Un común de datos para acelerar la investigación en COVID y largo-COVID

En un estudio reciente publicado en el servidor de preimpresión medRxiv *, los investigadores en los Estados Unidos desarrollaron un bien común de respuesta pandémica (PRC) llamado el bien común de la enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19) de Chicagoland (CCC). El CCC sirvió a Chicago, el estado de Illinois y las regiones circundantes en los Estados Unidos (EE. UU.). Estudio: The Pandemic Response Commons.
Crédito de la imagen: Orpheus FX /Shutterstock El proyecto de seguimiento de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU. señaló varias diferencias regionales en la incidencia, las muertes y las disparidades de salud de COVID-19. Por lo tanto, se volvió crucial seleccionar, integrar y analizar los datos de COVID-19 a nivel regional y agregar los resultados para informar las políticas a nivel nacional. Los datos comunes, como PRC, seleccionan, integran y armonizan datos para una comunidad específica, por ejemplo, investigadores que estudian una epidemia o pandemia, trabajadores de la salud pública y legisladores. Por lo general, requieren varios acuerdos legales y de datos.
Sin embargo, una instancia regional de un PRC desarrollado en el estudio actual fue diseñado para ser parte de un ecosistema de datos más amplio, operar a un nivel bajo y aumentar la actividad según lo requiera la pandemia. Lo que es más importante, comprendía múltiples bienes comunes regionales para respaldar la respuesta a la pandemia a través del análisis y el intercambio de datos locales, regionales y federados. En el presente estudio, los investigadores utilizaron la plataforma de datos de fuente abierta Gen3 para desarrollar PRC, y un consorcio formal de organizaciones del área de Chicagoland la operó.
Gen3, basado en acuerdos de plataforma, datos y consorcio, fue desarrollado por la beneficio del Consorcio Open Commons. El Consorcio Open Commons tiene tres funciones principales, a saber: i) ayuda a establecer un consorcio para construir y operar un común de datos, ii) garantiza que los datos se contribuyan a un común de datos, y iii) facilita a sus miembros trabajar en grupos, analizar datos y desarrollar aplicaciones y servicios de software para mejorar la funcionalidad de los bienes comunes. El CCC seleccionó y armonizó varios conjuntos de datos, incluidos datos clínicos de ~90 000 pacientes, resumen de datos estadísticos de casos de COVID-19 y datos de secuenciación de más de 5300 genomas variantes del coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2).
El CCC tenía ocho miembros y cinco grupos de trabajo. Sus ocho miembros, a saber, Rush University Medical Center, University of Chicago, Southern Illinois University, University of Illinois at Chicago, St.
Anthony Hospital, Sinai Chicago, NorthShore University HealthSystem y CommunityHealth, habían contribuido con datos clínicos de más de 90,000 sujetos con COVID-19. El grupo de trabajo de datos clínicos desarrolló un modelo de datos estándar para que cada miembro aporte datos en el formato requerido. El grupo de trabajo de modelado epidemiológico utilizó los recuentos agregados obtenidos por el CCC para casos de COVID-19, muertes y comorbilidades seleccionadas para comprender las disparidades de salud y crear modelos predictivos. cuenta para Illinois. Asimismo, el grupo de trabajo desarrolló modelos de regresión para comprender las diferencias temporales relacionadas con la edad de raza/etnicidad en las proporciones de casos/letalidad. El grupo de trabajo de vigilancia de variantes recopiló y aportó más de 5300 secuencias del genoma del SARS-CoV-2 a bases de datos genómicas nacionales e internacionales.
Captura de pantalla de la RPC El software Gen3 genera automáticamente una interfaz de programación de aplicaciones (API) para el acceso a datos y metadatos, el envío de datos, la autorización y la autenticación, todo lo cual hace que tanto el acceso controlado como el público sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables (FAIR). Por ejemplo, PRC alberga un navegador PRC Jupyter Notebook de acceso público que ayuda a acceder a datos de incidencia de casos, fatalidades, clínicos, de movilidad y de imágenes de COVID-19. Tres instituciones participantes contribuyeron con datos de COVID-19 a nivel de paciente a partir del 1 de marzo de 2020.
El PRC analizó los datos enviados e identificó problemas de calidad de los datos. El análisis de calidad incluyó el desarrollo de gráficos para comparar los recuentos de pacientes por demografía, síntomas, eventos de hospitalización y comorbilidades preexistentes. Además, la República Popular China utilizó datos a nivel de condado de informes estadísticos resumidos (SSR) para desarrollar modelos epidemiológicos, que proporcionaron información para superposiciones de mapas que son fácilmente accesibles para el público.
Captura de pantalla de variantes virales y su distribución geográfica El PRC también trabajó en un proyecto con la Universidad del Sur de Illinois (SIU) para analizar la secuencia genómica del SARS-CoV-2 y comprender mejor la propagación de COVID-19 en Illinois. El proyecto había secuenciado más de 5300 genomas del SARS-CoV-2 que abarcaban 16 clados virales y más de 150 variantes para rastrear la evolución del SARS-CoV-2 en Illinois e identificar la aparición de variantes preocupantes (COV) específicas del SARS-CoV-2. El CCC contenía datos clínicos de más de 90 000 COVID-19, SSR para el análisis de las disparidades de salud de COVID-19, más de 5300 datos de secuenciación del genoma del SARS-CoV-2 y datos públicos relacionados con COVID-19.
En general, el CCC los datos eran ricos, fácilmente disponibles para una comunidad más amplia y mejoraron la visión nacional de los problemas relacionados con COVID-19 para acelerar la investigación sobre COVID-19 y Long COVID. En resumen, el estudio destacó la importancia de un bien común regional de COVID-19 para complementar los esfuerzos en curso para recopilar datos de COVID-19 a nivel nacional para ayudar a respaldar la investigación clínica y el desarrollo de políticas. medRxiv publica informes científicos preliminares que no son revisados ​​por pares y, por lo tanto, no deben considerarse concluyentes, guiar la práctica clínica o el comportamiento relacionado con la salud ni tratarse como información establecida.
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