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Long COVID Labs: La revolución DAO y Blockchain en la investigación médica

Long COVID Labs: La revolución DAO y Blockchain en la investigación médica

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Long COVID Labs aprovecha blockchain y modelos DAO para revolucionar la investigación médica, mejorando la integridad de los datos, la seguridad y los enfoques centrados en el paciente.

Long COVID Labs está llegando a la ciudad. Lanzan el 9 de enero y su objetivo es acelerar la búsqueda de curas para Long COVID utilizando ciencia descentralizada, también conocida como DeSci. Su proyecto está liderado por BIO Protocol, y planean usar tecnología blockchain y DAO para sacudir la investigación médica. El ticker de este proyecto será COVID, y están recibiendo ayuda de investigadores actuales y anteriores de Stanford. Cualquier titular de BIO que participe en la subasta obtendrá el 1% del suministro de tokens.

Tienen un objetivo bastante ambicioso. Aunque COVID-19 no está haciendo titulares como solía hacerlo, sigue acechando en las sombras. Aparentemente, el 20% de los pacientes recuperados todavía tienen restos virales, incluidos los proteínas de pico, en su torrente sanguíneo. Y el 40% de aquellos diagnosticados con Long COVID están lidiando con enfermedades crónicas. Long COVID Labs quiere cambiar eso y su objetivo es abrir tratamientos para miles de millones de personas y, me atrevería a decir, reimaginar lo que podría ser la medicina.

El papel de los ensayos clínicos descentralizados en la atención médica

Los ensayos clínicos descentralizados (DCTs) están a punto de cambiar las reglas del juego para la investigación farmacéutica. Gracias a las herramientas digitales, los DCTs permiten que la investigación ocurra sin ninguna interacción física entre los equipos de investigación y los participantes. Este enfoque minimiza la carga para los participantes, reduce los costos de los ensayos, prioriza la seguridad y ayuda a mantener la integridad de la investigación. La pandemia de COVID-19 ha acelerado la adopción de DCTs, y ahora está claro que pueden transformar los ensayos clínicos.

Long COVID Labs afirma ser la red de ensayos descentralizados más grande jamás creada. Están utilizando aprendizaje automático para encontrar patrones, optimizar ensayos y sugerir tratamientos personalizados. Todo esto está destinado a acelerar los procesos lentos y costosos de los ensayos clínicos tradicionales, que a menudo priorizan a los inversores sobre los pacientes. Long COVID Labs está tratando de cambiar ese guion y hacer que la investigación médica sea más centrada en el paciente.

Desafíos de gobernanza y modelo DAO en la investigación médica

Pero, por supuesto, hay un inconveniente. Los DAOs en la investigación médica enfrentan algunos desafíos de gobernanza complicados. Están operando en un mundo regulatorio que aún se está definiendo, lo que crea incertidumbre regulatoria. Esto podría poner en riesgo a los miembros del DAO y frenar los esfuerzos de financiación debido a implicaciones fiscales y estatus legal oscuros.

Además, mantener la integridad científica en un entorno descentralizado es difícil. Los DAOs necesitan tener procesos sólidos de revisión por pares y asegurarse de que la toma de decisiones descentralizada no comprometa la calidad de la investigación. Encontrar el equilibrio adecuado entre la propiedad de tokens, el poder de voto y la integridad de la investigación es crucial para evitar conflictos de interés.

A pesar de estos obstáculos, el modelo DAO podría ser la respuesta para financiar y gobernar la investigación médica. Long COVID Labs está utilizando una estructura DAO donde individuos y pacientes poseen tokens de gobernanza (COVID) que les permiten votar sobre propuestas, sugerir direcciones de investigación y supervisar los ingresos financieros. Este modelo empodera tanto a pacientes como a investigadores, creando un enfoque colaborativo para la investigación médica.

Tecnología Blockchain: Mejorando la investigación centrada en el paciente

La tecnología blockchain tiene algunas ventajas reales para la investigación médica centrada en el paciente. Aumenta la integridad y transparencia de los datos, asegurando que una vez que los datos se registran, no se pueden cambiar ni eliminar. Esto es vital para mantener los resultados de la investigación precisos y confiables. Blockchain también proporciona una sólida seguridad de datos a través de métodos criptográficos y almacenamiento descentralizado, otorgando a los pacientes más control sobre sus datos.

La tecnología blockchain también puede automatizar partes del consentimiento y la recopilación de datos a través de contratos inteligentes. Esto otorga a los pacientes más control sobre sus datos, agilizando la investigación médica y reduciendo sesgos y errores. Los pacientes también pueden agregar sus datos de forma seudónima para su análisis, lo cual es particularmente útil para aquellos que lidian con condiciones raras o poco investigadas.

Y no olvides, blockchain puede romper las barreras geográficas y promover la colaboración global en la investigación médica. Al crear un sistema descentralizado e interoperable, investigadores y proveedores de atención médica de todo el mundo pueden trabajar juntos de manera más efectiva, lo que lleva a mejores ensayos clínicos.

Resumen: El futuro de la investigación médica con soluciones criptográficas

Long COVID Labs es un gran avance en la fusión de modelos blockchain y DAO en la investigación médica. Al utilizar ensayos clínicos descentralizados, tecnología blockchain y centrarse en los pacientes, esperan cambiar el futuro de la medicina. Está abordando la necesidad de una mejor integridad de datos, seguridad y control del paciente, haciendo que la investigación médica sea más eficiente e inclusiva.

Como la red de ensayos descentralizados más grande jamás creada, Long COVID Labs está lista para redefinir los ensayos clínicos y la investigación médica. Al priorizar a los pacientes y aprovechar tecnologías avanzadas de salud digital, esperan desbloquear tratamientos para miles de millones y remodelar el futuro de la medicina. Este es un viaje innovador para cambiar la investigación médica y mejorar los resultados para los pacientes.

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Last updated
January 16, 2025

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