COVID-19. Clover Biosoft, DNActive, Dpto. Química Analítica, VitaNTech Biotec., DECSAI

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 – Covid-19 Desde Granada I

Algunas de las ideas e iniciativas que se están llevando a cabo.

Clover Biosoft

Una empresa de bioinformática especializada en el tratamiento de datos para la química bioanalítica y la identificación microbiana así como otras aplicaciones de diagnóstico clínico utilizando espectrometría de masas.

Cuentan con experiencia y en el sector y vienen colaborando con diversos hospitales en el extranjero así como Hospitales de nuestro país como el Gregorio Marañón de Madrid, el Vírgen del Rocio de Sevilla o el San Cecilio en Granada. 

Su idea es realizar el análisis de las interacciones entre el virus SARS-CoV-2 y posibles infecciones bacterianas en el paciente, particularmente el desarrollo de pneumonías y sepsis y el desarrollo de resistencias así como estudiar si el virus favorece las mismas en estancias hospitalarias.

DNActive

Es una clínica de diagnóstico genético. Identifican los principales riesgos genéticos de la persona mediante distintos módulos de cribado de patologías e identifican farmacogenéticamente los medicamentos y dosis más adecuadas de una cantidad importante de fármacos para cada persona.

Quieren estudiar si existen determinadas variantes genéticas en humanos que dan variabilidad de respuesta al virus y al tratamiento que finalmente se aplique. Se busca extender y profundizar en esta evidencia de la que ya existen indicios para poder hacer un test diagnóstico y saber a priori si una persona infectada va a reaccionar mejor o peor al virus, su tratamiento y otras infecciones secundarias.

 

Dpto. Química Analítica – UGR

Disponen en el grupo de investigación de un equipo de cromatografía líquida acoplado a espectrómetro de masas de alta resolución y masa exacta (Orbitrap) con programa BiofarmaFinder (Thermo) que emplean en el análisis de anticuerpos monoclonales terapéuticos comerciales. Podría ser de utilidad en alguna etapa de los estudios dirigidos a las terapias con medicamentos.

 

VitaNtech Biotechnology

Es una empresa de biotecnología (Spin-Off de la Universidad de Granada) para la caracterización de riesgos biológicos y bioseguridad de cepas bacterianas y fúngicas, para el secado estable de bioinoculantes y biofertilizantes y para la producción de bactericidas y fungicidas ecológicos. 

La determinación clara de qué comunidades están afectadas y cuáles están libres de patógenos es de gran importancia para establecer las mejores medidas de contención y reducir las recesiones económicas en lugares no afectados. Por lo tanto, se requieren protocolos específicos e independientes para garantizar un monitoreo exhaustivo de la propagación del patógeno. Proponemos un análisis de las comunidades locales además del escrutinio de los individuos. Los pacientes afectados por muchos tipos de patógenos los liberan a través de sus heces, que se recogen en las estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR). El número de agentes patógenos encontrados en estas EDAR es proporcional al número de personas afectadas y su grado de infección y puede determinarse mediante secuenciación masiva de ácidos nucleicos (por ejemplo, Illumina o Ion Torrent) y mediante la amplificación específica de los genes del agente patógeno mediante qPCR. Dado que la red de hogares que descarga sus aguas residuales a cada una de las EDAR está perfectamente definida, la determinación de los patógenos observados en cada EDAR nos permite establecer un mapa claro de la extensión geográfica de la enfermedad y estimar el número de individuos afectados en cada zona en tiempo real.

 

Dpto. Ciencias de la Computación e IA – UGR

El grupo de investigación «Computer Vision» (CVG) está formado por 2 profesores titulares y 3 profesores asociados del Departamento de Informática e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada y 1 profesor asociado del Departamento de Informática e Ingeniería de Software de la Universidad de Málaga. Usando imágenes de Rayos-X de pacientes con el virus SARS- CoV-2 de la zona pulmonar y de pacientes sin el virus se pretende establecer una modelo basado en aprendizaje profundo que aprenda a distinguir entre los dos grupos de imágenes. Para ello se analizará diferentes arquitecturas de de redes neuronales de convolución y se establecera aquella con mayor agudeza. Una vez entrenado el modelo se llevará a cabo el test y se determina su validez con medidas que establezcan la bondad del modelo. El modelo una vez ajustado para el conjunto será usado para recibir cualquier imágen de rayos-X de la zona pulmonar para establecer un potencial enfermo del Covid-19.

Más información en las siguientes entradas: 

 – Covid-19 Desde Granada III

 – Covid-19 Desde Granada IV

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