Los estadísticos trabajan en diferentes frentes para ayudar a comprender y encontrar soluciones en la batalla contra el COVID-19
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A menudo se considera que la estadística es una rama abstracta de las matemáticas que se basa en ecuaciones y modelos teóricos complejos; para el profano, las aplicaciones de tales modelos abstractos no siempre son inmediatamente evidentes.
Pero desde el brote de COVID-19, los legisladores y el público han recurrido habitualmente a los estadísticos para obtener información, desde la secuenciación genómica y los ensayos clínicos hasta las pruebas y el rastreo de contactos.
En la Escuela de Humanidades y Ciencias de Stanford , la facultad de estadística está trabajando en diferentes frentes en la lucha contra el COVID-19. Su trabajo, a menudo en colaboración con Stanford Medicine, podría hacer contribuciones significativas para frenar la pandemia.
Esta serie presenta tres estudios en el Departamento de Estadística que abordan el brote de coronavirus utilizando diferentes enfoques: seguimiento de mutaciones genéticas en el coronavirus , desarrollando un enfoque más práctico para el modelado predictivo y diseñando ensayos clínicos de nuevos tratamientos prometedores.
Monitoreo de mutaciones
Hacer pruebas de detección del coronavirus en individuos ha sido un gran desafío. Ahora, los bioestadísticos están rastreando mutaciones genéticas en el virus para estimar el tamaño y la propagación de COVID-19, y los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades anunciaron recientemente un gran esfuerzo para secuenciar el genoma del coronavirus.
El coronavirus que causa COVID-19 es esencialmente una sola hebra de ARN rodeada por una membrana delgada de lípidos aceitosos y proteínas.
El ARN, como su pariente cercano, el ADN, lleva el código genético del virus en una secuencia de moléculas abreviadas con las letras A, C, G y U. En el coronavirus, la secuencia de ARN contiene unas 30 000 letras.
Cuando una persona está infectada, el ARN invasor engaña a las células humanas sanas para que produzcan millones de copias del virus. A medida que la enfermedad se propaga y el virus continúa replicándose, ocurren pequeños errores, llamados mutaciones, en la secuencia.
Por ejemplo, las letras ACG podrían copiarse erróneamente como ACU. Estas secuencias mutadas aparecen en muestras de sangre de personas infectadas con COVID-19, proporcionando a los científicos pistas genéticas importantes sobre el origen de la pandemia.
«Si tiene muestras virales de diferentes personas infectadas, puede estimar cuánto cierran sus secuencias virales genéticamente al comparar los patrones de mutaciones compartidas», dijo Julia Palacios, profesora asistente de estadística y ciencia de datos biomédicos. «Puedes rastrear en el tiempo cuando pares de secuencias compartieron un ancestro común».
Cientos de secuencias de ARN de muestras virales de COVID-19 se depositan diariamente en un banco de datos de acceso abierto, lo que permite a Palacios y su investigación equipo para rastrear las mutaciones del coronavirus en todo el mundo. Estas secuencias mutadas también ayudan a los científicos a determinar el tamaño de una población infectada y si está creciendo.
«Estamos analizando la diversidad genética del virus a lo largo del tiempo», explicó Palacios. «Los virus necesitan infectar a las personas para evolucionar. Si el virus infecta a una gran cantidad de personas, observará una gran cantidad de mutaciones. Pero si la población infectada es pequeña, la diversidad genética permanecerá constante. A medida que obtiene más secuencias, puede ver si la tendencia sigue creciendo, permanece sin cambios o está comenzando a decaer, en cuyo caso la infección puede haber alcanzado su punto máximo».
La combinación de datos genéticos sólidos con modelos epidemiológicos podría conducir a predicciones más precisas de cómo el virus se propagará en los próximos meses, agregó.
«Tener una mejor estimación de la cantidad de casos es muy importante para que los epidemiólogos puedan predecir lo que sucederá en el otoño», dijo. «Pero hay tantas preguntas sin respuesta. Por ejemplo, nuestros análisis muestran una tasa de mutación muy variable que sugiere cepas muy heterogéneas que evolucionan a diferentes velocidades, pero cuantos más datos obtengamos, más preguntas podremos hacer y tratar de responder». /p>
Para Palacios, entender cómo evoluciona el virus es más que un ejercicio académico.
«COVID-19 está afectando a todos y estamos tratando de encontrar formas de ayudar», dijo. . «Esa es la motivación de mi grupo para trabajar en esto».
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