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Investigadores utilizan la monitorización remota para descubrir biomarcadores digitales importantes para la identificación temprana de la COVID-19

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 25 Jul 2020
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Imagen: La aplicación para teléfonos inteligentes del Estudio Fenland de COVID de Huma (Fotografía cortesía de Huma)
Imagen: La aplicación para teléfonos inteligentes del Estudio Fenland de COVID de Huma (Fotografía cortesía de Huma)
Los científicos lanzaron un proyecto utilizando una plataforma de seguimiento a distancia que les proporcionará información profunda y potencial para descubrir biomarcadores digitales importantes para la identificación temprana de la COVID-19 sin contacto entre las personas, entre los participantes y los investigadores.

El renombrado equipo de investigación del Estudio Fenland en la Unidad de Epidemiología del Consejo de Investigación Médica (MRC), Universidad de Cambridge (Cambridge, Reino Unido), se asoció con Huma (Londres, Reino Unido), una compañía digital de salud y terapéutica, para el proyecto. El Estudio Fenland es un conjunto de estudios, de población, en el que los participantes fueron reclutados al azar de un marco de muestreo, basado en la población, para investigar la interacción entre los factores genéticos y de comportamiento sobre la diabetes, la obesidad y los trastornos metabólicos relacionados. Lo que hace que el Estudio Fenland sea único es el nivel de detalle que recopila sobre la salud y el estilo de vida de los participantes, y las técnicas de medición objetivas que se utilizaron para cuantificar comportamientos como la actividad física. El estudio realizó un seguimiento de 12.500 pacientes durante un máximo de 15 años, combinando perfiles genéticos detallados con mediciones clínicas objetivas que incluyen biomarcadores en sangre, tasa metabólica en reposo, aptitud cardio-respiratoria, actividad física, gasto energético y composición corporal, así como información de cuestionarios sobre la dieta, la actividad física y otros comportamientos.

Los participantes del estudio Fenland utilizarán la tecnología Huma para informar y compartir información de salud con los investigadores desde un teléfono inteligente, proporcionando a los investigadores datos de salud ricos en información para comprender la progresión de la enfermedad y los predictores tempranos de la COVID-19. Comprender los primeros signos de COVID-19 permitirá una identificación más temprana de la infección y un tratamiento y control de la infección más efectivos. El estudio medirá los anticuerpos para determinar cuántas personas han sido infectadas previamente con COVID-19 en la primera ola de la pandemia y observará el desarrollo de anticuerpos en los próximos meses. Utilizará la información recopilada por los participantes y nuevos biomarcadores digitales para desarrollar nuevos modelos predictivos para la identificación temprana de la infección por COVID-19. El estudio también permitirá a los investigadores averiguar los efectos de la salud pública y las respuestas políticas, como el distanciamiento social en los comportamientos relacionados con la salud, el bienestar y la salud mental.

El equipo de investigación utilizará la tecnología de monitorización remota de pacientes (MRP) de Huma para recopilar datos del mundo real de los participantes, que se pueden combinar con el conjunto de datos Fenland, existente, para desbloquear nuevos conocimientos. Los participantes utilizarán un dispositivo nuevo, Drawbridge One Draw, para tomar muestras de sangre en el hogar que se podrán enviar al laboratorio para el análisis de los anticuerpos contra la COVID-19 sin la necesidad de una interfaz directa con el sistema de atención médica. A través de la aplicación de teléfono inteligente de Huma, los investigadores pedirán a los participantes que provean datos de salud detallados para proporcionar información crítica sobre la detección y progresión de la COVID-19. El nuevo estudio medirá los signos y síntomas de la COVID-19 de los participantes, como frecuencia cardíaca, variabilidad de la frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, oxígeno en la sangre y temperatura; medidas de actividad recopiladas a través de sensores de teléfonos inteligentes y dispositivos conectados; factores de riesgo e información de salud como el peso corporal y los cambios en la dieta; uso de medicamentos y suplementos; e información sobre salud mental y bienestar. El uso de la plataforma digital de Huma permite al equipo de investigación recopilar información de manera eficiente y segura sin contacto con las personas entre los participantes y los investigadores.

“La estrategia representativa de reclutamiento del estudio Fenland lo convierte en un escenario ideal para investigar cómo la primera ola de COVID-19 afectó a la población”, dijo el investigador jefe, el profesor Nick Wareham, quien dirigió el estudio Fenland. “Nuestro estrecho contacto con los participantes y nuestra ambición estratégica para obtener datos de los participantes en tiempo real se casó con el objetivo de desarrollar biomarcadores digitales de COVID-19 en este nuevo emocionante estudio. Hemos lanzado este estudio ahora, ya que la detección temprana de la posible infección por COVID-19 y las pruebas de diagnóstico y rastreo eficientes son la piedra angular de los esfuerzos para minimizar los impactos de cualquier oleada posterior de infección”.

“La pandemia de COVID-19 ha dejado claro al mundo que la forma tradicional de cuidar a los pacientes es limitada”, dijo Dan Vahdat, fundador y director ejecutivo de Huma. “Por primera vez en la historia, tenemos plataformas, dispositivos y capacidades de recopilación y análisis de datos que pueden cambiar la forma en que se brinda la atención médica, poniendo un mini hospital en su bolsillo. Estamos entusiasmados de trabajar con la Universidad de Cambridge para descubrir nuevos biomarcadores digitales y conocimientos de salud basados en el estudio Fenland de 12.500 personas y sus datos de salud de hasta quince años. Con estos datos de salud en profundidad, queremos descubrir nuevos conocimientos y biomarcadores digitales que pueden ayudar a entender los indicadores tempranos y la progresión de la enfermedad de la COVID-19 y más allá”.

Enlace relacionado:
Universidad de Cambridge
Huma


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