El objetivo general del proyecto MOBVEC es crear una tecnología que será la primera línea de defensa contra los vectores de enfermedades, ayudará a prevenir y combatir brotes de enfermedades devastadoras y salvará vidas y ahorrará millones de euros en atención sanitaria y horas de trabajo perdidas .
MOBVEC será el primer VBD Mobile Bio-Lab del mundo, ofreciendo un servicio global:
– Información automática sobre las poblaciones de vectores y su entorno, obtenida en tiempo real mediante trampas inteligentes, impulsadas por aprendizaje automático y computación de vanguardia: especies de insectos, sexo, edad e infección viral.
– Mapas de riesgo de vectores de insectos adultos y huevos/larvas que cumplen con GEOSS, construidos en el campo + datos de Copernicus
– Modelos de transmisión de enfermedades compatibles con GEOSS en poblaciones de mosquitos, fusionando datos proporcionados por a) Copernicus, b) datos clínicos y de diagnóstico de laboratorios de referencia, yc) mapas de riesgo de vectores
– Plataforma de ciencia ciudadana compatible con GEOSS para reforzar la vigilancia de mosquitos utilizando a los ciudadanos como nodos de observación, cuyos datos se calibren automáticamente utilizando los datos de las trampas inteligentes.
– Biolaboratorio móvil de BD con capacidad para los puntos 1, 2 y 3 + mapas epidemiológicos de VBD, modelos de pronóstico y análisis molecular de arbovirus, que estará rápidamente operativo en el corazón de los brotes de VBD para ayudar al personal de emergencias.
Desarrollo de los protocolos de biolaboratorio con muestras biológicas:
- Protocolo para probar nuevas trampas inteligentes con diferentes especies de mosquitos portadores de enfermedades
- Cría de ejemplares de mosquitos de distintas especies para pruebas de laboratorio.
- Recolección de campo de especímenes en estados inmaduros (huevos, larvas o pupas) utilizando el programa de control de mosquitos del INSA
- Implementación de nuevas pruebas in situ para la detección viral: NGS (secuenciación de próxima generación)
- Desarrollo de un método optimizado para la conservación y transporte de ARN virales
- Desarrollo de protocolo para el despliegue de sensores terrestres con biolaboratorio desplegable en caso de brotes
- Desarrollo de un protocolo de biolaboratorio desplegable para trabajar con las autoridades sanitarias locales en escenarios de brotes de VBD
- Desarrollo de modelos VBD EO utilizando EGNSS, COPERNICUS y GEOSS:
- Implementación de productos Sentinel 3A para obtener datos de vegetación y temperatura
- Implementación del marco SNAP de la ESA para ahorrar tiempo y dinero y nuestra cadena de procesamiento MODIS
- Implementación de otros productos de Copernicus Global Land Service para la vegetación (por ejemplo, productos derivados de Proba-V)
- Implementación de algoritmos para corregir fuentes de error (por ejemplo, nubes) y obtener componentes de datos estacionales
- Evaluación comparativa de los conjuntos de datos existentes (como MODIS) realizada en distintas etapas de la cadena de procesamiento. Se compararán los resultados de Fourier y se verificará la influencia de los distintos productos en la precisión del modelo.
- Desarrollo de mapas de riesgo vectorial y SDSS con datos de campo en tiempo real de sensores terrestres compatibles con EGNSS. Encontrando la mejor sinergia entre la cantidad de sensores terrestres (trampas de campo) y los modelos basados en datos de EO
- Desarrollo de Modelos de Transmisión de VBD con fusión de Mapas de Riesgo Vectorial con datos de diagnóstico de virus
- Desarrollo de Mapas y Modelos de Riesgo Epidemiológico
Diseño avanzado de sensores terrestres de IoT:
- Sensores terrestres diseñados para formar una red de sensores inalámbricos, con trampas inteligentes para adultos como puerta de entrada, rodeadas de ovitrampas inteligentes como nodos multisensor que capturan la actividad de las hembras grávidas/ponedoras de huevos y datos microambientales.
- Sensor IoT diseñado para un mínimo mantenimiento y bajo consumo energético, con capacidad de energía solar.
- Optimización de la optoelectrónica para capturar las características espectrales del batido de las alas (frecuencias fundamentales y armónicas) con versiones miniaturizadas del prototipo original y mejora de la relación señal-ruido.
- Optimización de los modelos de clasificación de aprendizaje automático para diferentes especies y variables como infección viral.
- Prueba de respuesta de trampas inteligentes a mezclas de especias de mosquitos autóctonos e invasores, compartiendo el mismo hábitat
- Prueba de las comunicaciones de nodos multisensor con puerta de enlace y servidor en la nube.
- Diseño de marco de comunicación contabilizando confiabilidad, vida útil e infraestructuras existentes.
- WSN basado en LoWPAN o LPWAN para proporcionar transmisiones inalámbricas de bajo consumo, bajo coste y velocidad de datos reducida
Desarrollo de una aplicación en la nube interoperable de aprendizaje automático basado en estándares:
- Software integrado desarrollado como parte de una aplicación de servidor en la nube para manejar datos de campo para ayudar a los usuarios finales.
- Procesador de datos de entrada y módulo de almacenamiento para procesar automáticamente datos geoespaciales transferidos desde nodos de campo
- Base de datos multiaccesible con registro histórico, detalles del usuario y datos ambientales e infestación.
- Alcance la interoperabilidad total entre servidores de sensores terrestres, sistemas Vector y VBD EO
- Realiza cálculos basados en los datos recopilados de las trampas y emite alertas (por ejemplo, riesgo de infestación en una región)
- Sistema interactivo que permite al usuario final registrar los métodos de control implementados en un área determinada.
- SDSS para recopilar datos y compilar información estadística para reducir costes en el control de plagas y evaluar su efectividad.
- Interfaz gráfica de usuario diseñada para ser utilizada de forma fácil e intuitiva en múltiples plataformas.
- Los datos procesados cumplen con INSPIRE para garantizar una interoperabilidad total
Integración y pruebas de campo y pilotos del sistema prototipo MOBVEC:
- Pruebas de la puerta de enlace de trampa inteligente y los nodos multisensor para validar el rendimiento operativo de campo
- Sistema WSN con sensores terrestres probado y pilotado en condiciones reales de campo en programas de vigilancia reales
- El sensor de IoT alcanza >70% de precisión al detectar y clasificar especies de mosquitos, edades e infecciones virales
- Modelos de EO con una precisión de un área bajo la curva de 0,8 y una sensibilidad y especificidad de 0,7
- Prueba de comunicaciones de datos de campo a servidores en la nube
- Validación de Mapas de Riesgo de Vectores y plataforma de Ciencia Ciudadana en programas reales de vigilancia de vectores
- Validación de modelos de transmisión de enfermedades transmitidas por vectores de ETV y mapas/modelos de riesgo epidemiológico basados en datos de COPERNICUS con datos históricos de brotes anteriores
- Validación del despliegue de biolaboratorio móvil en simulación de brote con autoridades sanitarias
- Validación de todo el sistema MOBVEC bajo REVIVE y protocolos nacionales de comunicación de enfermedades transmisibles con la Unión Europea
- Programa de Vigilancia Epidemiológica (TESSy) del ECDC
- Validación de todo el sistema MOBVEC en un escenario de brote real de VBD en la UE (contacto con autoridades sanitarias francesas e italianas).
autoridades en las regiones donde ocurren brotes de VBD cada año)
Camino para la futura entrega de MOBVEC en el mercado y en la sociedad:
- Reevaluación del mercado, oportunidades/desarrollos recientes, tendencias y participación.
- Realizar un estudio de desarrollo de clientes con comentarios de los usuarios finales y un análisis de riesgo de ajuste en el mercado.
- Análisis de cuellos de botella siguiendo segmentos de mercado identificados y un análisis del ecosistema empresarial.
- Realizar una demostración de mercado del sistema y evaluar el rendimiento y nivel de satisfacción del usuario.
- Promover la replicación en el mercado involucrando a los usuarios finales y clientes potenciales y brindando talleres de capacitación.
- Implementar una estrategia de gestión del conocimiento y protección de la propiedad intelectual para la explotación internacional de la tecnología.
