Projet étudiant sur la compréhension des maladies émergentes via des recherches sur Internet : Harvard Gazette

Vous ne vous sentez pas bien alors vous ouvrez un moteur de recherche et tapez : fièvre, toux sèche, dans l’espoir de trouver des indices sur ce que vous pourriez avoir. Quelques jours plus tard, vous vous sentez moins bien et vous tapez : difficulté à respirer. Il s’avère que vous n’êtes pas le seul à faire cela, et un projet de recherche d’une personne âgée de Harvard suggère que le suivi des résultats de toutes ces recherches peut nous dire quelque chose sur la progression d’une nouvelle maladie chez les individus et à travers une population.

Tina Lu, un concentrateur informatique de Leverett House, a analysé les données des moteurs de recherche de Google Trends remontant au début de la pandémie de coronavirus pour voir dans quelle mesure les recherches de symptômes dans 32 pays sur six continents correspondaient aux symptômes cliniques du COVID-19 et si le nombre des recherches ont été un signe avant-coureur de l’augmentation de l’incidence des cas.

«Nous espérons que nos conclusions selon lesquelles cela est vrai pour le COVID seront utiles pour les futures pandémies, car il faudra peut-être un certain temps avant que des recherches soient effectuées sur l’évolution de la maladie pour une nouvelle maladie, mais Google Trends peut être analysé dès le début, »Dit Lu.

Publié dans Nature Digital Medicine plus tôt cette année, les travaux ont révélé que du 1er janvier 2020 au 20 avril 2020, l’augmentation des recherches liées aux symptômes du COVID-19 a précédé l’augmentation des cas signalés et des décès de 18,53 jours en moyenne. En outre, les travaux ont montré qu’il existait un schéma clair de progression de la maladie, avec des symptômes précoces de fièvre, de toux sèche, de mal de gorge et de frissons suivis d’un essoufflement plus sévère de 5,22 jours, correspondant à l’évolution clinique de la maladie rapportée en médecine. études.

«Il ne s’agit pas d’une contribution ponctuelle. C’est un nouvel outil pour la communauté de la santé publique », a déclaré Ben Reis, professeur adjoint de pédiatrie à la Harvard Medical School, directeur du Predictive Medicine Group du Boston Children’s Hospital Computational Health Informatics Program et auteur principal du document. «Lorsque vous êtes confronté à un nouvel agent pathogène, la ressource la plus précieuse est l’information, en particulier aux premiers stades.»

Une façon dont la médecine moderne parvient à comprendre les nouvelles affections est à travers des rapports de cas publiés dans des revues médicales. C’était le cas du COVID-19, a déclaré Reis, et ces observations par des médecins qualifiés resteront une source d’informations précieuse. Mais la publication de revues peut être lente, a déclaré Reis, tandis que les données des moteurs de recherche comme celles disponibles via Google Trends peuvent être recueillies le lendemain ou même le jour même, offrant un aperçu rapide de ce que vivent les patients et de l’évolution de leur maladie. Dans le cas d’un pathogène à évolution rapide comme le SRAS-CoV-2, les données numériques ont le potentiel de fournir des informations précoces inestimables, a déclaré Reis.

«Lorsqu’une nouvelle pandémie survient, en plus des approches existantes existantes, nous proposons que cela puisse être une approche complémentaire pour commencer à examiner les données pour différents symptômes et groupes de symptômes dans toute zone touchée», a déclaré Reis. «Nous proposons une source de données supplémentaire et complémentaire aux sources existantes qui bénéficie d’une disponibilité très rapide. Google Trends ou toute autre donnée des moteurs de recherche est disponible en temps quasi réel, vous pouvez obtenir des données sur hier et, dans certains cas, même sur aujourd’hui.  »

« Nous espérons que nos résultats.. seront utiles pour les futures pandémies, car il faudra peut-être un certain temps avant que des recherches soient effectuées sur l’évolution de la maladie pour une nouvelle maladie, mais Google Trends peut être analysé dès le début. »

  • Tina Lu
  • Le projet a démarré dans les mois qui ont précédé la pandémie lorsque Lu, alors jeune, a contacté Reis dans son laboratoire du Boston Children’s Hospital. Lu souhaitait appliquer ses compétences en informatique à la recherche médicale et savait que le laboratoire de Reis avait utilisé les données de Google Trends pour des études de santé publique dans le passé, en suivant les données relatives à la vaccination contre la polio, par exemple.

    Le projet, dont une grande partie a été menée par Lu depuis son domicile dans le New Jersey, visait initialement à voir si les pics de maladie dans différents pays pouvaient être détectés, mais le travail a été perturbé par différentes mesures de précaution prises dans différents pays. Ensuite, elle a commencé à examiner les symptômes et a remarqué que différents symptômes atteignaient un pic à différents moments dans différents pays. Lu a regardé de plus près et a vu un schéma clair qui correspondait à ce que l’on appelle maintenant l’évolution clinique du COVID-19.

    «C’était très excitant et aussi un peu difficile à croire au début, parce que j’enquêtais là-dessus depuis très longtemps», a déclaré Lu.

    Lu, qui travaillait dans le sous-sol de sa famille, a passé plusieurs mois à rassembler et à examiner les données pendant le verrouillage initial de la pandémie, tout en jonglant avec les travaux de classe de cours qui avaient été brusquement mis en ligne en mars 2020.

    «Je passais des heures chaque jour pendant plusieurs jours», a déclaré Lu. «Au début, j’avais l’impression de ne pas voir de modèles cohérents entre les différents pays. J’avais des appels quotidiens avec Ben, et nous passions en revue différentes approches ou différentes choses à examiner. Lorsque nous avons trouvé ce modèle avec l’évolution de la maladie, c’était tout simplement très excitant parce que nous avons finalement trouvé quelque chose que personne d’autre n’avait trouvé auparavant et qui était assez cohérent dans tous ces différents pays que nous examinions.

    Lu, qui obtient son diplôme ce printemps, prévoit de se rendre à Chicago après son entrée en fonction pour un poste d’ingénieur en logiciel dans une société d’investissement basée là-bas. Bien que le projet soit terminé, Reis a déclaré qu’il s’attend à ce qu’il ait un impact réel – potentiellement même sur les variantes qui émergent dans cette pandémie. La publication décrit la méthodologie afin que d’autres puissent l’imiter, et il a déjà répondu à plusieurs demandes de chercheurs.

    «Nous sommes heureux de travailler avec d’autres. Le document a été rédigé de manière à ce que quiconque travaille dans cet espace puisse le recréer et intégrer ces approches », a déclaré Reis. «Nous espérons que ces systèmes émergents qui ont été construits au cours de la dernière décennie pour incorporer l’information numérique dans le cycle de l’information épidémiologique incorporeront également ces méthodes.»