El 15 de julio de 2020, se inicia oficialmente el proyecto VEO (Observatorio de enfermedades infecciosas Emergentes Versátiles), un consorcio de investigación formado por 20 socios de 12 países europeos.

Durante los próximos 5 años, VEO investigará si es posible desarrollar un sistema de detección virtual interactivo que pueda monitorear y analizar una amplia gama de fuentes de información, como estudios de laboratorio, estudios de campo y datos masivos (big data). 

El objetivo del proyecto es la señalización y detección más temprana de brotes de nuevas enfermedades infecciosas. Este es un proyecto relevante en vista de la reciente pandemia de SARS-CoV-2. 

VEO ha recibido 15 millones de euros para la investigación del programa Horizon2020 de la Comisión Europea. El proyecto será coordinado por la Prof. Marion Koopmans, jefa del Departamento de Virosciencia, Erasmus MC.


Debido a la creciente movilidad de las personas, el cambio climático y la globalización de las cadenas alimentarias, la frecuencia y el impacto de los brotes de enfermedades infecciosas están aumentando. Una alta proporción de estas enfermedades infecciosas pueden transferirse de animales a humanos (zoonosis). Algunos ejemplos conocidos son el Ébola, el SARS, la fiebre de Lassa y, desde enero de 2020, el SARS-CoV-2. 

Para detectar brotes más rápido y de manera más efectiva, es importante comprender mejor qué factores juegan un papel más importante en la transmisión de enfermedades infecciosas de animales a humanos.

Vincular las fuentes de datos y la ciencia ciudadana

El reciente brote de SARS-CoV-2 revela claramente cuáles son las consecuencias de un brote si se descubre demasiado tarde para detenerlo: una pandemia mundial con un impacto social y económico de gran alcance y a escala global. 

El consorcio quiere investigar si los brotes de enfermedades infecciosas pueden detectarse antes e incluso predecirse. Por este motivo, se investigarán los escenarios más probables en el desarrollo de un brote. 

La investigación se realizará a través de trabajos de laboratorio, estudios de campo y el big data. La ciencia ciudadana también formará parte del proyecto VEO. Los ciudadanos y ciudadanas podrán recopilar datos importantes sobre diferentes especies de mosquito y las molestias que estos les generan. Todo este conjunto de información permitirá detectar y controlar poblaciones de mosquitos exóticos más rápido.

Cinco escenarios para un brote

Al vincular y analizar diversas fuentes de información, el riesgo de un brote puede detectarse y clasificarse antes. Además, el impacto potencial de un brote se puede incluir en este análisis.

Durante la investigación, el consorcio investigará cinco posibles escenarios de brotes:

  1. Un brote de una enfermedad infecciosa transmitida por mosquitos
  2. Un brote de una enfermedad infecciosa transmitida de animales a humanos (zoonosis)
  3. Un brote de una enfermedad infecciosa debido a la liberación de un patógeno como resultado del calentamiento global (por ejemplo, derretimiento del permafrost y los casquetes polares)
  4. Un brote llamado «silencioso», es decir, una enfermedad que se propaga de forma latente y permanece sin ser detectada durante mucho tiempo. En este caso, la detección sería tardía, y por lo tanto, el impacto es alto (especialmente en las zonas urbanas)
  5. Enfermedad X: una epidemia internacional causada por un nuevo patógeno previamente desconocido. Es importante que desarrollemos métodos de detección para predecir, prevenir, gestionar y controlar estos nuevos patógenos.

Además de la detección temprana y las posibles predicciones, VEO también quiere investigar cómo se puede utilizar el análisis de varios tipos de datos durante situaciones de brote como una posible fuente de información para los cuerpos involucrados en el control y la limitación de la propagación del virus. 

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Figura 1: Los cambios en los factores humanos, animales y ambientales aumentan el riesgo de introducción y propagación de enfermedades infecciosas. Al hacer un uso específico de los muchos tipos de datos disponibles, podemos detectar brotes antes y posiblemente incluso predecirlos, y podemos estimar el impacto potencial más rápido y con mayor precisión. En base a estos datos, podemos implementar medidas de control informadas y equilibradas y proporcionar una fuente de información clara y confiable en situaciones de crisis.

 

La propuesta de investigación se presentó hace más de un año y ahora es más relevante que nunca.

“La pandemia actual de SARS-CoV-2 es un ejemplo no deseado: ¿podríamos haber detectado el brote de este nuevo virus antes o estimar el impacto potencial más rápido? Eso es lo que necesitamos descubrir. Nuestra ambición es poder detectar brotes de nuevas enfermedades infecciosas en una etapa mucho más temprana para que podamos responder antes y de manera más adecuada, y que en consecuencia su impacto en la sociedad sea limitado”, dice la profesora Marion Koopmans, jefa del Departamento de Virosciencia en Erasmus MC Rotterdam, y coordinadora del proyecto europeo VEO.

Fuentes de datos

«La disponibilidad de datos abiertos y técnicas de análisis asistido por computadora aumenta el número de posibilidades para identificar, monitorear y controlar brotes de enfermedades infecciosas en una etapa temprana», agrega el profesor Frank Aarestrup, jefe del grupo de investigación de Epidemiología Genómica en el Instituto Nacional de Alimentos en la Universidad Técnica de Dinamarca y co-coordinador de VEO.

Partners del proyecto VEO

Los miembros del consorcio VEO son:

  1. Erasmus University Medical Center (Erasmus MC), the Netherlands
  2. Technical University of Denmark (DTU), Denmark
  3. Friedrich-Loeffler Institute (FLI), Germany
  4. European Laboratory for Molecular Biology (EMBL), Germany
  5. Animal and Plant Health Agency (APHA), United Kingdom
  6. Eötvös Loránd University (ELTE), Hungary
  7. National Institute for Public Health and the Environment (RIVM), the Netherlands
  8. National Institute for Ocean Science (IFREMER), France
  9. Aristotle University of Thessaloniki (AUTH), Greece
  10. Academic Medical Center (AMC), the Netherlands
  11. Pasteur Institute (IP), France
  12. Spanish National Research Council (CSIC), Spain
  13. EPFL, Switzerland
  14. Statistics Netherlands (CBS), the Netherlands
  15. University of Edinburgh (UEDIN), United Kingdom
  16. University of Bologna (UNIBO), Italy
  17. University of Padua (UNIPD), Italy
  18. Uppsala University (UU), Sweden
  19. University of Helsinki (UH), Finland
  20. University of Copenhagen (UCPH), Denmark