Los usuarios de la aplicación DreamLab, desarrollada por la Fundación Vodafone, han ayudado al Imperial College London a completar la Fase 1 de la investigación Corona-AI en solo seis meses, un tiempo significativamente más corto de lo que sería posible con métodos estándar de investigación.

Corona-AI es un estudio que se inició en abril y trata de identificar combinaciones de moléculas con propiedades antivirales presentes en alimentos de origen vegetal, así como en medicamentos ya existentes, que podrían ser readaptadas para luchar contra el Covid-19.

Investigadores del Imperial College London han notificado avances preliminares de su estudio, incluyendo la identificación de moléculas con propiedades antivirales en alimentos vegetales que las personas consumen día a día, como bayas (especialmente grosellas, arándanos y moras) manzanas, naranjas, limones, repollo, brócoli, cebollas, ajo, perejil y judías.

El estudio muestra también que algunos medicamentos comúnmente utilizados para combatir enfermedades cardiovasculares y metabólicas (como simvastatina, atorvastatina y metformina) podrían ser readaptados para combatir el Covid-19. Los investigadores analizarán más a fondo los resultados, y será necesaria validación clínica para evaluar qué impacto podrían tener estas moléculas.

Este proyecto de investigación del Imperial College London ha sido posible gracias a DreamLab, una aplicación desarrollada por la Fundación Vodafone para facilitar la investigación del cáncer. Esta aplicación utiliza la capacidad de procesamiento colectivo de los smartphones para crear un superordenador virtual capaz de realizar miles de cálculos, acelerando la entrega de resultados.

Desde abril, los usuarios de DreamLab han tenido la opción de impulsar el proyecto de investigación del cáncer del Imperial College London, el Proyecto DRUGS (actualmente en Fase 4), que explora los vínculos entre moléculas específicas de fármacos y alimentos y las redes genómicas del cáncer, o la Fase 1 del Corona-AI. Hasta ahora, casi un millón usuarios de 17 países han descargado la aplicación.

En su fase 1, el proyecto Corona-AI ha examinado miles de moléculas existentes en fármacos y alimentos, utilizando inteligencia artificial para procesar 100 millones de cálculos matemáticos que ayuden a los científicos a explorar su potencial efecto en el Covid-19. Cuando se completen todas las fases de investigación, que se estima será en diciembre de 2021, los resultados estarán disponibles para la comunidad médica, facilitando el desarrollo de ensayos clínicos. Los resultados relacionados con alimentos podrían traducirse en consejos dietéticos para los pacientes que se recuperan de Covid-19.

El Dr. Kirill Veselkov, del Departamento de Cirugía y Cáncer del Imperial College London, que lidera el proyecto Corona-AI, destaca que “si bien hay, con razón, muchos esfuerzos enfocados en encontrar la vacuna contra el Covid-19, nosotros buscamos formas de ayudar a personas que han contraído el virus, reduciendo la duración o la gravedad de la enfermedad. Para pacientes que no necesiten tratamiento hospitalario, existe la necesidad de un tratamiento innovador y rentable. Esperamos que estas estrategias de nutrición, diseñadas con ‘superalimentos’ o alimentos fitoquímicamente ricos, puedan ofrecer una solución novedosa en este sentido”.

“A medida que el Covid-19 continúa desafiando a nuestra sociedad de tantas maneras sin precedentes, la aplicación DreamLab ha permitido crear una comunidad global de voluntarios, desde clientes Vodafone hasta usuarios de otras compañías, para conseguir un cambio. Es un ejemplo inspirador de cómo personas y tecnología unen fuerzas para hacer del mundo un lugar mejor”, señala Andrew Dunett, director de Objetivos de Desarrollo Sostenible, Sostenibilidad y Fundaciones del Grupo Vodafone.

Para descargar DreamLab, los usuarios pueden acceder al App Store en iOS o al Play Store en Android. Los clientes Vodafone pueden activar DreamLab de forma gratuita utilizando tanto Wi-Fi como datos móviles. En ningún momento la aplicación utiliza información personal.