🔬 Polina Brangel, de la Coalición para las Innovaciones en Preparación para Epidemias (CEPI), explica cómo prepararse para futuros brotes. Su experiencia con la COVID-19 apunta a una necesidad: comparar datos entre laboratorios. La entidad propone una herramienta con IA para reunir datos dispersos y ayudar a diseñar vacunas.
Durante la pandemia, Brangel estudió anticuerpos en muestras de sangre para estimar cuántas personas habían tenido la COVID-19. Los cálculos variaban desde casi cero hasta alrededor del 90 % entre países. Los ensayos eran precisos, pero sus distintos diseños impedían comparar los resultados. Junto con la antigua agencia Public Health England, su equipo introdujo un estándar internacional para cotejar esos ensayos.
La OMS llama «enfermedad X» a un patógeno hipotético que infecta a humanos. CEPI, con sede en Oslo, trabaja con las 25 familias conocidas de virus que pueden infectarnos, muchas procedentes de animales. Como no puede desarrollar vacunas para todas, prioriza los patógenos considerados más propensos a infectar a personas.
Su propuesta, Pandemic Preparedness Engine for Disease X, reuniría datos dispersos, como secuencias genómicas. Un investigador podría introducir la secuencia de un virus y el lugar donde lo detectó. Un agente de IA sugeriría cómo crear o ajustar antígenos para provocar la respuesta inmune buscada.
✅ Compartir datos comparables ayudaría a convertir el trabajo de laboratorio en decisiones sobre futuros brotes. La herramienta sigue siendo una propuesta: la entrevista no presenta resultados que prueben que evitará la próxima pandemia.
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