Iniciativas claves

Actualmente se están llevando a cabo varias iniciativas clave que dan como resultado la financiación de los NIH y la investigación publicada.

Lesión renal

Los investigadores están investigando las secuelas a largo plazo de los pacientes diagnosticados con COVID-19. Por ejemplo, se observó que más del 20 por ciento de los pacientes hospitalizados con COVID-19 desarrollaron una lesión renal aguda (AKI), que estaba altamente asociada con una supervivencia reducida en estos pacientes. Si bien una proporción de estos pacientes se recuperó de la LRA, una proporción significativa mostró una recuperación parcial y / o una eventual enfermedad renal crónica. Stony Brook Medicine COVID-19 Data Commons permitió a los investigadores identificar a estos pacientes que corren el riesgo de desarrollar secuelas a largo plazo de AKI en el contexto de COVID-19, lo que llevó a la creación de una clínica post-AKI en Stony Brook Medicine. Estos esfuerzos ahora también se han extendido a N3C-Esfuerzo de colaboración multicéntrico de CD2H a través de los NIH (subgrupo AKI codirigido por los investigadores de Stony Brook Mallipattu y Moffitt). Se han presentado dos solicitudes de subvenciones externas basadas en un análisis preliminar de AKI en la cohorte de Stony Brook, incluido un NIH R01.

De Cuidados Críticos

Dada la cantidad de pacientes que desarrollaron enfermedades graves que requirieron atención en la UCI, se está utilizando el COVID-19 Data Commons de Stony Brook Medicine para investigar los factores de riesgo, los resultados y la terapéutica. El poder de los datos colaborativos ayudará a derivar intervenciones significativas. Por ejemplo, pocos centros tenían un gran número de pacientes ventilados mecánicamente que recibían terapias de rescate, como ventilación de liberación de presión de las vías respiratorias, óxido nítrico y oxigenación por membrana extracorpórea. El esfuerzo de colaboración multicéntrico proporcionará datos procesables sobre si estas intervenciones intensivas en recursos mejoran los resultados. Si son eficaces, el análisis ayudará a guiar el desarrollo de protocolos de tratamiento. Otros elementos que se están evaluando incluyen la utilidad de la posición prona, los efectos de varios medicamentos, incluidos esteroides, antivirales y agentes biológicos, y complicaciones, entre otros.

Proyectos de imágenes

Stony Brook Medicine tiene una enorme fuerza en la informática de imágenes: varios grupos de investigación están utilizando imágenes de Data Commons en su investigación. El laboratorio del Dr. Prateek Prasanna en BMI ha demostrado el potencial del análisis computarizado de radiografías de tórax antes del tratamiento, a través de técnicas radiómicas y de aprendizaje automático, para predecir los resultados de la enfermedad en pacientes con COVID-19 (en revisión). Se entrenaron y evaluaron clasificadores de aprendizaje automático para predecir la necesidad de ventilación mecánica y la mortalidad en 353 radiografías de referencia tomadas de pacientes que eran COVID-19 positivos. Se han presentado dos solicitudes de subvenciones externas basadas en análisis de imágenes preliminares en la cohorte de Stony Brook.
 
El Cancer Imaging Archive (TCIA) desidentifica y aloja imágenes de cáncer para acceso público. Como parte de una iniciativa reciente, TCIA ahora aloja datos de imágenes COVID-19. La Universidad de Stony Brook está trabajando en estrecha colaboración con TCIA para proporcionar más de 1000 estudios de imágenes anonimizados y datos clínicos anonimizados asociados, un subconjunto de los datos comunes de COVID-19 de Stony Brook Medicine.

Admite la validación de la plataforma de prueba COVID-19 de alto rendimiento

Data Commons fue fundamental para identificar rápidamente a los pacientes asintomáticos que eran COVID-19 positivos para la prueba de una nueva plataforma de prueba COVID-19 de alto rendimiento. Utilizando la parte de REDCap extraída manualmente de Data Commons, se identificaron los pacientes sin síntomas informados en la presentación. Utilizando los elementos de datos discretos extraídos, los pacientes identificados con un hisopo de COVID-19 realizado en Stony Brook se sometieron manualmente a una revisión de la historia clínica para determinar los verdaderos casos asintomáticos. Estas muestras de patología se utilizarán para la validación de las nuevas pruebas de laboratorio. Debido a que solo una fracción muy pequeña de los pacientes de Stony Brook con resultados positivos en las pruebas eran asintomáticos, sin el COVID-19 Data Commons de Stony Brook Medicine, hubiera sido un gran desafío identificar los casos clínicamente asintomáticos.