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Melissa Anne Haendel
Melissa Haendel en GM9 Next Steps Discussion.jpg
alma materUniversidad Reed College
de Wisconsin – Madison
Conocido porBioinformática
Carrera científica
InstitucionesUniversidad de Salud y Ciencias de
Oregón Universidad Estatal de Oregón
TesisIdentificación y caracterización del nuevo gen, axotropina, utilizando un método de preselección de trampa de genes in vitro  (1999)

Melissa Anne Haendel es una epidemióloga estadounidense que es profesora de informática médica en la Universidad de Salud y Ciencias de Oregón . Se desempeña como directora del Center for Data to Health (CD2H). Su investigación utiliza datos para mejorar el descubrimiento y diagnóstico de enfermedades. Durante la pandemia de COVID-19 , Haendel se unió a los Institutos Nacionales de Salud para lanzar el National COVID Cohort Collaborative (N3C), que busca identificar los factores de riesgo que pueden predecir la gravedad del resultado de la enfermedad y ayudar a identificar tratamientos.

Educación y vida temprana [ editar ]

Haendel obtuvo su licenciatura en química en Reed College . [1] Su tesis de pregrado se centró en el diseño de productos farmacéuticos utilizando potenciales electrostáticos moleculares (MEP) para construir relaciones cuantitativas estructura-actividad. [2] Se trasladó a la Universidad de Wisconsin-Madison para sus estudios de posgrado, donde utilizó la captura de genes in vitro para estudiar el gen axotrofina. [3] Su carrera inicial se centró en la genética y la biología molecular. [4] En 2000 se trasladó a la Universidad de Oregon como investigadora postdoctoral estudiando el papel de las hormonas tiroideas en el desarrollo neuronal depez cebra .

Investigación y carrera [ editar ]

Haendel comenzó a trabajar en informática sanitaria en 2004. [4] Cambió el enfoque de su investigación de la neurociencia y la biología del pez cebra al desarrollo de recursos para la biblioteca de la Universidad de Ciencias y Salud de Oregon . Fue ascendida a Profesora Asociada de Informática Médica en 2015. [ cita requerida ]

La investigación de Hanedel considera el desarrollo de ontologías, la biocuración y la armonización de datos. [4] La biocuración reúne información de registros de pacientes, resultados de investigación y literatura médica para crear un formato computable con control de calidad. [4] Es directora de ciencia de datos traslacionales en el Instituto Linus Pauling . [5]

Haendel cree que un conjunto de criterios coherentes a nivel mundial, una recopilación, intercambio y análisis de datos más completos ayudarán a diagnosticar enfermedades raras. [6] Se cree que las enfermedades raras afectan al 10% de la población mundial, lo que significa que hay un número considerable de pacientes que no cuentan con los servicios necesarios para sus sistemas de salud. [7] En 2019, Haendel y el CD2H recibieron casi $ 9 millones para centralizar y organizar los datos relacionados con la investigación del cáncer. [8] El Centro para la Armonización de Datos sobre el Cáncer utiliza un portal basado en la nube para compartir datos entre médicos e investigadores del cáncer en todo el país. [9]

Durante la pandemia de COVID-19 , Estados Unidos no tenía medios estandarizados para recopilar y compartir datos clínicos. [10] [11] Haendel estaba preocupado porque el número de muertes e infecciones no se estaba contando con precisión, y que esto pudiera comprometer la reapertura segura. [12] En junio de 2020, Haendel formó el National COVID Cohort Collaborative (N3C), [13] que recopila y analiza los datos de los registros médicos de las personas con la enfermedad por coronavirus . [14] El N3C busca identificar los factores de riesgo que pueden predecir la gravedad de la enfermedad por coronavirus y ayudar a identificar tratamientos potenciales. [14]Tiene flujos de trabajo en asociación de datos, fenotipos, análisis colaborativo, armonización de datos y síntesis de datos. [ cita requerida ]

Publicaciones seleccionadas [ editar ]

  • Mungall, Christopher J; Torniai, Carlo; Gkoutos, Georgios V; Lewis, Suzanna E; Haendel, Melissa A (2012). "Uberon, una ontología de anatomía integradora de múltiples especies" . Biología del genoma . 13 (1): R5. doi : 10.1186 / gb-2012-13-1-r5 . ISSN  1465-6906 . PMC  3334586 . PMID  22293552 . S2CID  15453742 .
  • Day-Richter, J .; Harris, MA; Haendel, M .; Lewis, S. (1 de junio de 2007). "OBO-Edit un editor de ontologías para biólogos". Bioinformática . 23 (16): 2198-2200. doi : 10.1093 / bioinformatics / btm112 . ISSN  1367-4803 . PMID  17545183 .
  • Shimoyama, Mary; Dwinell, Melinda; Jacob, Howard (5 de agosto de 2009). "Múltiples ontologías para la integración de conjuntos de datos de fenotipos complejos". Precedencias de la naturaleza . doi : 10.1038 / npre.2009.3554 . ISSN  1756-0357 .

Referencias [ editar ]

  1. ^ "Melissa A. Haendel Ph.D. | Gente de OHSU | OHSU" . www.ohsu.edu . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  2. ^ Haendel, Melissa Anne (1991). Diseño de medicamentos: un nuevo método que utiliza los eurodiputados en la construcción de QSAR (tesis). OCLC 268802607 . 
  3. ^ Haendel, Melissa A (1999). Identificación y caracterización del nuevo gen, axotrofina, mediante un método de preselección de trampa de genes in vitro . OCLC 608882841 . 
  4. ^ a b c d "Melissa Haendel, PhD | AMIA" . www.amia.org . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  5. ^ "Melissa A. Haendel" . Instituto Linus Pauling . 2018-03-21 . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  6. ^ "Los científicos sugieren una nueva solución al problema de las enfermedades raras" . EurekAlert! . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  7. ^ Haendel, Melissa; Vasilevsky, Nicole; Unni, Deepak (1 de febrero de 2020). "¿Cuántas enfermedades raras hay?" . Nature Reviews Descubrimiento de medicamentos . 19 (2): 77–78. doi : 10.1038 / D41573-019-00180-Y . ISSN 1474-1776 . PMC 7771654 . PMID 32020066 . Wikidata Q89532791 .    
  8. ^ "OSU otorgó una subvención de $ 8,8 millones para hacer accesible la investigación del cáncer" . Noticias KEZI . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  9. ^ "Estado de Oregon para ayudar a liderar el esfuerzo para hacer que los datos de investigación del cáncer sean más útiles y accesibles" . La vida en OSU . 2019-10-15 . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  10. ^ fuentes, noticias de KTVZ (2020-06-22). "OSU utilizará el poder del big data para ayudar a luchar contra COVID-19" . KTVZ . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  11. ^ "Reclutamiento de big data para acelerar la lucha COVID-19 - Noticias" . Noticias UAB . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  12. ^ Personal, Lincoln Graves, KATU (18 de mayo de 2020). "Aún faltan datos precisos sobre el coronavirus en muchas áreas" . KATU . Consultado el 28 de junio de 2020 .
  13. ^ "Equipo N3C" . NIH NCATS .
  14. ^ a b "NIH lanza plataforma de análisis para aprovechar el paciente COVID-19 en todo el país" . Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales . 2020-06-15 . Consultado el 28 de junio de 2020 .