La Fundación BBVA impulsa con 2,7 millones de euros 20 proyectos de investigación sobre la COVID-19

En este contexto, la Fundación BBVA ha concedido 20 ayudas a proyectos de investigación en una convocatoria especial dotada con 2,7 millones de euros. Los proyectos seleccionados engloban a más de 400 investigadores divididos en cinco disciplinas: Biomedicina (cuatro ayudas de 250.000 euros), Big Data e Inteligencia Artificial (cuatro ayudas de 150.000 euros), Ecología y Veterinaria (cuatro ayudas de 100.000 euros), Economía y Ciencias Sociales (cuatro ayudas de 100.000 euros), y Humanidades (cuatro ayudas de 75.000 euros). Los proyectos abordan desde distintos ángulos los mecanismos de la infección, el uso de Big Data para diagnóstico y tratamiento, así como su impacto psicosocial y económico. Cinco comisiones de expertos han evaluado los cerca de 1.000 proyectos presentados.

En el campo de la Biomedicina, los proyectos que han accedido a las ayudas son:

• Inmunoterapia sintética contra la COVID-19 y futuras pandemias de coronavirus. La destrucción de hábitats naturales hace prever la aparición de más brotes epidémicos causados por nuevos coronavirus. Este proyecto, encabezado por  Luis Álvarez Vallina, jefe de la Unidad de Inmunoterapia del Cáncer, Fundación de Investigación 12 de Octubre (F12O), pretende desarrollar y validar a nivel preclínico una estrategia de inmunología sintética para generar inmunidad contra especies de coronavirus que utilizan la proteína ACE2 como puerta de entrada a la célula humana. Los investigadores producirán en el laboratorio una nueva generación de moléculas ‘spikebodies’, llamadas así por su capacidad para bloquear la interacción de la ACE2 con la glicoproteína S (‘spike’) de diferentes coronavirus.
• Reeducando el sistema inmunitario para combatir la COVID-19. Los casos más graves de COVID-19 se asocian a una respuesta exacerbada del sistema inmunitario, apodada ‘tormenta de citoquinas’, y a la aparición de fibrosis en los pulmones, sintomatología provocada por la acción de células defensivas, los macrófagos. Ángel  Corbí López, profesor de Investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), lidera este proyecto que aspira a entender los mecanismos moleculares que conducen a la tormenta de citoquinas y la fibrosis pulmonar, y a poner a prueba la hipótesis de que es posible ‘reeducar’ a los macrófagos para que actúen en sentido positivo y evitar las lesiones más graves de la COVID-19.

• Coronavirus

  Inteligencia artificial para detectar COVID-19 en menos de un segundo sobre radiografías

  Francisco Herrera, catedrático de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada, lidera una investigación que pretende diagnosticar el COVID-19 en menos de un segundo a través de radiografías del tórax. El proyecto, que se encuentra en fases avanzadas, utiliza la inteligencia artificial como herramienta para interpretar imágenes biomédicas de forma más eficaz que el cerebro humano. Esta técnica ayudaría en gran medida a aquellos centros sanitarios que no disponen de sistemas de diagnóstico por imagen sofisticados.

  Investigando los macrófagos en una colección única de biopsias COVID-19. El estudio de los macrófagos también basan este proyecto que ha observado al microscopio muestras de tejidos obtenidas ‘postmortem’ de pacientes poco después de su fallecimiento en la unidad de cuidados intensivos y la exacerbada presencia de los macrófagos. Ignacio Melero, investigador del Departamento de Inmunología de la Clínica Universidad de Navarra, lidera este equipo de investigación que tratará de identificar en esta colección única de muestras de micro-autopsias los mecanismos que explican la alta presencia y activación de macrófagos.

• Bioingeniería para generar ‘mini-riñones’ humanos y entender la infección del coronavirus. Una de las principales herramientas para combatir la COVID-19 es entender qué ocurre cuando el virus entra en las células e identificar los mecanismos de la célula que secuestra el patógeno para replicarse y seguir infectando. Este proyecto altamente multidisciplinar está liderado por investigadores de tres centros en distintos países, con Nuria Monserrat, experta en biología del desarrollo en el Instituto de Bioingeniería de Cataluña, como investigadora principal. Los investigadores estudiarán cómo infecta el SARS-CoV-2 a células de ‘mini-riñones’, realizados mediante bioingeniería a partir de células madre humanas, que permitirá acelerar un tipo de investigación que de otra manera llevaría años.

Los proyectos elegidos en el área de ‘Big Data’ e Inteligencia Artificial son:

• Modelos de ‘machine learning’ para determinar el riesgo de fallecimiento o intubación. A partir de datos de más de 9.000 pacientes, este trabajo liderado por Concha Bielza, catedrática de Estadística e Investigación Operativa en el Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid, desarrollará modelos de ‘machine learning’ para predecir el riesgo de fallecimiento o de ser intubada que tiene una persona analizando los factores que van a determinar el pronóstico. Además, evaluará la eficiencia de un tratamiento a partir de comparaciones de pacientes que han sido tratados con diferentes medicamentos y construirá un modelo de red bayesiana que capture todas las relaciones que hay entre diversas variables para hacer razonamientos probabilísticos sobre el riesgo de mortalidad.
• Una base de datos que recopila todo el conocimiento científico sobre el coronavirus. Día tras día aumenta la cantidad de artículos científicos publicados sobre el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 y las referencias a nuevos conocimientos sobre esta área. Con el objetivo de sacar el máximo partido a toda la cantidad de artículos científicos publicados sobre el coranavirus, nace el proyecto de Óscar Corcho García, catedrático en Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid. Mediante el uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural y minería de textos a gran escala, esta base de datos es capaz de establecer relaciones entre medicamentos, síntomas, enfermedades asociadas y un gran número de variables más aplicadas al coronavirus.
• Algoritmos de aprendizaje profundo para diagnosticar COVID -19 en radiografías de tórax. Con el objetivo de desarrollar una herramienta de inteligencia artificial para identificar afectación pulmonar en fases incipientes por medio de radiografías de tórax, Francisco Herrera, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y director del Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, lidera esta proyecto basado en algoritmos de aprendizaje profundo. Su desarrollo permitiría disponer de un sistema de detección automatizada de la COVID-19 en pacientes sospechosos, disponible en cualquier centro de salud que disponga de rayos X.
• Análisis de la movilidad humana para medir el impacto de las medidas de confinamiento. Nuria Oliver, cofundadora de la Fundación ELLIS Alicante, encabeza este proyecto que analizará la movilidad humana a gran escala a partir de datos de telefonía móvil. Pretenden medir el impacto de las medidas de confinamiento para determinar, entre otras cosas, la movilidad máxima que puede absorber cada departamento de salud antes de alcanzar su tasa de contagio máxima o desarrollar modelos epidemiológicos computacionales para determinar cómo se propagaría la pandemia en base a diferentes situaciones y modelos predictivos sobre el número de hospitalizaciones.

Relacionados con la Ecología y Veterinaria, los proyectos elegidos han sido:

• Detección de SARS-CoV-2 en muestras de aerosol atmosférico. Entre la incubación del virus y la aparición de síntomas, existe un periodo en el que los infectados son altamente infecciosos y espiran partículas virales que se han detectado en filtros de aire recogidos en Italia. El objetivo del proyecto empujado por Juana María Delgado Saborit, investigadora Distinguida GenT del Grupo de Investigación Epidemiología Perinatal, Salud Ambiental e Investigación Clínica de la Universitat Jaume I, es explorar y explotar ese periodo para facilitar el diseño de planes de emergencia y medidas de actuación.
• La relación entre contaminación atmosférica y COVID-19. Este proyecto surge con el objetivo de comprender mejor la relación entre contaminación atmosférica y la COVID-19 en una triple vertiente: conocer en qué medida se han modificado los niveles de los principales contaminantes atmosféricos por la reducción del tráfico de la y de la actividad industrial, encontrar asociaciones entre exposición a determinados contaminantes atmosféricos y la propagación del virus, e investigar el posible papel que puede jugar el PM del aire ambiente como vector de transmisión del SARS-CoV-2. Esta investigación está liderada por Ignacio Fernández Olmo, catedrático de Ingeniería Química del Departamento de Ingenierías Química y Biomolecular de la Universidad de Cantabria.

• Coronavirus

  Científicos españoles investigan el fenómeno de las ‘fake news’ aplicado a la crisis sanitaria del COVID-19

  El proyecto RRSSalud investiga la tipología y la dinámica de divulgación de las noticias falsas sobre el coronavirus en redes sociales contribuyendo así a paliar los efectos negativos de esta crisis sanitaria. La iniciativa, coordinada por el investigador Ramón Salaverría, forma parte del programa de Ayudas a Equipos de Investigación Científica de la Fundación BBVA en Economía y Sociedad Digital de 2019. Una de las primeras conclusiones del estudio determina que un tercio de los bulos referidos a la actual alarma sanitaria son contenidos falsos de salud o científicos.

  Modelos de ratón transgénico para estudiar la infección en humanos y animales. Alfonso Gutiérrez Adán, profesor de Investigación y codirector del Departamento de Reproducción Animal, Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), organiza esta investigación para generar los primeros modelos de ratón transgénico que reproduzcan la infección humana y modelos de posibles especies transmisoras del SARS-Cov-2, como animales de compañía (gatos y perros) y de producción (caballos, cerdos y vacas). Esta selección de animales se debe a la similitud humana por tener una proteína ACE-2 que actúa como puerta de entrada del virus. Los ratones transgénicos servirán para analizar la infectividad, las especies susceptibles, y las especies transmisoras del SARS-Cov-2 y/o los nuevos coronavirus que pudieran producir futuras pandemias.

• El papel de las mascotas en la transmisión del virus. Existen distintas descripciones que indican que las mascotas pueden ser expuestas al virus. Esta frecuencia de infección en mascotas es virtualmente desconocida y los datos existentes se basan en unas pocas descripciones a nivel mundial. La investigación conducida por Joaquim Segalés Coma, investigador del Centro de Investigación en Sanidad Animal (CReSA) del Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias (IRTA), y catedrático de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), tiene el objetivo de establecer la frecuencia de infección por el SARS-CoV-2 en mascotas y determinar su papel potencial en la epidemiología de la COVID-19 como reservorios potenciales.

En el campo de la Economía y las Ciencias Sociales, los proyectos que han accedido a las ayudas son:

• La eficacia de las políticas públicas sociales anticrisis COVID-19. La razón del proyecto es evaluar cuantitativamente si las medidas en política socioeconómica adoptadas en España son eficaces y consiguen corregir las desigualdades o por el contrario agravan esos desequilibrios. El equipo, liderado por Juan José Dolado Lobregad, catedrático en el Departamento de Economía de la Universidad Carlos III de Madrid, utilizará modelos de equilibrio general dinámico estocástico, una metodología que permite abordar el problema teniendo en cuenta la gran heterogeneidad de actores y sectores, para obtener una evidencia que permita a los decisores públicos adoptar medidas más eficaces en esta o futuras crisis.
• Seguimiento en tiempo real de datos masivos para mejorar las políticas públicas aplicadas a COVID-19. Rubén Durante, catedrático de Economía y Empresa en la Universitat Pompeu Fabra, es el investigador jefe de este proyecto que monitoriza ya en tiempo real datos bancarios, anonimizados y agregados, de millones de clientes de entidades financieras para analizar la evolución de sus ingresos y pautas de consumo. Así, a través de técnicas de procesamiento de datos masivos, se podrá conocer entre otras cosas, qué porcentaje de personas ha visto caer sus ingresos durante la pandemia y en qué cuantía o calcular cuánto habrían aumentado las desigualdades sociales si no se hubieran puesto en marcha compensaciones públicas.
• Detección inmediata de ‘fake news’ relacionadas con la COVID-19. Para conseguir la mayor veracidad y fiabilidad posibles en las noticas en el menor tiempo y con el menor esfuerzo, este proyecto recopilará una gran cantidad de informaciones sobre la COVID-19 y las etiquetarán como verdaderas o falsas para, por medio de ‘Deep Learning’ y procesamiento de lenguaje natural, crear un motor que se integre de manera sencilla en navegadores y redes sociales. Alejandro Martín García, profesor ayudante doctor en el departamento de Ingeniería Informática de la Universidad Politécnica de Madrid, lidera este proyecto.
• El impacto de la pandemia en los profesionales de la salud. La pandemia ha supuesto una carga de enorme magnitud sobre los profesionales sanitarios, que ha provocado que una cantidad elevada haya experimentado síntomas compatibles con el Trastorno de Estrés Postraumático. Este grupo de investigación, encabezado por Teresa Moreno Casbas, directora de la Unidad de Investigación en cuidados y servicios de salud del Instituto de Salud Carlos III, calcula según estudios preliminares, que hasta un 14,5% podría haber sufrido síntomas severos. Su objetivo es recoger datos de profesionales que hayan tenido relación con enfermos de COVID-19 para conocer en qué medida esta experiencia les ha impactado en su salud mental y ofrecer un servicio de seguimiento y soporte a aquellos que lo precisen.

Por últimos, los proyectos apoyados en el área de las Humanidades son:

• De la gripe de 1918 a la COVID-19: un análisis histórico en Europa y América Latina. El objetivo central del proyecto coordinado por Maximiliano Fuentes Codera, director de la Cátedra Walter Benjamin, Memoria y Exilio de la Universitat de Girona, es analizar el impacto de la gripe de 1918 y los vínculos entre las políticas públicas colectivas y los discursos y procesos desarrollados desde el inicio de la epidemia hasta la década de 1930. Pretende situar esa pandemia en el marco de la crisis del liberalismo posterior a la Gran Guerra para articular un estudio comparativo que incluye escenarios de la Europa meridional (España, Italia y Portugal) y América Latina (Argentina, Brasil y México).
• Nuevas redes de solidaridad en la COVID-19: comunidades emocionales, activismo de base y ayuda mutua. La crisis económica derivada de las medidas de distanciamiento social y los confinamientos ha aumentado las desigualdades raciales, de género y económicas y ha impactado  en las enfermedades crónicas, el abuso doméstico y la violencia de género. Javier Moscoso Sarabia, profesor de investigación de Historia y Filosofía de la Ciencia del Instituto de Historia del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, y su equipo analizarán la aparición, en España y América Latina, de nuevas formas de solidaridad comunitaria para afrontar estos problemas.
• Visión ética de los algoritmos que deciden el ingreso en UCI o geolocalizan a los afectados por COVID-19. Este proyecto generará un protocolo que permita realizar una auditoría ética de los algoritmos utilizados en la COVID-19 para priorizar el ingreso en UCIs y para establecer mediante geolocalización por teléfono móvil el grado de infiltración del virus en una zona específica. Los autores, liderados por Ángel Puyol González, profesor de Ética en la Facultad de Filosofía y Letras de la Universidad Autónoma de Barcelona, explican que los algoritmos facilitan la toma de decisiones, pero sus resultados pueden ser injustos.
• Analizar los resultados de una ‘ciencia bajo presión’. La presión para obtener soluciones a la crisis de la COVID-19 ha generado sobre los investigadores una demanda urgente de certezas que guíen la toma de decisiones. Este proyecto quiere evaluar la fiabilidad de los estudios publicados durante la crisis para comprobar si la explosión de producción científica de este periodo ha provocado una mayor tasa de resultados endebles. Salvador Soto Faraco, profesor de investigación ICREA en el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Escuela de Ingeniería en la Universidad Pompeu Fabra, es el investigador principal del proyecto.