Vés al contingut

Un Bio-Lab mòbil per donar suport a la primera resposta davant brots d’arbovirus (MOBVEC)

MOBVEC

mobvec
L'objectiu general del projecte MOBVEC és crear una tecnologia que sigui la primera línia de defensa contra els vectors de malalties, ajudi a prevenir i combatre brots de malalties i contribueixi a salvar vides.

L’objectiu general del projecte MOBVEC és crear una tecnologia que serà la primera línia de defensa contra els vectors de malalties, ajudarà a prevenir i combatre brots de malalties devastadores i salvarà vides i estalviarà milions d’euros en atenció sanitària i hores de feina perdudes.

MOBVEC serà el primer VBD Mobile Bio-Lab del món, oferint un servei global:

– Informació automàtica sobre les poblacions de vectors i l’entorn, obtinguda en temps real mitjançant trampes intel·ligents, impulsades per aprenentatge automàtic i computació d’avantguarda: espècies d’insectes, sexe, edat i infecció viral.

– Mapes de risc de vectors d’insectes adults i ous/larves que compleixen amb GEOSS, construïts al camp + dades de Copernicus

– Models de transmissió de malalties compatibles amb GEOSS en poblacions de mosquits, fusionant dades proporcionades per a) Copernicus, b) dades clíniques i de diagnòstic de laboratoris de referència, ic) mapes de risc de vectors

– Plataforma de ciència ciutadana compatible amb GEOSS per reforçar la vigilància de mosquits utilitzant els ciutadans com a nodes d’observació, les dades dels quals es calibrin automàticament utilitzant les dades de les trampes intel·ligents.

– Biolaboratori mòbil de BD amb capacitat per als punts 1, 2 i 3 + mapes epidemiològics de VBD, models de pronòstic i anàlisi molecular d’arbovirus, que estarà ràpidament operatiu al cor dels brots de VBD per ajudar el personal d’emergències.

 

Desenvolupament dels protocols de biolaboratori amb mostres biològiques:

  • Protocol per provar noves trampes intel·ligents amb diferents espècies de mosquits portadors de malalties
  • Cria d’exemplars de mosquits de diferents espècies per a proves de laboratori.
  • Recol·lecció de camp d’espècimens en estats immadurs (ous, larves o pupes) utilitzant el programa de control de mosquits de l’INSA.
  • Implementació de noves proves in situ per a la detecció viral: NGS (seqüenciació de propera generació)
  • Desenvolupament d’un mètode optimitzat per a la conservació i el transport d’ARN virals
  • Desenvolupament de protocol per al desplegament de sensors terrestres amb biolaboratori desplegable en cas de brots
  • Desenvolupament d’un protocol de biolaboratori desplegable per treballar amb les autoritats sanitàries locals a escenaris de brots de VBD
  • Desenvolupament de models VBD EO utilitzant EGNSS, COPERNICUS i GEOSS:
  • Implementació de productes Sentinel 3A per obtenir dades de vegetació i temperatura
  • Implementació del marc SNAP de l’ESA per estalviar temps i diners i la nostra cadena de processament MODIS
  • Implementació d’altres productes de Copernicus Global Land Service per a la vegetació (per exemple, productes derivats de Proba-V)
  • Implementació d’algorismes per corregir fonts d’error (per exemple, núvols) i obtenir components de dades estacionals.
  • Avaluació comparativa dels conjunts de dades existents (com MODIS) realitzada en diferents etapes de la cadena de processament. Es compararan els resultats de Fourier i es verificarà la influència dels diferents productes a la precisió del model.
  • Desenvolupament de mapes de risc vectorial i SDSS amb dades de camp en temps real de sensors terrestres compatibles amb EGNSS. Trobant la millor sinergia entre la quantitat de sensors terrestres (trampes de camp) i els models basats en dades d’EO
  • Desenvolupament de Models de Transmissió de VBD amb fusió de Mapes de Risc Vectorial amb dades de diagnòstic de virus
  • Desenvolupament de Mapes i Models de Risc Epidemiològic
Disseny avançat de sensors terrestres de IoT:
  • Sensors terrestres dissenyats per formar una xarxa de sensors sense fil, amb trampes intel·ligents per a adults com a porta d’entrada, envoltades d’ovitrampes intel·ligents com a nodes multisensor que capturen l’activitat de les femelles gràvides/ponedores d’ous i dades microambientals.
  • Sensor IoT dissenyat per a un mínim manteniment i baix consum energètic, amb capacitat denergia solar.
  • Optimització de l’optoelectrònica per capturar les característiques espectrals del batut de les ales (freqüències fonamentals i harmòniques) amb versions miniaturitzades del prototip original i millora de la relació senyal-soroll.
  • Optimització dels models de classificació d’aprenentatge automàtic per a diferents espècies i diferents variables com a infecció viral.
  • Prova de resposta de trampes intel·ligents a barreges d’espècies de mosquits autòctons i invasors, compartint el mateix hàbitat
  • Prova de les comunicacions de nodes multisensor amb porta d’enllaç i servidor al núvol.
  • Disseny de marc de comunicació comptabilitzant fiabilitat, vida útil i infraestructures existents.
  • WSN basat en LoWPAN o LPWAN per proporcionar transmissions sense fil de baix consum, baix cost i velocitat de dades reduïda
Desenvolupament d’una aplicació al núvol interoperable d’aprenentatge automàtic basat en estàndards:
  • Programari integrat desenvolupat com a part duna aplicació de servidor al núvol per manejar dades de camp per ajudar els usuaris finals.
  • Processador de dades d’entrada i mòdul d’emmagatzematge per processar automàticament dades geoespacials transferides des de nodes de camp
  • Base de dades multiaccessible amb registre històric, detalls de l’usuari i dades ambientals i infestació.
  • Abast la interoperabilitat total entre servidors de sensors terrestres, sistemes Vector i VBD EO
  • Realitza càlculs basats en les dades recopilades de les trampes i emet alertes (per exemple, risc d’infestació en una regió)
  • Sistema interactiu que permet a lusuari final registrar els mètodes de control implementats en una àrea determinada.
  • SDSS per recopilar dades i compilar informació estadística per reduir costos en el control de plagues i avaluar-ne l’efectivitat.
  • Interfície gràfica d’usuari dissenyada per ser utilitzada de manera fàcil i intuïtiva a múltiples plataformes.
  • Les dades processades compleixen amb INSPIRE per garantir una interoperabilitat total

Integració i proves de camp i pilots del sistema prototip MOBVEC:

  • Proves de la porta d’enllaç de trampa intel·ligent i els nodes multisensor per validar el rendiment operatiu de camp
  • Sistema WSN amb sensors terrestres provat i pilotat en condicions reals de camp en programes de vigilància reals
  • El sensor d’IoT arriba a >70% de precisió en detectar i classificar espècies de mosquits, edats i infeccions virals
  • Models de EO amb una precisió d’una àrea sota la corba de 0,8 i una sensibilitat i especificitat de 0,7
  • Prova de comunicacions de dades de camp a servidors al núvol
  • Validació de Mapes de Risc de Vectors i plataforma de Ciència Ciutadana en programes reals de vigilància de vectors
  • Validació de models de transmissió de malalties transmeses per vectors d’ETV i mapes/models de risc epidemiològic basats en dades de COPERNICUS amb dades històriques de brots anteriors
  • Validació del desplegament de biolaboratori mòbil en simulació de brot amb autoritats sanitàries
  • Validació de tot el sistema MOBVEC sota REVIVE i protocols nacionals de comunicació de malalties transmissibles amb la Unió Europea
  • Programa de Vigilància Epidemiològica (TESSy) de l’ECDC
  • Validació de tot el sistema MOBVEC en un escenari de brot real de VBD a la UE (contacte amb autoritats sanitàries franceses i italianes).
    autoritats a les regions on ocorren brots de VBD cada any)

Camí per al futur lliurament de MOBVEC al mercat i a la societat:

  • Reavaluació del mercat, oportunitats/desenvolupaments recents, tendències i participació.
  • Realitzar un estudi de desenvolupament de clients amb comentaris dels usuaris finals i una anàlisi de risc dʻajust al mercat.
  • Anàlisi de colls d’ampolla seguint segments de mercat identificats i una anàlisi de l’ecosistema empresarial.
  • Realitzar una demostració de mercat del sistema i avaluar el rendiment i el nivell de satisfacció de l’usuari.
  • Promoure la replicació al mercat involucrant els usuaris finals i clients potencials i brindant tallers de capacitació.
  • Implementar una estratègia de gestió del coneixement i protecció de la propietat intel·lectual per a l’explotació internacional de la tecnologia.

Informació general del projecte

Període de desenvolupament
Inici
Fi
Departament

Investigador/a responsable

Professor d'investigació ICREA | Cap del Departament d'Ecologia Teòrica

Altres investigadors/es i personal implicat

Entitats finançadores

horizon-europe

Institucions/col·laboradors

Xarxes socials del projecte

També et pot interessar

DengRIP és un projecte centrat en la comunitat que aborda el dengue i altres malalties arbovirals a l’Àfrica Occidental mitjançant la millora de la vigilància dels mosquits, la predicció del risc i el control del vector. Combina recerca científica, participació ciutadana i desenvolupament de capacitats locals per reforçar la preparació davant brots en àrees urbanes com Ouagadougou.
BREATHE desenvolupa un sistema global basat en sensors per monitorar la salut dels rius mitjançant l’oxigen dissolt i el metabolisme fluvial, vinculant les funcions de l’ecosistema amb serveis com la regulació del clima i la purificació de l’aigua.
Les espècies no nadiues aquàtiques s’estan expandint arreu del món a causa de l’activitat humana, però encara se sap poc sobre com es produeixen i evolucionen aquestes invasions. Aquest projecte pioner utilitza ADN ambiental per estudiar les fases d’invasió biològica en diferents ecosistemes aquàtics, amb l’objectiu d’entendre millor aquests processos i aportar eines per afrontar la crisi de biodiversitat.
El projecte esGLEON impulsa la participació espanyola en la xarxa científica global GLEON per estudiar i mitigar els efectes del canvi climàtic en llacs i embassaments, coordinant equips de recerca, reforçant el lideratge internacional i promovent polítiques de gestió sostenible dels recursos hídrics.