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16 may. 2020 12:32H
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MADRID, 16 (EUROPA PRESS)

El Fondo Covid-19 que gestiona el Instituto de Salud Carlos III, organismo adscrito al Ministerio de Ciencia e Innovación, ha aprobado otros nueve proyectos de investigación en torno al nuevo coronavirus, de manera que son ya 126 los estudios financiados.

Con esta nueva inversión, de casi 700.000 euros, el Fondo ya ha destinado más del 90% de su presupuesto --más de 22 millones de los 24 disponibles-- y en los próximos días aprobará los últimos proyectos.

Estas nueve investigaciones se centran en estudiar la biología del virus, la epidemiología de la infección, el perfil clínico de los pacientes, la búsqueda de nuevos fármacos y la mejora del control de la pandemia en centros sanitarios.

En concreto, la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) coordinará dos proyectos de vigilancia epidemiológica, ambos basados en la modelización matemática de la pandemia. El primero de ellos aplicará técnicas de inteligencia artificial para hacer predicciones inmediatas de series temporales y escenarios de la crisis, con el objetivo de optimizar la gestión de recursos sanitarios en el manejo de la pandemia. El segundo de los proyectos se basa en herramientas computacionales de simulación y evaluación de la dinámica de transmisión del virus.

La Fundación Canaria Instituto de Investigación Sanitaria de Canarias (FIISC) lidera un proyecto para investigar el uso de ozono para la reutilización de equipos de protección personal (EPI). El Estudio O3CoVid19PPE se basa en la capacidad del ozono a bajas concentraciones de eliminar virus de forma rápida. Si esta capacidad se demuestra en el SARS-CoV-2, el ozono podría emplearse para inactivar el virus en EPI y facilitar la reutilización y disponibilidad de estos equipos para los profesionales, y para disminuir el número de procedimientos de retirada de EPI como factor de riesgo.

Por su parte, el Instituto de Investigación del Hospital Vall d'Hebron de Barcelona lidera un proyecto cuyo objetivo es determinar el grado de contaminación de las superficies y equipos de protección personal de los pacientes con COVID-19 tratados con cánulas nasales de alto flujo (CNAF) o ventilación mecánica (VM) que precisen ingreso en el Servicio de Medicina Intensiva.

Además, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) coordinará, a través del Instituto de Investigaciones Biomédicas Alberto Sols, un estudio para diseñar y desarrollar péptidos que puedan inhibir la entrada en el organismo del SARS-CoV-2. A través de herramientas de cribado, la investigación buscará nuevos compuestos terapéuticos que impidan el desarrollo de la infección.

El CSIC también liderará otro proyecto, a través del Instituto Rocasolano de Física y Química, que estudiará las características estructurales y dinámicas de un tipo de proteínas del virus, que son esenciales para las infecciones virales. La investigación busca caracterizar la estructura parcial y la dinámica de tres proteínas desordenadas y tres péptidos del proteoma del coronavirus, mediante técnicas de la espectroscopia de resonancia magnética y dinámica molecular.

Un tercer proyecto coordinado por el CSIC, desde el Instituto de Biomedicina de Valencia, realizará un análisis estructural de las proteínas de membrana del virus con el objetivo de diseñar nuevos inhibidores del ensamblaje viral.

La Universidad de A Coruña coordina el Proyecto VirionBreak, que realizará un análisis dinámico estructural de la cápside del virus para obtener sus frecuencias y modos propios de vibración, y poder determinar las características de una emisión de radiofrecuencia que pueda provocar su colapso y eliminación. El dispositivo resultante podría ser usado con fines profilácticos de forma inmediata para la desinfección de material inerte y de residuos biológicos contaminados.

Por último, el Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol liderará una investigación sobre perfiles inmunológicos de riesgo, adscrita a otro proyecto presentado por el Instituto de Investigación del Hospital Vall D'Hebrón. El objetivo es generar algoritmos para estratificar a los pacientes según su perfil de riesgo inmunológico, y aplicar este conocimiento al análisis de ensayos clínicos con fármacos inmunomodulares.

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