Escrito por: Suzanne Choney, Historias de innovación de Microsoft.
“¿Cómo está el clima?”
Es una pregunta sencilla, que no tenemos que pensar dos veces. Nuestros asistentes inteligentes, teléfonos o una simple búsqueda en internet pueden responderla. Pero hacer esas predicciones requiere de una red global de sensores de estaciones climáticas, analítica avanzada de datos y modernas supercomputadoras.
Microsoft Premonition prevé hacer lo mismo para predecir la distribución y evolución de microbios, virus y animales portadores de enfermedades en el bioma de la Tierra, o en la vida que nos rodea. Si el bioma pudiera ser monitoreado como el clima, los patógenos ambientales podrían ser detectados antes y los brotes podrían ser predichos antes de causar grandes epidemias.
Hoy, más que nunca, se necesitan nuevas redes globales de sensores para proteger nuestra salud, y la salud de nuestras economías y sociedades.
“Microsoft Premonition cambia el paradigma de reaccionar a conocidos patógenos a buscarlos de manera continua a medida que evolucionan”, comentó Ethan Jackson, director senior de Microsoft Premonition. “Estas señales podrían ayudarnos a detectar antes amenazas potenciales, responder más rápido y desarrollar nuevas intervenciones antes de que ocurran brotes”.
Microsoft Premonition es una sistema avanzada de alerta temprana que combina plataformas de detección robótica, inteligencia artificial, analítica predictiva y metagenómica a escala de nube, para monitorear de manera autónoma animales portadores de enfermedades como mosquitos, recolectar muestras ambientales de manera robótica, y luego escanearlas a nivel genómico en busca de amenazas biológicas.
Al igual que la predicción meteorológica, sus canalizaciones de analítica utilizan cómputo a escala de nube, para aprovechar los más recientes avances en Azure IoT y Azure Data Lake en Microsoft Azure. Hoy en día, las canalizaciones de Premonition han escaneado más de 80 billones de pares de base de material genómico de muestras ambientales en busca de amenazas biológicas.
Conozcan más sobre Premonition
Recién se anunció Microsoft Premonition Cloud, que utiliza Microsoft Azure para agregar y analizar datos que son recolectados por Microsoft Premonition, y estará disponible a través de un Programa de Acceso Temprano.
Se estima que entre el 60% y el 75% de las enfermedades infecciosas emergentes son causadas por patógenos que saltan de los animales a las personas. Esto incluye a virus como el Zika, Nilo Occidental, dengue y más reciente, a COVID-19.
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“Ha cambiado las reglas del juego”, así es como Douglas E. Norris, entomólogo y profesor de microbiología molecular e inmunología en la Universidad Johns Hopkins, describe el impacto de Premonition.
“Todo lo que hacemos hoy, en términos de tratamiento del mosquito, es reactivo: vemos muchos mosquitos y los rociamos con spray”, comentó Norris, que trabajó en el proyecto. “Imagina si tuvieras un sistema de pronóstico que te mostrará que en unos días vas a tener muchos mosquitos, basado en todos estos datos y modelos; entonces puedes ir y tratarlos antes de que muerdan, rociarlos, golpearlos temprano para que no tengas estos florecimientos grandes de mosquitos que podrían resultar en la transmisión de enfermedades”.
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“La mayoría de las cosas que pueden impactar nuestra salud, la salud de nuestras sociedades y de nuestras economías, son pequeñas”, mencionó Jackson. “Son cosas como los artrópodos: mosquitos y garrapatas, o microbios y virus que son aún más pequeños; están a escala de milímetros, micras y nanómetros”.
La plataforma de detección robótica de Microsoft Premonition capturará, recolectará, agregará y analizará datos sobre estas pequeñas amenazas, que a menudo parecieran invisibles. “Todas las redes de sensores que tenemos hoy: redes que hacen cosas como recolectar datos para predecir el clima, recolectar datos sobre la red eléctrica para poder equilibrar las cargas, recolectar información sobre lo que hace el tránsito para poder predecirlo, todas esas redes de sensores, que en realidad son cientos y cientos de millones de sensores, no pueden ver a estas importantes especies”, comentó Jackson.
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Ahora, con el próximo despliegue de Microsoft Premonition, el Condado de Harris tendrá una red de sensores a escala, para brindar “conciencia situacional biológica continua”, mencionó Jackson. “Van a poder mirar un mapa y ver en tiempo real lo que sucede ahora. Que, desde la analogía meteorológica, no existe todavía. Un pronóstico a 24 horas les permite planear de manera temprana intervenciones específicas en el medio ambiente”.
“Queremos un futuro donde los patógenos emergentes, como el Zika, puedan ser detectados y suprimidos de manera rápida y equitativa en el Condado de Harris”, comentó el doctor Umair Shah, director ejecutivo de salud pública del Condado de Harris.
“Esta asociación también evaluará nuevas capacidades genómicas para detectar patógenos conocidos y emergentes a partir de muestras ambientales, lo que sabemos es de especial importancia para enfermedades como COVID-19”.
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El siguiente paso es poder pronosticar “cuándo y dónde podría surgir la amenaza, no sólo en 24 horas, sino, digamos, dentro de un mes”, comentó Jackson. “Y para hacer esto, vamos a volver a fabricar y diseñar modelos epidemiológicos para que podamos decir al Condado de Harris: ‘Esta es una ubicación en la que, dentro de un mes, hay una alta posibilidad de un brote de virus del Nilo Occidental’, el virus primario salido de los mosquitos en el Condado de Harris.
En los últimos cinco años, las tecnologías de Premonition han sido probadas en diferentes hábitats, que van desde las arenas de los Cayos en Florida, a los remotos bosques de Tanzania, en África. “La biología es difícil y queremos hacerlo bien”, comentó Jackson. La ciencia no puede apresurarse.
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La profunda colaboración con el mundo académico es importante para desarrollar la tecnología correcta, con base en el mejor entendimiento de la ciencia subyacente. De manera reciente, la Fundación Nacional de Ciencias (NSF, por sus siglas en inglés), otorgó la beca “Convergence Accelerator”, que incluye a socios académicos de la Universidad Vanderbilt, la Universidad Johns Hopkins, el Instituto para las Métricas y Evaluación de Salud en la Universidad de Washington, y la Universidad de Pittsburgh. NSF Convergence Accelerator es una de las “10 grandes ideas” de la NSF para acelerar la innovación de manera rápida.
“Este proyecto brindará contribuciones duraderas para la salud de los seres humanos y la preparación frente a pandemias”, comentó la NSF sobre esta subvención, y destacó que “a medida que los datos profundos del bioma escalen de manera potencial, las ciencias de la vida se verán abrumadas con información genómica. La convergencia debe liderar hacia nuevos métodos para aprovechar de manera eficiente esos datos y obtener información de valor de manera autónoma”.
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“En el camino, hemos aprendido que las tecnologías existentes no podían operar a escala para el monitoreo del bioma. Construimos algoritmos, nuevos modelos impulsados por datos, y un terreno de prueba desde cero, para entrenar a esos algoritmos y modelos, desde los tornillos y paneles físicos, hasta las arquitecturas de nube. Ese aprendizaje tomó tiempo y esfuerzo, pero ahora podemos construir una red que puede monitorear a los pequeños, para que podamos predecir a los grandes”.
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