Reducir la propagación de Covid-19 | Noticias del MIT

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Un aire de incertidumbre se apoderó del campus del MIT a principios de marzo. Susurros y rumores sobre el cierre del campus se arremolinaban en los pasillos. Los estudiantes se reunieron en masa en Killian Court para bailar, abrazarse y llorar, ya que les dijeron que tenían hasta el final de la semana para salir del campus. En unos días, el flujo habitual de actividad y ruido del Corredor Infinito se silenció.

A medida que los dormitorios y las aulas del MIT se volvieron extremadamente silenciosos, hubo una gran actividad entre profesores e investigadores. Los equipos de investigación del Instituto entraron en acción rápidamente, haciendo planes y desarrollando tecnologías para ralentizar o detener la propagación del virus. Estos equipos se encontraban entre las únicas personas a las que se les permitió estar en el campus esta primavera para trabajar en investigaciones relacionadas con Covid-19.

La naturaleza sin precedentes de esta pandemia mundial requiere una amplia gama de soluciones. Desde el diseño de ventiladores de bajo costo hasta la comprensión de la transmisión de virus y la fabricación de PPE, los ingenieros mecánicos han sido fundamentales en muchos proyectos de investigación destinados a frenar la propagación de Covid-19 y ahorrar vidas.

“Los ingenieros mecánicos están acostumbrados a desarrollar soluciones del mundo real para los grandes desafíos que enfrenta el mundo en una amplia gama de áreas de investigación”, dice Evelyn Wang, profesora Gail E. Kendall y directora del Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT. "Esto ha posicionado de manera única a nuestra comunidad de investigación para servir como líder en la respuesta global a la pandemia de Covid-19".

Desde principios de año, varios profesores e investigadores de ingeniería mecánica del MIT han liderado los esfuerzos de investigación colaborativa en la lucha contra el virus. Estos proyectos han tenido un impacto tangible, profundizando nuestra comprensión de cómo se propaga el virus, informando las pautas internacionales y protegiendo a los trabajadores de primera línea y las poblaciones vulnerables.

Predecir la propagación con aprendizaje automático

A principios de este año, a medida que aumentaban los casos de coronavirus en países como Italia, Corea del Sur y Estados Unidos, surgieron dos interrogantes principales: cuántos casos habría en cada país y ¿Qué medidas se pueden tomar para detener la propagación? George Barbastathis, profesor de ingeniería mecánica, trabajó con Raj Dandekar, un estudiante de doctorado en ingeniería civil y ambiental, para desarrollar un modelo que pudiera responder a estas preguntas.

La pareja creó el primer modelo que combina datos de la propagación de Covid-19 con una red neuronal para hacer predicciones sobre la propagación y determinar qué medidas de cuarentena fueron efectivas. Dandekar comenzó a desarrollar el modelo como un proyecto del curso 2.168 del MIT (Máquinas de aprendizaje), impartido por Barbastathis. Se inspiró en un enfoque matemático desarrollado por Christopher Rackauckas, un instructor de matemáticas en el MIT, que se publicó en un servidor de preimpresión en enero de este año.

"Me pareció muy interesante trabajar en este nuevo campo del aprendizaje automático científico, que combina el aprendizaje automático con el mundo físico utilizando datos reales", dice Dandekar. Su modelo mejoró el modelo SEIR tradicional, que captura el número de individuos "susceptibles", "expuestos", "infectados" y "recuperados", mediante el entrenamiento de una red neuronal para identificar también a aquellos que estaban en cuarentena y que por lo tanto, ya no estaban en riesgo. para propagar el virus. Usando datos después de que se registrara el caso número 500 en Wuhan, China; Italia; Corea del Sur; y en los Estados Unidos, Barbastathis y Dandekar mapearon la propagación del virus y derivaron lo que se conoce como la "función de control de cuarentena".

El resultado, quizás como era de esperar, demostró que cuanto más fuertes eran las medidas de cuarentena, más eficaz era un país para frenar o detener la propagación. Después de lanzar su modelo de código abierto en la web, Barbastathis reflexionó sobre la segunda ola que acababa de llegar a Corea del Sur durante una entrevista a principios de abril.

"Si Estados Unidos seguía la misma política de aliviar la cuarentena demasiado pronto, predijimos que las consecuencias serían mucho más graves", dijo Barbastathis en ese momento. Semanas después, muchos estados de los Estados Unidos encontraron que esas palabras sonaban verdaderas a medida que aumentaban los casos.

Poco después de poner su modelo a disposición del público, el equipo de investigación se vio inundado de consultas desde España a Silicon Valley. Empresas biofarmacéuticas, entidades gubernamentales y colegas académicos querían aplicar el modelo a su propio trabajo.

Durante el verano, Barbastathis y Dandekar comenzaron a colaborar con Rackauckas y Emma Wang, una estudiante de segundo año de ingeniería eléctrica e informática, para hacer que su modelo fuera aún más útil para otros investigadores de todo el mundo. todo. El resultado es un conjunto de herramientas que ofrece datos de diagnóstico y predictivos a un nivel más granular.

"Con nuestro nuevo modelo, podemos convertir los datos de Covid-19 en datos sobre cómo las medidas de cuarentena han logrado contener la propagación por país, e incluso por estado", dice Rackauckas. "Ahora tenemos una herramienta que puede asignar un puntaje general de fuerza de cuarentena que los investigadores pueden usar para correlacionar con todo tipo de otros fenómenos sociales".

Según Barbastathis, el modelo resultante es un testimonio de lo que se puede lograr mediante la colaboración interdisciplinaria. “Nuestro equipo representa a cuatro departamentos diferentes y estamos muy orgullosos de ello”, dice.

El equipo espera que el nuevo modelo proporcione información sobre los métodos de cuarentena o distanciamiento social más efectivos para detener la propagación del virus. "Nuestra aspiración es que nuestro modelo pueda correlacionar efectivamente la tasa de este crecimiento con varios aspectos de las políticas seguidas", agrega Barbastathis.

Mientras Barbastathis y sus colegas esperan comprender la propagación del virus a nivel nacional o estatal, Lydia Bourouiba, profesora asociada de ingeniería civil y ambiental con un cargo conjunto en ingeniería mecánica en el MIT, intenta comprender la propagación a nivel micro.

Mapeo del camino de las partículas virales

Bourouiba ha pasado toda su carrera tratando de averiguar cómo se transmiten las enfermedades de persona a persona. Después de su experiencia como estudiante de posgrado en Canadá durante el brote de SARS-CoV-1, comúnmente conocido como SARS, combinó su experiencia en dinámica de fluidos con epidemiología, estudiando la transmisión. de una variedad de virus de la influenza como becario e instructor postdoctoral.

Cuando fundó el Laboratorio de dinámica de fluidos de transmisión de enfermedades en el MIT, Bourouiba continuó enfocándose en la dinámica de fluidos fundamental en relación con la transmisión de patógenos, así como en cómo las gotas se exhalan de una persona, al estornudar, toser o respirar, y se propagan por el aire a otra persona. Esta investigación combina experimentación y modelado.

A principios de este año, Bourouiba se preocupó por las tendencias que estaba notando con el virus que pronto se llamaría SARS-CoV-2 o Covid-19. “Estuve muy atento a los esfuerzos de control sin precedentes en Wuhan. A finales de enero, tenía muy claro que esto iba a ser una pandemia ”, recuerda Bourouiba.

Ella comenzó a hacer sonar las alarmas con varias agencias y organizaciones mientras continuaba con los esfuerzos de investigación de su equipo. También centró su enseñanza del curso 2.250 (Fluidos y enfermedades) en eventos relacionados con el SARS-CoV-2.

A finales de marzo, Bourouiba publicó una investigación en JAMA quien pasó a discutir el paradigma de transmisión de enfermedades que había propuesto en el pasado, incluso en una conferencia TEDMED en 2019. En el artículo, hizo un llamado para entregar en cuestión y actualizar el marco científico actual que ha dado forma a las recomendaciones de salud pública sobre las vías de transmisión de enfermedades respiratorias.

Muchos gobiernos y organizaciones de salud habían utilizado un marco de transmisión de enfermedades desarrollado en la década de 1930 por William Firth Wells para informar las políticas de máscaras o las reglas de distanciamiento social, como mantenerse a dos metros entre sí. Sin embargo, basándose en años de investigación, Bourouiba ha descubierto que las partículas exhaladas de un individuo pueden viajar mucho más lejos de lo que se pensaba.

El principal problema del modelo obsoleto es cómo se clasifican las exhalaciones. "La física del proceso de exhalación no se puede clasificar en gotas grandes y aisladas de aerosoles", explica Bourouiba. "Es un continuo de gotas que se mueven en una nube de gas multifase, y la nube es esencial para impulsar el flujo general".

El equipo de Bourouiba utiliza una combinación de técnicas ópticas y de modelado, que incluyen imágenes de alta velocidad, shadowgraphy, schlieren y una gama de detección e imágenes de partículas, para mapear el flujo transitorio de varios exhalaciones. Utilizan estas tecnologías para obtener imágenes y cuantificar una variedad de exhalaciones, que incluyen toses y estornudos, y crean modelos de estas exhalaciones complejas. La nube de gas resultante puede transportar y propulsar gotitas expulsadas hasta 16 pies por tos y hasta 27 pies por estornudo.

Los hallazgos y la conciencia pública en el artículo de Bourouiba ayudaron a remodelar los consejos sobre el uso de máscaras faciales en público en varios lugares. Muchos, incluido Bourouiba, sintieron que el retraso significativo en la emisión de pautas de mascarillas faciales en algunos lugares no ha ayudado a contener el brote de manera rápida y temprana.

“El examen del evento del SARS y su número de víctimas, aunque ahora eclipsado por el SARS-CoV-2, nos ha llevado a una gran lección aprendida: esperamos tener respuestas científicas definitivas y definitivas en el incendio. pandemia, que generalmente involucra un nuevo patógeno. El principio de precaución debe usarse siempre en combinación con conocimientos en constante evolución ", dijo." Además, las inversiones en investigación sobre la prevención y el control entre pandemias también son esenciales para permitir la construcción de una base sólida. conocimiento de ese conocimiento local o global que ocurre regularmente. eventos."

En el futuro, Bourouiba se centrará en estudios que se basen en su trabajo anterior. Esto incluirá un modelado de fluidos a múltiples escalas relacionado con la evaluación de la eficacia de los materiales para la protección respiratoria y colaboraciones para examinar los efectos de la dinámica de fluidos del virus Covid-19 y del virus. otros patógenos. También se centra en la circulación del aire en entornos interiores, especialmente en entornos educativos o relacionados con la salud, para garantizar la seguridad de los ocupantes, pacientes y trabajadores de la salud.

Otro equipo del MIT también se centró en mantener seguros a los médicos, enfermeras y trabajadores de primera línea mediante la producción en masa de un protector facial desechable. Martin Culpepper, académico y profesor de ingeniería mecánica en la clase de 1960, y su equipo en MIT Project Manus fueron uno de los primeros grupos de investigadores en acelerar la fabricación de un producto final en un esfuerzo por proteger personas de la propagación de Covid-19.

Proteger a los trabajadores esenciales

Con el número de personas infectadas aumentando rápidamente en ciudades como Nueva York y Boston, Massachusetts en marzo, una de las principales preocupaciones en la lucha contra Covid-19 se ha centrado en el equipo de protección personal o EPP. Las máscaras N95 y otros equipos de protección eran escasos. A muchos profesionales de la salud se les ha aconsejado que mantengan las mascarillas puestas más tiempo de lo seguro, lo que los pone en riesgo a ellos mismos y a sus pacientes. MIT Labs donó máscaras y guantes a los hospitales locales para ayudar a aliviar la escasez. Mientras tanto, personas bien intencionadas han recurrido a máquinas de coser e impresoras 3D para crear soluciones no médicas.

Culpepper trabajó con Elazer Edelman, profesor Edward J. Poitras de ingeniería médica y ciencia en el MIT, director del Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica del MIT y líder del equipo de alcance de crisis del MIT médico, para solucionar este problema. Además de ser profesora en el MIT, Edelman es cardióloga en ejercicio en el Brigham and Women’s Hospital. La pareja adoptó un enfoque diferente para abordar la escasez de PPE.

“La gente estaba tratando de hacer frente a la escasez de mascarillas produciendo más, pero queríamos reducir la velocidad a la que los trabajadores de la salud tienen que cambiar sus mascarillas”, explica Culpepper.

La solución con la que aterrizaron fue un protector facial desechable de bajo costo que los trabajadores de la salud podían sujetar alrededor de su rostro y cuello, protegiéndose y extendiendo el uso de la máscara que estaban usando. llevaba debajo de la pantalla.

Culpepper comenzó a trabajar en el prototipo inicial del protector facial en su casa a principios de marzo. Con la ayuda de un cortador láser en su sótano y la ayuda de sus hijos, probó materiales e hizo algunos prototipos. El personal de MIT Project Manus luego hizo docenas de prototipos usando un cortador láser en el espacio de fabricación de Metropolis para iterar el diseño hasta su estado final. También utilizaron una máquina Zund de gran formato en el Centro de bits y átomos del MIT para experimentar con materiales que no se pueden procesar en una máquina de corte por láser. Culpepper trabajó en estrecha colaboración con Edelman para probar los diseños en el campo.

Edelman trabajó con sus colegas en el hospital para obtener comentarios sobre el diseño inicial. "Llevé los prototipos al hospital y les mostré a las enfermeras y los médicos cómo almacenar, ensamblar y usar estos dispositivos", dice Edelman. “Luego les pedimos a las enfermeras y médicos que los usaran en situaciones que no fueran de Covid para darnos su opinión sobre el diseño”.

Culpepper señala que la perspectiva de Edelman fue vital para el proyecto. "Elazer tiene 'mens y manus' corriendo por sus venas", dice Culpepper. “Tiene una manera asombrosa de tener en cuenta los comentarios de los médicos, combinándolos con su experiencia y perspectiva, y luego traduciéndolos en un discurso de ingeniería procesable. Fue un eslabón vital en la cadena de éxitos que lo hizo posible.

Armados con comentarios positivos de los médicos, Culpepper y MIT Project Manus buscaron producir en masa los escudos. Los escudos fueron especialmente diseñados para ser fabricados a gran escala. Las troqueladoras pueden cortar fácilmente el diseño en miles de hojas planas por hora. Las placas estaban hechas de policarbonato y polietilen tereftalato de glicol, materiales cuidadosamente seleccionados para evitar tensiones en la cadena de suministro.

El MIT y el fabricante de protectores faciales, Polymershapes, han donado más de 100,000 protectores faciales a hospitales, centros de atención de emergencia y socorristas en las áreas más afectadas por el virus. notablemente Boston y Nueva York. Para octubre, Polymershapes había producido más de 800.000 escudos.

Según Culpepper, la cadena de suministro se ha estabilizado más rápido de lo esperado inicialmente. “Me complace que la cadena de suministro de protectores faciales se esté recuperando. Nuestro trabajo era ser un recurso provisional, estar allí cuando las personas en una emergencia necesitaban algo rápidamente hasta que llegara la cadena de acción. la oferta se está estabilizando ”, explica.

Los protectores faciales han ayudado a proteger a cientos de miles de trabajadores de la salud y pacientes que de otro modo habrían tenido que recurrir a opciones de EPP inseguras a medida que los casos crecían exponencialmente.

Durante el verano, los signos de vida regresaron lentamente al campus. Se ha permitido que más equipos de investigación regresen a sus laboratorios para reanudar el trabajo en investigaciones no relacionadas con Covid. Varios estudiantes de último año de licenciatura se han trasladado al campus para tomar clases con artículos en persona. Si bien muchos grupos de ingeniería mecánica pueden volver a centrar su enfoque en otros proyectos de investigación, el desarrollo de soluciones para la nueva realidad que enfrenta el mundo seguirá siendo una prioridad.

"Tenemos la obligación de utilizar nuestro diverso conjunto de habilidades y experiencia para ayudar a resolver los problemas urgentes que enfrentamos hoy a la luz de la pandemia", dice Wang. .

Hasta que se administre una vacuna a suficientes personas para detener el virus en su camino, los ingenieros mecánicos continuarán colaborando con investigadores y expertos de todas las disciplinas para desarrollar tecnologías y productos. e investigación que profundice nuestra comprensión del virus y tenga como objetivo frenar su propagación. a través del mundo.

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