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SIMON - la plataforma del aprendizaje de máquina que pavimenta el futuro del revelado vaccíneo

Este artículo fue escrito en correspondencia con Adriana Tomic, Ph.D., del grupo de la vacuna de Oxford.

El grupo vaccíneo de Oxford está en de mucha demanda en el momento mientras que hacen progreso enorme en su meta para concluir una vacuna para COVID-19. Sin embargo, a otra parte en el grupo, el otro trabajo está entrando en ése también tiene las implicaciones amplias para COVID-19 y el futuro del revelado vaccíneo.

Adriana Tomic, correvelador de SIMON, una plataforma de fuente abierta para aplicar el aprendizaje de máquina a los datos biomédicos, ha dado discernimiento Noticia-Médico en esta investigación innovadora sobre reacciones de la vacuna de la gripe.

Vacuna de COVIDHaber de imagen: Estudio/Shutterstock.com de la imagen de la gente

¿Por qué es la vacuna de la gripe un problema tan importante a resolver?

Infectan a millones de gente con el virus de gripe, conocido común como gripe, cada año, y mientras que para la mayoría, el sufrimiento es a corto plazo, qué muchos no realizan es ése para algunas personas, él puede ser fatal. Se estima que cada gripe del año mata hasta 0,5 millones de personas de por todo el mundo, y especialmente vulnerables son los niños mayores y jovenes.

Debido a un alto régimen mutacional, las nuevas deformaciones de gripe aparecen regularmente, haciendo el revelado de una vacuna que desafía determinado. Cada año, tenemos que desarrollar vacunas de la gripe para ofrecer la protección contra las deformaciones virales de circulación de otra manera allí somos un riesgo de un pandémico global.  Por lo tanto, prevenir los pandémicos futuros, es de la importancia crítica para entender cómo las vacunas estacionales ofrecen la protección contra gripe.

Usando el aprendizaje de máquina estudiar reacciones vaccíneas humanas

Tomic describe SIMON, o el modelado iterativo secuencial durante la noche, como “software libre para el uso del aprendizaje de máquina a los datos biomédicos”.

El grupo vaccíneo de Oxford fijó alrededor con el objetivo de perfeccionar la eficacia de la vacuna determinando quién era probable responder positivo a él.

Los objetivos mayores de nuestro proyecto son entender porqué protegen a algunos individuos que reciben la vacuna contra gripe mientras que otros consiguen infectados y predecir si un individuo responde apropiadamente a la vacuna.”

Adriana Tomic, Ph.D., grupo de la vacuna de Oxford

Usando SIMON entender estos retos implicó mucho trabajo que toma tiempo, tramitando y estandardizando todos los datos clínicos antes del análisis.  Sin embargo, los resultados la han probado que la valió.

SIMON podía determinar los subconjuntos de la célula inmune que estaban presentes en los que responderían bien a la vacuna, descrita en una de las publicaciones de la más-lectura de 2019 y 2020 según lo valorado por la asociación americana de inmunologistas. Estos resultados vinieron de FluPRINT, un proyecto en colaboración con la Universidad de Stanford que analizaba cinco estudios clínicos de la gripe a partir de 2007-2015.

¿Cómo podían estas conclusión perfeccionar vacunas de la gripe?

SIMON puede ser utilizado para predecir si el individuo puede responder apropiadamente a una vacuna basada en un equipo de parámetros del sistema inmune. Usando SIMON, determinamos los subconjuntos de células inmunes descritas no previamente para ofrecer la protección contra el virus.

Estos resultados son importantes para el revelado de la generación siguiente de vacunas y tienen la capacidad de cambiar fundamental la vacunología por el uso de los algoritmos de cómputo del descubrimiento para acelerar el descubrimiento de las configuraciones biomédicas.”

Adriana Tomic, Ph.D., grupo de la vacuna de Oxford

La teoría detrás de este descubrimiento para perfeccionar la vacuna de la gripe es que los tipos de la célula que están respondiendo bien en algunos individuos se podrían mejorar en los que no están respondiendo bien. Esto ofrece potencial enorme en perfeccionar la eficacia de la vacuna de la gripe.

SIMONSIMON - la plataforma de fuente abierta para aplicar el aprendizaje de máquina a los datos biomédicos. Haber de imagen: Adriana Tomic

Haciendo a SIMON accesible

Transfirieron directamente a SIMON más de 3.000 veces y él es ampliamente utilizados por los especialistas de la inmunología y de la vacunología a través de la universidad de Oxford, Universidad de Stanford, incluyendo también a investigadores en el instituto de Gualterio y de Eliza Pasillo para la investigación médica en Melbourne. El software es de fuente abierta y libre de transferir directamente, como el Tomic y los otros reveladores creen debe ser accesible a todos para tener el mejor impacto.

¿Cuál es siguiente para SIMON?

Actualmente, están utilizando a SIMON para investigar la vacuna de la gripe que se da a los niños y entender si la re-inmunización reduce la protección. Si éste es verdad probado, afectará grandemente a cuando las vacunas de la gripe deben ser dadas.

Las vacunas para otras enfermedades también se están examinando. El grupo vaccíneo de Oxford también está observando en la vacuna meningocócica dada a los niños y a las vacunas contra tifus de las salmonelas.

¿Por qué es esto tan importante en relación a COVID-19?

Adriana Tomic es parte de las personas que desarrollan una vacuna potencial para COVID-19, que está bien en su manera a la aprobación.

Nuestro trabajo con la aproximación de la inmunología de SIMON y de los sistemas pudo ser crucial para entender SARS-CoV2 y el revelado de la vacuna para parar los pandémicos COVID-19.”

Adriana Tomic, Ph.D., grupo de la vacuna de Oxford

SIMON podría ser factor clave en soportar esta vacuna aplicando el aprendizaje de máquina a los datos inmunológicos que eran recolectados en todo el mundo. Puede ayudar a convertirse terapias apuntadas y más eficientes para COVID-19.

“Otro aspecto importante es una base de datos de FluPRINT del abierto-acceso que generamos de juicios clínicas múltiples en las vacunas de la gripe realizadas en la Universidad de Stanford,” Tomic escribe. “Generar grupos de datos similares de juicios clínicas en curso en SARS-CoV2 será crítico para entender este virus y generar una vacuna eficiente.”

Más allá de la vacuna actual, esta investigación podría tener implicaciones más grandes, como puede ser utilizada en el revelado vaccíneo para toda clase de enfermedades. Esto es una perspectiva prometedora, dada la probabilidad de aumentar números de nuevas enfermedades en nuestro futuro y por lo tanto el potencial para que los pandémicos lleguen a ser más común.

Para ver el Web site de SIMON, enganche aquí (genular.org).

Lectura adicional

El proyecto entero de FluPRINT se describe detalladamente en el Web site siguiente: www.fluprint.com

La publicación en SIMON está disponible en:
https://www.jimmunol.org/content/jimmunol/early/2019/06/13/jimmunol.1900033.full.pdf

Llegue hasta la revista de Adriana Tomic de cómo el grupo de datos fue generado aquí: https://researchdata.springernature.com/channels/1455-behind-the-paper/posts/53950-unifying-clinical-data-to-reveal-influenza-imprint-on-immune-system.

La publicación para la base de datos de FluPRINT del abierto-acceso está disponible en: https://www.nature.com/articles/s41597-019-0213-4.

Sobre el Dr. Adriana Tomic

El Dr. Adriana Tomic

Adriana Tomic, Ph.D. es una persona de Marie Curie que trabaja en el grupo vaccíneo de Oxford donde ella lleva una investigación de la inmunología de los sistemas dirigida aplicando el aprendizaje de máquina entender cómo las vacunas trabajan. Durante su entrenamiento postdoctoral con el Dr. marca M. Davis en la Universidad de Stanford ella desarrolló una herramienta de cómputo para el uso del aprendizaje de máquina a los grupos de datos clínicos.

Pues un estudiante del Ph.D. en la Facultad de Medicina de Hannover, Alemania, Adriana generó una vacuna nueva del citomegalovirus y para este trabajo, ella recibió la recompensa para el mejor trabajo del Ph.D.

 

Sophia Coveney

Written by

Sophia Coveney

Sophia is a scientific conservationist and freelance editor based in the UK, currently studying for an M.Sc. in Marine Vertebrate Ecology and Conservation at the University of Exeter. She has a joint honors BSc in Biology and Psychology from Durham University.

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