La Universidad Industrial de Santander, UIS, logró que dos proyectos fueran seleccionados en MinCienciatón, por sus soluciones innovadoras en la lucha contra el COVID-19.
Este 30 de junio se llevó a cabo la Cumbre MinCienciatón: Innovación disruptiva frente al COVID-19. Este espacio se creó con la intención de generar interacción y diálogo sobre las iniciativas y propuestas desde la investigación frente al virus.
La UIS se destacó con dos proyectos enfocados en afrontar problemáticas ocasionadas por la pandemia y otras infecciones respiratorias agudas de gran impacto en la salud pública.
Una de las principales dificultades durante el proceso de contención de la pandemia ha sido la capacidad de diagnosticar los casos con la mayor precisión y rapidez posible.
Es por esto que los investigadores UIS aseguraron que en las dos iniciativas se pone a prueba la investigación y la tecnología para atacar esta problemática de salud y dejar a disposición del país herramientas que servirán para el diagnóstico y tratamiento de otras enfermedades que afectan la salud de los colombianos.
Los proyectos ganadores
La primera iniciativa de la UIS, fue liderada por el profesor Fabio Martínez Carrillo de la Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática. Esta tiene como objetivo el desarrollo de un sistema que permite la interpretación de imágenes de rayos X y CT’s (tomografías simples torácicas) mediante técnicas de inteligencia artificial.
Según informa Martínez Carrillo, “el análisis de estas imágenes puede ser fundamental para la apropiada caracterización e identificación del covid-19 y su principal síntoma clínico de alerta, el cual es el Síndrome Agudo Respiratorio”.
El desarrollo de este proyecto busca apoyar a los médicos, en cualquier parte del país y en los diferentes niveles de atención hospitalaria, en el diagnóstico temprano y manejo de los pacientes con este virus.
El plan de esta iniciativa es que “a largo plazo, el sistema pueda ser extendido a diversos centros hospitalarios para el tratamiento de enfermedades con afecciones como neumonía, fibrosis pulmonar, nódulos pulmonares entre otros”.
Además, asegura que “los modelos basados en inteligencia artificial podrán ser ajustados para las predicciones con mayor exactitud y además extendidos para la caracterización de nuevas patologías”.
“Esta propuesta plantea primero utilizar secuencias de tomografía computarizada para el modelamiento de biomarcadores digitales que permitan la detección temprana del covid-19 y soporte los resultados de exámenes clínicos del paciente”, dice Martínez Carrillo.
Así mismo, precisa que “como segundo aporte, se espera que la propuesta permita hacer seguimiento e identificación de los estados con síndrome agudo respiratorio. Cuenta con una plataforma web que permitirá realizar una aproximación diagnóstica de la neumonía para apoyar a los médicos en los diferentes niveles de atención hospitalaria”.
La segunda propuesta UIS avalada por la MinCienciatón es liderada por el profesor Francisco José Martínez Pérez, de la Escuela de Biología, con la participación de los profesores Lina María Vera Cala, de la Escuela de Medicina y Carlos Jaime Barrios Hernández, de la Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática.
El proyecto es una contribución al diagnóstico del COVID-19 y del virus de Influenza A H1N1 por RT PCR en tiempo real. Este consiste en analizar la información genética del virus con la que normalmente se identifica su presencia en un paciente, para generar un diagnóstico más preciso y válido que permita a las autoridades de salud realizar las acciones correspondientes para la adecuada atención clínica.
“En la prueba que se hace tradicionalmente se utiliza uno de los genes del virus, pero nosotros vamos a incluir tres genes más, para poder observar con mayor exactitud este virus y sus posibles variantes y así identificar a los nuevos virus que han infectado o pueden infectar a los colombianos”, explicaron los investigadores del proyecto.
El objetivo de esta propuesta, es generar un diagnóstico más exacto y eficaz para identificar el actual coronavirus y a su vez la Influenza A H1N1 en las personas que puedan estar infectadas, así como conocer las características de los genomas virales.
