Doenças infecciosas emergentes como Zika, Ebola, Chikungunya e MERS são perigosas e imprevisíveis. Organizações de saúde pública precisam de dados o mais cedo possível para prever a disseminação de doenças e planejar respostas. No entanto, os dados iniciais são muito difíceis de obter, porque devem ser coletados proativamente de possíveis fontes de doenças no ambiente. Pesquisadores estimam que entre 60 e 75% das doenças infecciosas emergentes são originárias de animais, que são muito difíceis de monitorar.
O Project Premonition visa detectar seus causadores antes que eles causem surtos – transformando mosquitos em dispositivos que coletam dados de animais no ambiente. Existem mais de 3.600 espécies conhecidas de mosquitos, que picam uma grande variedade de animais, desde cães e galinhas a cobras e camundongos.
Cada mordida pode coletar alguns microlitros de sangue, contendo informações genéticas sobre o animal que foi mordido e patógenos que circulam naquele animal. Na verdade, já foi demonstrado que o DNA coletado dos mosquitos pode ser usado para identificar:
- Os tipos de animais que foram mordidos;
- Doenças transmitidas por mosquitos, como o Zika e o Nilo Ocidental, que infectam tanto mosquitos quanto hospedeiros. (por exemplo, humanos e animais);
- Vírus anteriormente desconhecidos de origem desconhecida.
No entanto, capturar e analisar mosquitos não é tão fácil quanto parece. Primeiro, o sistema de Premonição do Projeto deve encontrar e coletar com eficiência muitos espécimes vivos do ambiente; tradicionalmente uma tarefa de trabalho intensivo. Em segundo lugar, deve classificar através da enorme quantidade de dados gerados por mosquitos sequenciamento de genes para detectar com precisão os patógenos potenciais. Na verdade, isso se deve apenas aos avanços recentes em robótica, sequenciamento de genes e computação em nuvem que um sistema desse tipo poderia ser construído de maneira viável.
Para realizar essas tarefas, utiliza-se drones que localizam autonomamente hotspots de mosquitos, armadilhas robóticas para identificar e coletar espécimes interessantes e algoritmos de genômica em escala de nuvem e de aprendizado de máquina para pesquisar patógenos.
Essas tecnologias estão sendo desenvolvidas em uma colaboração entre pesquisadores da Microsoft, da Universidade de Pittsburgh, da Universidade Johns Hopkins, da Universidade da Califórnia em Riverside e da Universidade Vanderbilt, utilizando o Microsoft Cloud e em colaboração com organizações de saúde pública.
Engenheiros da Microsoft testando armadilha para combater o zika e detectar focos de mosquitos antes que eles causem surtos
Este projeto faz parte do Microsoft Healthcare NExT
Índice
Drones que Localizam Focos de Mosquitos
Drones para descobrir e monitorar onde os mosquitos se escondem. Acontece que encontrar mosquitos é mais difícil do que parece. As populações de mosquitos mudam diariamente com o clima. Um bloco urbano pode ter milhares de mosquitos e o próximo bloco quase nenhum. Este desafio é bem compreendido pelas organizações de saúde pública que devem inspecionar continuamente grandes áreas para novos pontos de acesso a mosquitos e criadouros.
Drones oferecem um meio eficiente para varrer grandes áreas para prováveis habitats de mosquitos. Para avaliar as capacidades dos drones, a equipe do Project Premonition fez teste em Granada para pesquisar locais em todo o país. Em cada local, uma armadilha padrão de mosquitos (armadilha de luz de CDC isenta de CO2) foi colocada para determinar se era um hotspot e um drone foi voado para capturar dados visuais de alta resolução. Granada é um local ideal para avaliar as capacidades dos drones por causa de seus diversos habitats, desde ambientes urbanos de baixa altitude até florestas de nuvens densas, todas em um raio de 135 quilômetros quadrados.
O mapa mostra os sites que foram avaliados. O mapa ao lado mostra o método atual para encontrar possíveis pontos de acesso usando imagens de satélite para estimar a densidade da vegetação (NDVI). Do ponto de vista do satélite, a ilha inteira aparece como um hotspot (tudo é verde), embora alguns desses locais sejam pontos críticos, enquanto outros não. A imagem mostra o ponto de vista do drone, que pode claramente distinguir poças de água, contêineres e estruturas não vedadas associadas a mosquitos. Os dados do drone são mais eficazes na distinção de hotspots por causa de sua capacidade de ver pequenos recursos sob árvores e ao redor de edifícios. Concluímos que os drones têm um potencial significativo para aplicações em saúde pública.
Drones para descobrir e monitorar onde os mosquitos se escondem.
O Project Premonition tem como objetivo executar essas tarefas com segurança e em escala, o que significa drones que podem navegar autonomamente em ambientes complexos para procurar pontos de acesso (eventualmente recuperando amostras por conta própria). Estamos investigando novos métodos de engenharia para fornecer a sistemas, como drones, recursos mais autônomos e, ao mesmo tempo, garantir que eles se comportem corretamente. Por exemplo, a linguagem P de programação de protocolo da Microsoft está sendo usada para criar uma lógica de voo mais segura do zero. E o avançado analisador de códigos Corral da Microsoft está sendo usado para encontrar possíveis falhas catastróficas no código de drone existente. Uma recente competição estudantil da National Science Foundation desafiou equipes de estudantes de graduação a construir drones que pudessem recuperar espécimes de mosquitos, ajudando a próxima geração de engenheiros a aprender como construir sistemas autônomos.
Detecção dos Patógenos por Sequenciamento Genético
Algoritmos de escala de nuvens que detectam patógenos conhecidos e desconhecidos. Algumas doenças infecciosas emergentes são causadas por patógenos que eram conhecidos, mas não foram testados regularmente em laboratórios, por exemplo. Zika e Ebola. Outros são causados por agentes patogênicos que antes eram desconhecidos para a ciência, por ex. SARS e MERS. Essas propriedades tornam as doenças emergentes muito difíceis de detectar precocemente usando técnicas tradicionais.
A fim de detectar todos os possíveis patógenos e seus hospedeiros com um único teste, estamos desenvolvendo algoritmos que analisam o material genético obtido a partir de mosquitos. O sequenciamento de genes converte mosquitos em centenas de gigabytes de dados genéticos sem se concentrar em um conjunto específico de patógenos. Esses dados podem nos informar sobre as espécies de mosquitos coletados, os animais que picaram e os patógenos que podem ter encontrado. No entanto, novos algoritmos devem ser desenvolvidos para procurar rapidamente vírus e micróbios, que são agulhas neste palheiro de dados.
Microsoft está testando uma nova armadilha para combater o zika e detectar focos de mosquitos antes que eles causem surtos
Conheça mais sobre o projeto aqui: Project Premonition
