangre en la gravedad de COVID-19». publicado hoy por Frontiers in Public Health
En respuesta a la pandemia de COVID-19, el conjunto de datos de investigación abierta de COVID-19 (CORD-19) de más de 400,000 artículos académicos se hizo de acceso abierto , incluidos más de 150,000 con documentos de texto completo relacionados con COVID-19, SARS-CoV-2, y otros coronavirus. El conjunto de datos CORD-19 es la colección de literatura sobre coronavirus más extensa disponible para la minería de datos hasta la fecha y la coalición detrás de él ha desafiado a los expertos en inteligencia artificial a aplicar sus habilidades en el procesamiento del lenguaje natural y otras técnicas de aprendizaje automático para generar nuevos conocimientos que puedan ayudar en la lucha en curso contra COVID-19.
«Desde principios de 2020, Blue Brain ha contribuido de forma proactiva a la lucha contra COVID-19», explica el profesor Henry Markram, fundador y director del Blue Brain Project. «Con esta llamada a la acción, nos dimos cuenta de que podíamos utilizar nuestras tecnologías de aprendizaje automático y nuestra experiencia en ingeniería de datos y conocimientos para desarrollar las herramientas de minería de datos y texto necesarias para tratar de ayudar a la comunidad médica. Blue Brain se propuso responder a uno de los aspectos más desconcertantes de esta pandemia: por qué algunas personas se enferman gravemente, mientras que otras no se ven afectadas en absoluto «.
Creación y uso de herramientas de minería de datos y texto
En consecuencia, Blue Brain construyó y entrenó modelos de aprendizaje automático para extraer estos documentos y extraer información estructurada de fuentes de texto. Un análisis simple realizado por esta caja de herramientas de minería de texto «Blue Brain Search» del conjunto de datos CORD-19v47 reveló artículos que apuntaban al metabolismo de la glucosa como la variable biológica mencionada con más frecuencia.
Utilizando Blue Graph , un marco unificador de Python que analiza conceptos de texto extraídos para construir gráficos de conocimiento, el grupo construyó gráficos de conocimiento específicos para enfocarse en todos los hallazgos que consideraron la glucosa en el contexto de enfermedades respiratorias, coronavirus y COVID-19. Esto permitió explorar el papel potencial de la glucosa en muchos niveles, desde las asociaciones sintomáticas más superficiales hasta los mecanismos bioquímicos más profundos implicados en la enfermedad.
A partir de los hechos y hallazgos de miles de artículos extraídos, surgieron múltiples líneas de evidencia de que los niveles elevados de glucosa en sangre fueron causados por un metabolismo anormal de la glucosa o inducidos durante la hospitalización, tratamientos farmacológicos o por administración intravenosa. Este enfoque se correlacionó extremadamente bien con la gravedad del COVID-19 en toda la población y reveló cómo la glucosa elevada ayuda prácticamente en todos los pasos de la infección viral, desde su aparición en los pulmones, hasta las complicaciones graves como el síndrome de dificultad respiratoria aguda, insuficiencia multiorgánica y eventos trombóticos.
«Posteriormente, en el documento, discutimos las posibles consecuencias de esta hipótesis y proponemos áreas para una mayor investigación sobre diagnósticos, tratamientos e intervenciones que pueden ayudar a reducir la gravedad del COVID-19 y ayudar a gestionar el impacto de la pandemia en la salud pública». revela a la bióloga molecular de Blue Brain, la Dra. Emmanuelle Logette.
El potencial de los artículos científicos de acceso abierto
«Los científicos se pusieron a trabajar inmediatamente cuando comenzó la pandemia y en un año publicaron más de cien mil artículos. Pero, ¿alguien puede leer tantos artículos? ¿Alguien puede ver y comprender todos los patrones de toda esta investigación?» pregunta el profesor Henry Markram. «Afortunadamente, la coalición detrás del conjunto de datos CORD-19 convenció a todos los editores de suscripción para que llevaran estos documentos a través del muro de pago de suscripción y los hicieran accesibles abiertamente para que puedan extraerse con tecnologías modernas de aprendizaje automático e ingeniería del conocimiento».
«Con acceso al conjunto de datos CORD-19, Blue Brain rápidamente ensambló una herramienta de inteligencia artificial y la apuntó para tratar de averiguar por qué algunos se enferman y otros no. ¿Es suficiente decir que las personas mayores son más vulnerables? Debemos averiguarlo. ¿Por qué algunas personas aparentemente sanas mueren de COVID-19? ¿Por qué mueren tantas personas en la UCI? Para responder a estas preguntas, dirigimos a nuestra IA para que rastreara cada paso de la infección viral desde el momento en que el virus ingresa a los pulmones hasta que el momento en que el virus sale de las células de los pulmones y se disemina por todo el cuerpo para infectar los órganos ”, explica el Prof. Markram. «También construimos el virus a un nivel atomístico y desarrollamos un modelo computacional de la infección para que pudiéramos intentar probar lo que salía de la literatura».
Un ejemplo de esto es el equipo que utilizó Blue Brain BioExplorer para mostrar visualmente los principales impactos de la glucosa alta en el líquido de la superficie de las vías respiratorias en el paso principal de las infecciones pulmonares y explicar la mayor susceptibilidad a los virus respiratorios en pacientes en riesgo.
Blue Brain BioExplorer fue creado para reconstruir, visualizar, explorar y describir en detalle la estructura y función del coronavirus para este estudio, y es de código abierto para que otros lo utilicen para responder preguntas científicas clave.
«La neurociencia de simulación pionera para comprender mejor el cerebro tiene numerosos beneficios colaterales», afirma el profesor Markram. «Este estudio muestra cómo las tecnologías informáticas de Blue Brain y el equipo único de expertos multidisciplinarios pueden ser redirigidos rápidamente para ayudar en una crisis de salud global».
Un gran paso adelante para la ciencia y la comprensión del cerebro
«El estudio COVID-19 también muestra por qué creemos que las herramientas computacionales son tan importantes para ayudarnos a comprender el cerebro», explica el profesor Markram. «El problema es aún mayor. Hay varios millones de artículos científicos que se necesitarían leer y comprender para averiguar lo que sabemos sobre el cerebro. ¿Alguien sabe lo que sabemos? Pero, las máquinas pueden leer tantos artículos. Este es el razón por la que Blue Brain ha desarrollado algunas de las tecnologías de aceleración de aprendizaje automático, matemáticas y de ingeniería del conocimiento más avanzadas. En realidad, esto resuelve solo una parte del desafío. Con una herramienta de inteligencia artificial que pueda leer todos estos artículos, solo sabríamos una pequeña fracción de lo que el cerebrocontiene y cómo funciona. Pero construir cerebros modelo utilizando principios de diseño nos ayuda a intentar completar la imagen ”, concluye.
¿Es correcto abrir la ciencia solo durante una pandemia?
El profesor Markram también expresó su frustración por la práctica demasiado común de encerrar el conocimiento científico por parte de los editores por suscripción. «Cuando el conjunto de datos de literatura CORD-19 estuvo disponible para nosotros, en Blue Brain pudimos apuntar nuestra tecnología a COVID-19 y proponer una respuesta a una pregunta importante en la batalla contra este virus mortal. Por lo tanto, ¿es correcto sólo hacer que los artículos científicos (financiados con fondos públicos) estén abiertos al público durante una pandemia cuando el mismo tipo de técnicas se puede utilizar para ayudar a abordar tantas otras enfermedades, acelerar la ciencia y ayudar a salvar al planeta del cambio climático? «
FUENTE: medicalxpress.com
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