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Seminario web de MIDAS: Armado del primer modelo colectivo multiescala de COVID-19

28 de mayo de 2021
en línea

DETALLES DEL EVENTO ANTERIOR:

FECHAS:
28 de mayo de 2021
UBICACIÓN:
en línea
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DESCRIPCIÓN

La serie de seminarios web de MIDAS presenta investigación de miembros de MIDAS y está abierta al público. 

Fecha/hora: viernes 28 de mayo de 12:00 a 1:00 p. m., EDT

Tema general: armado del primer modelo colectivo multiescala de COVID-19

Ponentes:

  • Filippo Castiglione, Director de investigación, Consejo Nacional de Investigación de Italia
  • Lucas Böttcher, Profesor Adjunto de la Escuela de Finanzas y Gestión de Frankfurt
  • Jacob Barhak, empresario por cuenta propia

 

Charla 1. Filippo Castiglione – 15 minutos
Tema: Derivación de la probabilidad de mortalidad dependiente de la edad usando una simulación inmune basada en agentes estocásticos
Utilizamos una plataforma de simulación inmune basada en agentes estocásticos para construir una cohorte virtual de individuos infectados con diversos grados de competencia inmune dependientes de la edad. Se establecieron parámetros para reproducir la variabilidad interpaciente conocida y las estadísticas epidemiológicas generales. Reproducimos in-silico varias observaciones clínicas e identificamos factores críticos en la evolución estadística de la infección. En particular, demostramos la importancia de la respuesta humoral sobre la respuesta citotóxica y encontramos que los títulos de anticuerpos medidos después del día 25 de la infección son un factor de pronóstico para determinar el resultado clínico de la infección. Finalmente, inferimos la función de probabilidad de mortalidad dependiente de la edad a partir de los datos de cohortes in silico.  

Biografía de Filippo Castiglione:
Filippo Castiglione trabaja actualmente como director de investigación en el Consejo Nacional de Investigación de Italia y es profesor adjunto en la Universidad RomaTre. Se graduó en Informática en la Universidad de Milán (Italia) y obtuvo un doctorado en Informática Científica por la Universidad de Colonia (Alemania). Fue becario visitante en IBM T.J. Watson Research Center, del Departamento de Biología Molecular de la Universidad de Princeton, de la Facultad de Medicina de Harvard, y del Instituto de Biomatemáticas Médicas de Tel Aviv (Israel). Ha recibido fondos de investigación de la UE en varios proyectos de TIC para la salud. Sus intereses van desde el estudio de sistemas complejos en general hasta el modelado de sistemas biológicos con un interés particular en el sistema inmune y patologías relacionadas. También está interesado en las metodologías de aprendizaje de máquinas e inteligencia artificial aplicadas a la medicina y la biología.


Charla 2: Lucas Böttcher – 15 minutos

Tema: Uso del exceso de estadísticas de muertes y pruebas para determinar las mortalidades del COVID-19
Factores como definiciones variadas de mortalidad, incertidumbre en la prevalencia de la enfermedad y muestreo sesgado complican la cuantificación de la mortalidad durante una epidemia. Independientemente de la medida de la mortalidad empleada, la población infectada y el número de muertes causadas por la infección deben estimarse sistemáticamente para comparar la mortalidad entre las regiones. Combinamos datos históricos y actuales de mortalidad, un modelo de pruebas estadísticas y un modelo SIR de la epidemia, para mejorar la estimación de la mortalidad. También formulamos un modelo SIR dependiente de la duración de la infección para definir estimaciones individuales y poblacionales de medidas dinámicas de mortalidad.

Lucas Böttcher Bio:  
Lucas Böttcher es Profesor Asistente de Ciencias Sociales Computacionales en la Escuela de Finanzas y Gestión de Frankfurt. Lucas recibió su doctorado en matemáticas aplicadas y física computacional de la ETH Zürich en 2018. Antes de su nombramiento en la Escuela de Frankfurt, trabajó como profesor en el Instituto de Física Teórica y como investigador postdoctoral en el grupo Macroeconomía, Innovación y Política de la ETH Zürich. En 2020, se unió a los Departamentos de Medicina Computacional y Matemáticas de la UCLA como investigador científico y miembro del Fondo Nacional Suizo.    


Charla 3: Jacob Barhak – 20 minutos:

Tema: El modelo de referencia para COVID-19 – El primer modelo colectivo multiescala de la enfermedad
El modelo de referencia para la progresión de la enfermedad fue inicialmente un modelo de diabetes utilizando el enfoque de armar modelos y validarlos contra diferentes poblaciones de ensayos clínicos. El modelo realizó la simulación a nivel individual mientras modelaba poblaciones enteras utilizando la herramienta de microsimulación (MIST) que emplea la informática de alto rendimiento (HPC). El modelo de referencia se transformó en el modelo del COVID-19 con el inicio de la epidemia. El modelo se compone ahora de múltiples modelos que representan diferentes fenómenos, tales como modelos para: riesgo de contagio, transmisión, respuesta humana y mortalidad. Algunos de esos modelos se calcularon utilizando escalas diferentes, incluyendo la escala celular, la escala orgánica, la escala individual y la escala poblacional. Por lo tanto, el modelo de referencia ha alcanzado ahora el logro de ser el primer modelo colectivo multiescala de COVID-19 conocido. Este proyecto está en curso y se darán vistazos a acontecimientos futuros.

Presentación interactiva: https://jacob-barhak.github.io/COVID19_Ensemble_MIDAS_Webinar.html

Biografía de Jacob Barhak:
Jacob Barhak es un empresario por cuenta propia. Es modelador de enfermedades computacionales que se centra en la comprensión automática de los datos clínicos. El modelo de referencia para la progresión de la enfermedad es su invención que ahora está protegida por 2 patentes estadounidenses. Sus otros esfuerzos incluyen la estandarización de los datos clínicos a través de ClinicalUnitMapping.com y el desarrollo de la herramienta de simulación de microsimulación (MIST). El Dr. Barhak tiene amplia experiencia internacional en ingeniería y ciencias de la computación. Es activo dentro de la comunidad python y dirige las reuniones Evening of Python Coding. Para obtener información adicional, visite http://sites.google.com/site/jacobbarhak/

 

TESTIMONIOS

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DOCUMENTOS DE LA REUNIÓN

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VIDEOS Y FOTOS

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