La Fundación BBVA impulsa 20 proyectos de investigación sobre la COVID-19

La Fundación BBVA ha concedido 2,7 millones de euros en 20 ayudas a proyectos de la comunidad científica en el complejo reto multidisciplinar de buscar soluciones a los diversos planos que se han visto afectados por la Covid.

La entidad ha explicado que los proyectos seleccionados engloban a más de 400 investigadores divididos en cinco disciplinas: Biomedicina (cuatro ayudas de 250.000 euros), Big Data e Inteligencia Artificial (cuatro ayudas de 150.000 euros), Ecología y Veterinaria (cuatro ayudas de 100.000 euros), Economía y Ciencias Sociales (cuatro ayudas de 100.000 euros), y Humanidades (cuatro ayudas de 75.000 euros). Los proyectos abordan desde distintos ángulos los mecanismos de la infección, el uso de Big Data para diagnóstico y tratamiento, así como su impacto psicosocial y económico. Cinco comisiones de expertos han evaluado los cerca de 1.000 proyectos presentados.

En el campo de la Biomedicina uno de los proyectos ha sido Inmunoterapia sintética contra la COVID-19 y futuras pandemias de coronavirus, encabezado por Luis Álvarez Vallina, jefe de la Unidad de Inmunoterapia del Cáncer, Fundación de Investigación 12 de Octubre (F12O), pretende desarrollar y validar a nivel preclínico una estrategia de inmunología sintética para generar inmunidad contra especies de coronavirus que utilizan la proteína ACE2 como puerta de entrada a la célula humana. Los investigadores producirán en el laboratorio una nueva generación de moléculas ‘spikebodies’, llamadas así por su capacidad para bloquear la interacción de la ACE2 con la glicoproteína S (‘spike’) de diferentes coronavirus.

En materia de ‘Big Data’ e Inteligencia Artificial uno de los proyectos es Modelos de ‘machine learning’ para determinar el riesgo de fallecimiento o intubación. A partir de datos de más de 9.000 pacientes, este trabajo liderado por Concha Bielza, catedrática de Estadística e Investigación Operativa en el Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid, desarrollará modelos de ‘machine learning’ para predecir el riesgo de fallecimiento o de ser intubada que tiene una persona analizando los factores que van a determinar el pronóstico. Además, evaluará la eficiencia de un tratamiento a partir de comparaciones de pacientes que han sido tratados con diferentes medicamentos y construirá un modelo de red bayesiana que capture todas las relaciones que hay entre diversas variables para hacer razonamientos probabilísticos sobre el riesgo de mortalidad.

Otro de los proyectos con el apoyo de la Fundación BBVA, relacionado con la Ecología y Veterinaria, es la Detección de SARS-CoV-2 en muestras de aerosol atmosférico. Entre la incubación del virus y la aparición de síntomas, existe un periodo en el que los infectados son altamente infecciosos y espiran partículas virales que se han detectado en filtros de aire recogidos en Italia. El objetivo del proyecto empujado por Juana María Delgado Saborit, investigadora Distinguida GenT del Grupo de Investigación Epidemiología Perinatal, Salud Ambiental e Investigación Clínica de la Universitat Jaume I, es explorar y explotar ese periodo para facilitar el diseño de planes de emergencia y medidas de actuación.

También ha proyectos relacionados con el campo de la Economía y las Ciencias Sociales, como la eficacia de las políticas públicas sociales anticrisis COVID-19. La razón del proyecto es evaluar cuantitativamente si las medidas en política socioeconómica adoptadas en España son eficaces y consiguen corregir las desigualdades o por el contrario agravan esos desequilibrios. El equipo, liderado por Juan José Dolado Lobregad, catedrático en el Departamento de Economía de la Universidad Carlos III de Madrid, utilizará modelos de equilibrio general dinámico estocástico, una metodología que permite abordar el problema teniendo en cuenta la gran heterogeneidad de actores y sectores, para obtener una evidencia que permita a los decisores públicos adoptar medidas más eficaces en esta o futuras crisis.

Además, en áreas de Humanidades, hay proyectos como: De la gripe de 1918 a la COVID-19: un análisis histórico en Europa y América Latina; Nuevas redes de solidaridad en la COVID-19: comunidades emocionales, activismo de base y ayuda mutua; Visión ética de los algoritmos que deciden el ingreso en UCI o geolocalizan a los afectados por COVID-19, y analizar los resultados de una ‘ciencia bajo presión’. La presión para obtener soluciones a la crisis de la COVID-19 ha generado sobre los investigadores una demanda urgente de certezas que guíen la toma de decisiones.

 

Author: domin02

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