Desde el comienzo de la pandemia de COVID-19, las revistas científicas y médicas han publicado más de 100.000 estudios sobre el SARS-CoV-2. Pero según los científicos de datos que crearon una herramienta de aprendizaje automático para analizar la avalancha de publicaciones, laboratorio básicofaltan estudios basados en la microbiología del virus, incluida la investigación sobre su patogénesis y mecanismos de transmisión viral. Su análisis aparece el 16 de septiembre en la revista patrones .
"En una crisis como esta pandemia, esperaríamos que la investigación fuera del laboratorio ocurra a un ritmo más rápido que la investigación de laboratorio", dice el primer autor Anhvinh Doanvo @AnhvinhDoanvo, un científico de datos voluntario de la investigación de voluntarios dispersos COVID-19Network. "Sin embargo, la relativa falta de estudios de laboratorio parece ser exclusiva del SARS-CoV-2, en comparación con otros coronavirus humanos. Esta escasez de investigación de laboratorio significa que la comunidad científica puede pasar por alto aspectos clave del virus quepodría afectar nuestra capacidad para contener esta pandemia y contrarrestar las futuras ".
Los investigadores utilizaron resúmenes de investigación obtenidos de CORD-19 COVID-19 Open Research Dataset. CORD-19 se actualiza diariamente e incluye estudios revisados por pares de PubMed Central, así como preimpresiones de bioRxiv y medRxiv. En ese momentorealizaron su primer análisis a fines de mayo, el conjunto de datos incluyó más de 137,000 estudios. El análisis se actualizó posteriormente con datos hasta el 31 de julio.
El equipo utilizó dos métodos computacionales para analizar los datos. El primero fue la reducción de dimensionalidad, que ayuda a encontrar grandes patrones en muchos documentos, como resúmenes de estudios científicos, y a identificar tendencias basadas en esos patrones. El segundo método, temamodelado, les permitió agrupar los documentos en diferentes temas y comparar la investigación sobre el SARS-CoV-2 con la investigación sobre otros coronavirus. A diferencia de los estudios anteriores que se han centrado solo en palabras clave, ambas herramientas les permitieron revisar el texto completo de laresúmenes.
"En términos generales, encontramos que la comunidad de investigación ha producido mucho trabajo sobre las manifestaciones clínicas del virus, modelos epidemiológicos de su propagación y otros trabajos basados en datos recopilados en el campo", dice el autor principal Maimuna Majumder @maiamajumder, epidemióloga computacional de la Escuela de Medicina de Harvard y el Programa de Informática de Salud Computacional del Boston Children's Hospital.
Los investigadores también señalan que la investigación ha cambiado con el tiempo, con una aceleración en los estudios que examinan las respuestas de salud pública, los problemas clínicos relacionados con el virus, el impacto social del brote y cómo la enfermedad se propaga entre las poblaciones, mientras se informa sobre el estadodel brote ha comenzado a estabilizarse. "Este es un desarrollo positivo, ya que indica que la comunidad científica ha pasado del papel de un observador pasivo del virus a un grupo que estudia formas de combatir su propagación", dice Majumder.
"Pero la investigación microbiológica básica ha tardado en acelerarse, dejando posibles lagunas de conocimiento a su paso", dice Doanvo. "Es posible que una mayor dotación de recursos en estos esfuerzos intensivos en tiempo y recursos permita a la comunidad científicaresponder rápidamente a este virus. "
Los investigadores esperan que este análisis ayude a crear conciencia sobre la importancia de priorizar los estudios de laboratorio sobre el SARS-CoV-2 en el futuro. Planean realizar otro análisis de estudios científicos en aproximadamente un año, utilizando las herramientas que ya han desarrollado.
Este proyecto es parte de la Red de investigación de voluntarios dispersos COVID-19.
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