COVID-19 вдохновляет инновации
Может ли быть какая-то серебряная подкладка к этому кризису? Возможно, это так: мы были вынуждены ускорить принятие открытых инноваций, что позволило нам лучше справляться с этим кризисом и может сделать нас более устойчивыми и активными в будущих чрезвычайных ситуациях в области общественного здравоохранения. В этом случае под открытыми инновациями понимается сотрудничество, которое происходит внутри и между различными учреждениями для создания распределенного инновационного процесса.для создания продуктов и услуг. Компании, правительство, некоммерческие организации и граждане сотрудничают беспрецедентными способами в разработке недорогих и эффективных инструментов для профилактики, выявления и лечения COVID-19. Эти инициативы были рождены из общего духа социальной ответственности и гуманизма, и они придают компаниям и правительствам большую устойчивость и инициативу в будущих чрезвычайных ситуациях в области общественного здравоохранения. Существует пять ключевых областей, в которых распространяются открытые инновации.
Обмен данными
Для обеспечения эффективности ответные меры общественного здравоохранения на эпидемии должны основываться на данных. В прошлом пробелы в данных препятствовали эпиднадзору, прогнозированию и вмешательствам в эпидемии, особенно во время эпидемии Эболы 2014 года в Западной Африке. С появлением COVID-19 многие организации оперативно мобилизовались для расширения доступа к своевременным и открытым данным. В эти организации входит Управление по координации гуманитарных данных Управления ООН по координации гуманитарных вопросов , в котором размещены несколько инициатив по обмену данными COVID-19, в том числе Центр данных COVID-19 Организации Объединенных Наций , где статистики могут обмениваться рекомендациями, передовым опытом и информационными ресурсами. ,
Существует также репозиторий новых коронавирусов COVID-19 Университета Джонса Хопкинса , в котором ведется статистика заболеваемости и смертности по конкретной стране, составленная правительствами стран мира ( см. Выше ), а также Инициатива COVID-19 Testing Insights , которая обменивается данными тестирования по штатам . COVID-19 Открытый исследовательский Dataset (CORD-19) имеет свободно доступные, машиночитаемые научные статьи для искусственного интеллекта анализа. Такие платформы, как Nextstrain, предоставляют данные генома патогенов из открытых источников, а также инструменты анализа и визуализации для общего пользования, что позволяет ученым отслеживать и отслеживать пандемию COVID-19 быстрее, чем любая предыдущая вспышка. Кроме того, BioRxivхранилище препринтовых исследовательских работ ежедневно публикует потоки данных (хотя препринты не следует рассматривать как эквивалент работ, прошедших экспертную оценку). Эти открытые и многие другие открытые инициативы продемонстрировали непреодолимую приверженность совместному творчеству и поиску решений для общего блага во время COVID-19 и создали прецедент для обмена данными о текущих и будущих инфекционных заболеваниях.
моделирование
За последние три месяца модели, использующие различные статистические и математические методы, были направлены на прогнозирование общего числа случаев и смертей от COVID-19, а также влияния мероприятий общественного здравоохранения. Недавний систематический обзор проекционных моделей, характерных для COVID-19, выявил 31 модель, которой авторы приписывают хорошие и превосходные показатели, но было обнаружено, что все модели содержат отклонения, которые снижают их надежность (подробнее об тщательной интерпретации моделей эпидемии см. Здесь ) , Эти прогнозы, хотя и несовершенные, имеют важное значение для определения политики и ответных мер общественного здравоохранения, направленных на обуздание пандемии. Некоторые примечательные примеры моделей COVID-19 включают модели SEIR (восприимчивые, открытые, инфекционные, восстановленные), разработанныеКолумбийский университет и Массачусетский технологический институт ; модели механистической трансмиссии от Imperial College London ; модель, разработанная Лос-Аламосской национальной лабораторией ( показана ниже ), и модель , созданная Институтом показателей и оценки здоровья при Вашингтонском университете .
Новые партнерства стремятся производить модели с возрастающей точностью. Одним из примеров является сотрудничество ImmunityBio с Microsoft Azure, целью которого является расширение вычислительных возможностей для исследователей, изучающих биохимию COVID-19. Между тем, такие учреждения, как Национальная служба здравоохранения Соединенного Королевства, разработали рекомендации для исследователей данных о том, как сделать новый исходный код открытым и пригодным для повторного использования и в машиночитаемых форматах файлов, чтобы устранить несоответствия в качестве данных. Распространение моделей в течение этих последних нескольких месяцев и открытость данных, связанных с ними, могут способствовать развитию проспективных и ретроспективных исследований COVID-19, которые могут улучшить ответные реакции на пандемию.
Биотех R & D
Сроки разработки лекарств и вакцин традиционно составляют от 10 до 15 лет с момента их открытия (в течение которого ученые проводят исследования, чтобы понять клеточные и молекулярные процессы и пути) до наличия на полках аптек. Каждый год несколько десятков новых продуктов лицензируются Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США. Однако вслед за ними лежат тысячи кандидатов, которые не выжили из-за недостатка финансирования, неспособности продемонстрировать эффективность и безопасность, или из-за плохого набора, приема и удержания участников . В настоящее время существует около 700 COVID-19 вакцины и терапевтические испытания продолжающуюся по всему миру ( отображены ниже ), но лишь немногие когда - либо поставить жизнеспособный продукт.
Сотрудничество между признанными биотехнологическими фирмами может значительно сократить сроки исследований и разработок. Недавно объявленное открытое инновационное сотрудничество между Sanofi и GlaxoSmithKline (GSK) представляет собой одно из крупнейших производственных партнерств, созданных для борьбы с COVID-19. Санофи приносит свой антиген S-белка COVID-19 (сигнал иммунной системы, который прикрепляется к поверхностному белку на SARS-CoV-2) к столу, а GSK вносит свой вклад в технологию адъювантов вакцин (которая позволяет вакцине использовать меньшее количество белка на дозу). AstraZenica и Оксфордский университетаналогичным образом сотрудничал в разработке и глобальном распространении рекомбинантной аденовирусной вакцины против COVID-19. Государственно-частные партнерства, например, возглавляемые Национальными институтами здравоохранения США , направлены на стандартизацию методов исследования в рамках всех испытаний и определение приоритетов кандидатов на вакцины и терапии в ближайшей перспективе.
Экспоненциальные технологии
Пандемия COVID-19 также ускорила использование так называемых экспоненциальных технологий , таких как 3D-печать, в которых возможности быстро возросли, а его стоимость снизилась. Производители обуви, в том числе Nike , Adidas и New Balance , все перепрофилировали свои возможности 3D-печати, чтобы производить крупногабаритные и недорогие средства индивидуальной защиты (СИЗ) для работников здравоохранения. NIH 3D принтер Обмен опубликовал хранилище PPE конструкций , которые претерпели обзор в клинических условиях. HP и партнеры сделали свои файлы 3D-дизайна в свободном доступе. Maker Spaces , такие как Maker Mask и ArtistsAsylum, используют проекты с открытым исходным кодом и поощряют гражданских ученых делать свои собственные маски. Тем временем производители автомобилей, такие как Tesla (прототип которого показан ниже), General Motors , Volkswagen и Ford , сотрудничают с правительственными агентствами и переоборудуют свои 3D-принтеры для создания вентиляторов для распространения в больницах по всей территории Соединенных Штатов.
Автономные транспортные средства и робототехника - это другие экспоненциальные технологии, которые сыграли важную роль в ответе COVID-19. Многие страны, в том числе Китай и Гана , успешно используют беспилотники для распространения информации, оборудования для испытаний, предметов медицинского назначения и продуктов питания в сельских и городских районах. Сотрудничество между медицинскими организациями и производителями автомобилей для самостоятельного вождения, например, между клиникой Mayo и Beep , позволило ограничить воздействие вируса на человека во время транспортировки тестовых образцов COVID-19. Роботы доставки без водителя , такие как Nuro R2 , используются для доставки продуктов и других предметов первой необходимости. Роботы были использованы для дезинфекции ивключить виртуальное здравоохранение . Хотя существуют многочисленные препятствия для широкого применения роботов здравоохранения и автономных транспортных средств, компании и правительства используют COVID-19 в качестве возможности для расширения тестирования и сбора данных в целях создания основанных на фактических данных нормативных актов для будущих ответных мер на чрезвычайные ситуации в области здравоохранения.
Гражданская наука
Гражданская наука - это быстро развивающаяся парадигма исследований, в рамках которой представители широкой общественности участвуют в неформальных эмпирических исследованиях. Многочисленные ресурсы были выделены для гражданских ученых, которые хотят внести свой вклад в ответ COVID-19, начиная от коллективных усилий группы и заканчивая инновациями отдельных людей. Facebook и Университет Карнеги-Меллона недавно опубликовали карту, оценивающую количество случаев COVID-19 в Соединенных Штатах на основе самоотчета о заболевании с согласия пользователей социальных сетей ( показано ниже ).
Краудсорсинговые проекты, такие как открытая инициатива COVID-19 «Парижская гигантская лаборатория Just One Giant Lab» (JOGL), собирают гражданских ученых для создания недорогих инструментов для профилактики, диагностики и лечения с открытым исходным кодом. Движение «количественной самооценки» , которое выступает за сбор личных данных о себе, чтобы помочь в оптимизации собственного здоровья, также мобилизовалось; В собственных блогах были опубликованы истории о том, как использовать носимые устройства для раннего предупреждения о заражении COVID-19 . Один гражданин-ученый недавно разработал набор для тестирования на антитела к COVID-19, который в настоящее время проходит официальное обучение при поддержке Университета штата Орегон. Эти и многие другие гражданские научные инициативы во время COVID-19 привлекли внимание и, в определенной степени, легитимность к новой парадигме исследований, которая позволяет обычным людям вносить значительный вклад в свое время и знания.
Проложить путь к инновациям
COVID-19 поставил огромные проблемы для глобального здравоохранения. Тем не менее, мы увидим, что он также стимулировал огромные инновации в области обмена данными, моделирования, биотехнологий, экспоненциальных технологий и науки о гражданах. Многие новые идеи и возможности, извлеченные из проектов COVID-19, будут продолжать развиваться в ближайшие годы, что позволит нам быть более активными и подготовленными к будущим чрезвычайным ситуациям в области общественного здравоохранения. 2020 год запомнится как переломный момент, создавая путь открытых инноваций к общему благу.
Источник: Business Week Magazine
Статью перевел: Гястенов Зульяр
Обмен данными
Для обеспечения эффективности ответные меры общественного здравоохранения на эпидемии должны основываться на данных. В прошлом пробелы в данных препятствовали эпиднадзору, прогнозированию и вмешательствам в эпидемии, особенно во время эпидемии Эболы 2014 года в Западной Африке. С появлением COVID-19 многие организации оперативно мобилизовались для расширения доступа к своевременным и открытым данным. В эти организации входит Управление по координации гуманитарных данных Управления ООН по координации гуманитарных вопросов , в котором размещены несколько инициатив по обмену данными COVID-19, в том числе Центр данных COVID-19 Организации Объединенных Наций , где статистики могут обмениваться рекомендациями, передовым опытом и информационными ресурсами. ,
Существует также репозиторий новых коронавирусов COVID-19 Университета Джонса Хопкинса , в котором ведется статистика заболеваемости и смертности по конкретной стране, составленная правительствами стран мира ( см. Выше ), а также Инициатива COVID-19 Testing Insights , которая обменивается данными тестирования по штатам . COVID-19 Открытый исследовательский Dataset (CORD-19) имеет свободно доступные, машиночитаемые научные статьи для искусственного интеллекта анализа. Такие платформы, как Nextstrain, предоставляют данные генома патогенов из открытых источников, а также инструменты анализа и визуализации для общего пользования, что позволяет ученым отслеживать и отслеживать пандемию COVID-19 быстрее, чем любая предыдущая вспышка. Кроме того, BioRxivхранилище препринтовых исследовательских работ ежедневно публикует потоки данных (хотя препринты не следует рассматривать как эквивалент работ, прошедших экспертную оценку). Эти открытые и многие другие открытые инициативы продемонстрировали непреодолимую приверженность совместному творчеству и поиску решений для общего блага во время COVID-19 и создали прецедент для обмена данными о текущих и будущих инфекционных заболеваниях.
моделирование
За последние три месяца модели, использующие различные статистические и математические методы, были направлены на прогнозирование общего числа случаев и смертей от COVID-19, а также влияния мероприятий общественного здравоохранения. Недавний систематический обзор проекционных моделей, характерных для COVID-19, выявил 31 модель, которой авторы приписывают хорошие и превосходные показатели, но было обнаружено, что все модели содержат отклонения, которые снижают их надежность (подробнее об тщательной интерпретации моделей эпидемии см. Здесь ) , Эти прогнозы, хотя и несовершенные, имеют важное значение для определения политики и ответных мер общественного здравоохранения, направленных на обуздание пандемии. Некоторые примечательные примеры моделей COVID-19 включают модели SEIR (восприимчивые, открытые, инфекционные, восстановленные), разработанныеКолумбийский университет и Массачусетский технологический институт ; модели механистической трансмиссии от Imperial College London ; модель, разработанная Лос-Аламосской национальной лабораторией ( показана ниже ), и модель , созданная Институтом показателей и оценки здоровья при Вашингтонском университете .
Новые партнерства стремятся производить модели с возрастающей точностью. Одним из примеров является сотрудничество ImmunityBio с Microsoft Azure, целью которого является расширение вычислительных возможностей для исследователей, изучающих биохимию COVID-19. Между тем, такие учреждения, как Национальная служба здравоохранения Соединенного Королевства, разработали рекомендации для исследователей данных о том, как сделать новый исходный код открытым и пригодным для повторного использования и в машиночитаемых форматах файлов, чтобы устранить несоответствия в качестве данных. Распространение моделей в течение этих последних нескольких месяцев и открытость данных, связанных с ними, могут способствовать развитию проспективных и ретроспективных исследований COVID-19, которые могут улучшить ответные реакции на пандемию.
Биотех R & D
Сроки разработки лекарств и вакцин традиционно составляют от 10 до 15 лет с момента их открытия (в течение которого ученые проводят исследования, чтобы понять клеточные и молекулярные процессы и пути) до наличия на полках аптек. Каждый год несколько десятков новых продуктов лицензируются Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США. Однако вслед за ними лежат тысячи кандидатов, которые не выжили из-за недостатка финансирования, неспособности продемонстрировать эффективность и безопасность, или из-за плохого набора, приема и удержания участников . В настоящее время существует около 700 COVID-19 вакцины и терапевтические испытания продолжающуюся по всему миру ( отображены ниже ), но лишь немногие когда - либо поставить жизнеспособный продукт.
Сотрудничество между признанными биотехнологическими фирмами может значительно сократить сроки исследований и разработок. Недавно объявленное открытое инновационное сотрудничество между Sanofi и GlaxoSmithKline (GSK) представляет собой одно из крупнейших производственных партнерств, созданных для борьбы с COVID-19. Санофи приносит свой антиген S-белка COVID-19 (сигнал иммунной системы, который прикрепляется к поверхностному белку на SARS-CoV-2) к столу, а GSK вносит свой вклад в технологию адъювантов вакцин (которая позволяет вакцине использовать меньшее количество белка на дозу). AstraZenica и Оксфордский университетаналогичным образом сотрудничал в разработке и глобальном распространении рекомбинантной аденовирусной вакцины против COVID-19. Государственно-частные партнерства, например, возглавляемые Национальными институтами здравоохранения США , направлены на стандартизацию методов исследования в рамках всех испытаний и определение приоритетов кандидатов на вакцины и терапии в ближайшей перспективе.
Экспоненциальные технологии
Пандемия COVID-19 также ускорила использование так называемых экспоненциальных технологий , таких как 3D-печать, в которых возможности быстро возросли, а его стоимость снизилась. Производители обуви, в том числе Nike , Adidas и New Balance , все перепрофилировали свои возможности 3D-печати, чтобы производить крупногабаритные и недорогие средства индивидуальной защиты (СИЗ) для работников здравоохранения. NIH 3D принтер Обмен опубликовал хранилище PPE конструкций , которые претерпели обзор в клинических условиях. HP и партнеры сделали свои файлы 3D-дизайна в свободном доступе. Maker Spaces , такие как Maker Mask и ArtistsAsylum, используют проекты с открытым исходным кодом и поощряют гражданских ученых делать свои собственные маски. Тем временем производители автомобилей, такие как Tesla (прототип которого показан ниже), General Motors , Volkswagen и Ford , сотрудничают с правительственными агентствами и переоборудуют свои 3D-принтеры для создания вентиляторов для распространения в больницах по всей территории Соединенных Штатов.
Автономные транспортные средства и робототехника - это другие экспоненциальные технологии, которые сыграли важную роль в ответе COVID-19. Многие страны, в том числе Китай и Гана , успешно используют беспилотники для распространения информации, оборудования для испытаний, предметов медицинского назначения и продуктов питания в сельских и городских районах. Сотрудничество между медицинскими организациями и производителями автомобилей для самостоятельного вождения, например, между клиникой Mayo и Beep , позволило ограничить воздействие вируса на человека во время транспортировки тестовых образцов COVID-19. Роботы доставки без водителя , такие как Nuro R2 , используются для доставки продуктов и других предметов первой необходимости. Роботы были использованы для дезинфекции ивключить виртуальное здравоохранение . Хотя существуют многочисленные препятствия для широкого применения роботов здравоохранения и автономных транспортных средств, компании и правительства используют COVID-19 в качестве возможности для расширения тестирования и сбора данных в целях создания основанных на фактических данных нормативных актов для будущих ответных мер на чрезвычайные ситуации в области здравоохранения.
Гражданская наука
Гражданская наука - это быстро развивающаяся парадигма исследований, в рамках которой представители широкой общественности участвуют в неформальных эмпирических исследованиях. Многочисленные ресурсы были выделены для гражданских ученых, которые хотят внести свой вклад в ответ COVID-19, начиная от коллективных усилий группы и заканчивая инновациями отдельных людей. Facebook и Университет Карнеги-Меллона недавно опубликовали карту, оценивающую количество случаев COVID-19 в Соединенных Штатах на основе самоотчета о заболевании с согласия пользователей социальных сетей ( показано ниже ).
Краудсорсинговые проекты, такие как открытая инициатива COVID-19 «Парижская гигантская лаборатория Just One Giant Lab» (JOGL), собирают гражданских ученых для создания недорогих инструментов для профилактики, диагностики и лечения с открытым исходным кодом. Движение «количественной самооценки» , которое выступает за сбор личных данных о себе, чтобы помочь в оптимизации собственного здоровья, также мобилизовалось; В собственных блогах были опубликованы истории о том, как использовать носимые устройства для раннего предупреждения о заражении COVID-19 . Один гражданин-ученый недавно разработал набор для тестирования на антитела к COVID-19, который в настоящее время проходит официальное обучение при поддержке Университета штата Орегон. Эти и многие другие гражданские научные инициативы во время COVID-19 привлекли внимание и, в определенной степени, легитимность к новой парадигме исследований, которая позволяет обычным людям вносить значительный вклад в свое время и знания.
Проложить путь к инновациям
COVID-19 поставил огромные проблемы для глобального здравоохранения. Тем не менее, мы увидим, что он также стимулировал огромные инновации в области обмена данными, моделирования, биотехнологий, экспоненциальных технологий и науки о гражданах. Многие новые идеи и возможности, извлеченные из проектов COVID-19, будут продолжать развиваться в ближайшие годы, что позволит нам быть более активными и подготовленными к будущим чрезвычайным ситуациям в области общественного здравоохранения. 2020 год запомнится как переломный момент, создавая путь открытых инноваций к общему благу.
Источник: Business Week Magazine
Статью перевел: Гястенов Зульяр