Un equipo de investigadores del University College London desarrolló Diet-MisRAT, una herramienta capaz de clasificar el riesgo de desinformación sobre dietas y nutrición en internet según el daño potencial, y no solo por su veracidad, según una investigación publicada en Scientific Reports. Esta innovación representa un avance frente al aumento de información engañosa sobre salud en redes sociales

Diet-MisRAT está diseñada para identificar y graduar el nivel de peligro en contenidos sobre alimentación, superando el tradicional filtro binario de verdadero/falso. Este modelo evalúa diversos factores, como el grado de inexactitud o manipulación, la omisión de datos críticos y la posibilidad de causar daños a la salud pública. Así, facilita a las autoridades, plataformas digitales y profesionales la toma de decisiones proporcionales según el riesgo.

Diet-MisRAT funciona como una herramienta de evaluación de riesgos específica para contenidos digitales sobre alimentos y salud. El sistema traduce los principios de la Organización Mundial de la Salud (OMS) al entorno digital, donde la información puede difundirse a gran escala y amplificarse. Esta aproximación permite detectar no solo falsedades claras, sino también contenidos verídicos que, por omisión o manipulación, pueden inducir a conductas peligrosas.

Ejemplos de daños asociados a la desinformación sobre dietas

La desinformación sobre dietas provocó consecuencias graves, incluso mortales, de acuerdo con University College London. Entre los ejemplos documentados, una adolescente falleció tras seguir un ayuno de solo agua inspirado en recomendaciones encontradas en línea.

También se identificó el caso de una persona hospitalizada luego de sustituir sal común por bromuro de sodio, siguiendo el consejo de un sistema de inteligencia artificial. Otro incidente relatado fue el de un hombre que desarrolló lesiones cutáneas graves tras adoptar una dieta carnívora, impulsada por tendencias virales y comunidades en redes sociales.

El estudio indica además que el consumo de suplementos dietéticos, promovido por consejos erróneos en internet, está ligado al 20 % de las lesiones hepáticas inducidas por fármacos registradas anualmente en Estados Unidos.

La herramienta también detectó que información engañosa puede inducir a pacientes a abandonar tratamientos médicos eficaces y optar por alternativas alimentarias sin respaldo científico, lo que duplica el riesgo de mortalidad, según los expertos consultados.

Validación científica y fiabilidad de la herramienta Diet-MisRAT

El proceso de validación de Diet-MisRAT incluyó cinco rondas de pruebas sucesivas. Se comenzó con una revisión por parte de un panel de expertos, siguió la aplicación del modelo con estudiantes de posgrado en nutrición y dietética, y luego con profesionales experimentados. Finalmente, se evaluó el funcionamiento de la herramienta mediante modelos de inteligencia artificial como ChatGPT.

Los resultados evidenciaron una correlación muy fuerte (r = 0,94 y r = 0,97, respectivamente) entre los juicios de los expertos y los de la herramienta. En las pruebas de ChatGPT, la precisión promedio alcanzó el 97,1 %, lo que permite considerar su uso en procesos automatizados con un alto grado de confiabilidad.

La profesora Anastasia Kalea recalcó la necesidad de contar con especialistas en la calibración de riesgos y validación de la herramienta. Por su parte, el profesor Michael Reiss destacó que los criterios de evaluación pueden aplicarse en programas de formación dirigidos a docentes y profesionales de salud, facilitando la identificación de contenidos engañosos.

La investigación subraya que cada nivel de Diet-MisRAT fue ajustado para reflejar fielmente el potencial de daño, desde mensajes con riesgo bajo hasta aquellos considerados de riesgo muy alto.

Implicaciones para políticas, plataformas y educación en salud

La creación de Diet-MisRAT tiene repercusiones directas en la elaboración de políticas públicas y la regulación digital, afirma University College London. Su integración se propone como una herramienta clave para que las plataformas digitales moderen contenidos y los reguladores apliquen acciones proporcionales al riesgo detectado.

El profesor Reiss señaló que estos criterios de clasificación de riesgo pueden trasladarse al ámbito educativo, dotando a estudiantes y profesionales de recursos para analizar la veracidad y el potencial daño de la información nutricional.

Asimismo, los desarrolladores de Diet-MisRAT sugieren que incorporar el sistema en motores de búsqueda o modelos de inteligencia artificial contribuiría a prevenir la diseminación de consejos peligrosos antes de que tengan consecuencias reales.

El estudio señala que no existía antes una aproximación capaz de clasificar el riesgo de desinformación de manera escalonada. Diet-MisRAT incorpora una estructura de cinco niveles de riesgo —desde “muy bajo” hasta “muy alto”— alineada con expectativas regulatorias como las de Ofcom en el Reino Unido.

El autor principal, Alex Ruani, recalcó que la desinformación sobre dieta y nutrición suele operar mediante omisiones y manipulaciones que ocultan riesgos, y que los métodos tradicionales de verificación no son suficientes frente al uso generalizado de inteligencia artificial y la fragmentación de la información en línea.

El University College London añade que la herramienta podría adaptarse en el futuro a otros ámbitos donde la desinformación afecta la salud o la sociedad, ofreciendo así un modelo para la gestión de riesgos en distintos sectores.

Asumir la desinformación digital como un riesgo equiparable al de factores ambientales o biológicos implica que la respuesta institucional y tecnológica debe ser proporcional a la gravedad y urgencia del daño potencial, según concluyen los autores. 

28 marzo 2026 | Fuente: Infobae | Tomado del sito web | Noticia

El director de arquitectura e ingeniería de software en Roche Diagnostics explica cómo la gestión de los datos permite acelerar el diagnóstico de enfermedades

Datos de pacientes, de hospitales y médicos y de empresas farmacéuticas. La industria sanitaria está repleta de cifras en bruto que, superadas capas y capas de filtros, permiten extraer conclusiones para facilitar la detección de enfermedades, agilizar el trabajo de los profesionales sanitarios y ayudar a los usuarios a conocer sus propias patologías.

Este es el foco del área de salud digital de Roche Diagnostics, división del grupo farmacéutico suizo especializada en diagnóstico médico, que ha desarrollado más de cien soluciones integradas de salud digital, para posicionarse como uno de los principales actores del sector a nivel global.

Según explica Erez Kestenband, director de arquitectura e ingeniería de software de Roche Diagnostics, la estrategia de la compañía en este subsector se articula en tres pilares. El primero tiene como objetivo «conectar los laboratorios» con otras instituciones, para convertirlos en sistemas inteligentes. «Los datos estaban muy aislados dentro del laboratorio. Ahora nos vinculamos con otras fuentes de datos de las que dispone el hospital o el médico y podemos obtener mucha más información», indica.

Sepsis, colon y diabetes 

Kestenband, de origen estadounidense, pero afincado en Barcelona, explica que con estos datos Roche puede predecir el diagnóstico de enfermedades. Por ejemplo, permiten acelerar la detección de la sepsis, una infección que puede resultar mortal si tarda en diagnosticarse. Gracias a una herramienta de IA, se puede prever el riesgo de contraerla con 24 horas de antelación.

Otro ejemplo es el diagnóstico del cáncer colorrectal. Roche cuenta con un algoritmo que identifica a las personas con mayor probabilidad de desarrollar esta enfermedad, según su perfil demográfico y los resultados de un análisis de sangre. «Mucha gente no se hace un test de colon porque es una prueba invasiva, pero si una autoridad sanitaria te dice que tienes una alta probabilidad de enfermar, seguramente te la haces», ejemplifica.

Otro de sus verticales pone el foco en el profesional sanitario y en cómo facilitarle el trabajo a la hora de analizar pruebas médicas. «Con la IA, estamos rompiendo barreras importantes. Una es la integración de los datos, la estructuración, que era muy difícil. Esta es una de las razones por las que la salud digital tarda tanto en despegar, porque los datos suelen estar en diferentes lugares y no existe la capacidad de estructurarlos», añade en referencia a los distintos elementos con los que cuentan los sanitarios, como las imágenes médicas o las notas de otros doctores.

Por último, Roche Diagnostics dispone de herramientas de salud digital dirigida a los propios pacientes y usuarios, con el objetivo de que puedan «tomar el control» de sus enfermedades. Kestenband pone como ejemplo unos parches de supervisión de glucosa para diabéticos con los que se puede estimar la evolución de los niveles de azúcar en sangre. «Te permite saber cuánto estarás en los niveles más bajos y evitar riesgos. Da mucha información de tu situación en cada momento».

Todos estos pilares tienen como objetivo ofrecer a los pacientes una medicina más personalizada y aumentar la capacidad de prevenir patologías. «Llevamos años trabajando en esto, pero la introducción de modelos de IA y la habilidad de extraer datos suponen un gran avance», subraya el ejecutivo.

En este sentido, la inteligencia artificial permite acelerar la productividad de los programadores de software, optimizar el análisis de datos e incluso facilita la tramitación regulatoria. «En salud, tienes que demostrar que lo que construyes pasa los test, lo que requiere mucho tiempo. Hoy en día existen herramientas realmente increíbles que ayudan a superar ese proceso».

Las herramientas de Roche Diagnostics se usan en más de 6.500 instituciones repartidas por todo el mundo. En España, el grupo suizo dispone de alianzas con «centros pioneros» que adoptan con velocidad sus plataformas. Es el caso del Hospital del Mar de Barcelona en el ámbito de la patología digital. 

19 marzo 2026 | Fuente: Expansión | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2026. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A. | Noticia

Autoridades de México anunciaron hoy el inicio a partir del próximo 2 de marzo del proceso de credencialización del Servicio Universal de Salud, identificación que garantizará ese derecho en las instituciones públicas

“Se va a llevar a cabo durante todo el año, de marzo hasta diciembre, el objetivo es que todas las mexicanas y mexicanos tengan su credencial del Servicio Universal de Salud”, adelantó la presidenta Claudia Sheinbaum en su habitual encuentro con medios de comunicación.

La jefa del Ejecutivo apuntó que en los siguientes años se irá fortaleciendo los tres sistemas de salud principales: el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), el Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (Issste) y el IMSS Bienestar.

“Hay estados que aún no se adhieren al IMSS Bienestar, en esos casos es el servicio de salud estatal, depende de cada gobernador si incluye al servicio de salud estatal o sencillamente se queda entre el Issste y el IMSS”, agregó.

La jefa del Ejecutivo destacó que, con esta credencial, a través de su QR, el ciudadano accederá al servicio de salud que le corresponde y tendrá de manera inmediata su expediente médico, el cual estará en una base de datos totalmente protegida.

Según detalló, la etapa de credencialización contará con una inversión de 3 500 millones de pesos (198 millones de dólares) y el objetivo reside en digitalizar el servicio de salud, acompañado del fortalecimiento del IMSS, IMSS Bienestar e Issste.

Esta credencial permitirá a los mexicanos identificar su derechohabiencia (derecho a recibir los servicios de determinada institución), la unidad de salud más cercana y conocer dónde acudir cuando requiera atención, precisa un comunicado de la Presidencia.

Por su parte, la secretaria de Bienestar, Ariadna Montiel, explicó que se registrará a toda la población de las 32 entidades federativas del país, para lo cual se desplegarán 14 000 servidores de la nación en 2 365 módulos y 9 791 estaciones para tomar los datos. 

20 enero 2026 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de | Noticia

OpenAI lanzó el miércoles una pestaña llamada ChatGPT Health que responde a preguntas sobre salud y permite a los usuarios cargar historiales médicos y conectar apps de bienestar como Apple Health y MyFitnessPal. 

POR QUÉ ES IMPORTANTE

Esta medida amplía las capacidades de ChatGPT al ofrecer a los usuarios un espacio dedicado para acceder a información de salud, uno de los usos más populares del chatbot.

Más de 230 millones de personas en todo el mundo hacen preguntas sobre salud y bienestar en ChatGPT cada semana, según OpenAI.

ChatGPT Health puede utilizarse para tareas como comprender resultados de pruebas recientes, prepararse para citas médicas, obtener consejos sobre dieta y rutinas de ejercicio, o evaluar las ventajas y desventajas entre diferentes opciones de seguro según los patrones de salud individuales.

CONTEXTO

El lanzamiento se produce en un momento en que los reguladores reevaluan la supervisión de la tecnología sanitaria. El comisionado de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA), Marty Makary, declaró el martes que la agencia limitaría la regulación de los dispositivos portátiles y el software diseñado para promover estilos de vida saludables.

Makary ha calificado ChatGPT como un producto que debe promocionarse, al tiempo que advierte sobre importantes riesgos de seguridad.

CITA CLAVE

«Para mantener su información de salud protegida y segura, (ChatGPT) Salud opera como un espacio independiente con mayor privacidad para proteger los datos confidenciales. Las conversaciones en Salud no se utilizan para entrenar nuestros modelos base», declaró OpenAI.

SIGUIENTES PASOS

OpenAI planea ampliar el acceso y poner ChatGPT Salud a disposición de todos los usuarios en la web e iOS en las próximas semanas.

Inicialmente, proporcionará acceso a un pequeño grupo de usuarios iniciales con los planes ChatGPT Free, Go, Plus y Pro fuera del Espacio Económico Europeo, Suiza y el Reino Unido para probar la experiencia. 

07 enero 2025 | Fuente: Reuters | Tomado de | Noticia

Científicos del Imperial College London desarrollaron una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) para identificar genes vinculados a enfermedades y acelerar la búsqueda de fármacos para patologías cardíacas

Según los científicos, esta tecnología podría a futuro contribuir al logro de una atención más personalizada y tratamientos mejor ajustados al corazón de cada paciente, reportó Euronews.

El equipo combinó escáneres detallados del corazón con grandes bases de datos médicas.

La herramienta, llamada CardioKG, se construyó con datos de imagen cardíaca de miles de personas del Biobanco del Reino Unido.

Fueron analizados pacientes con afecciones como fibrilación auricular, insuficiencia cardíaca e infartos, además de voluntarios sanos.

Khaled Rjoob, primer autor del estudio e investigador en ciencia de datos en el Imperial College London, comentó que, a partir de este trabajo, amplían el grafo de conocimiento hasta convertirlo en un marco dinámico, centrado en el paciente, que capte trayectorias reales de la enfermedad, citó Euronews.

El experto dijo que ellos abrirán más posibilidades para el tratamiento personalizado y para prever cuándo es probable que se desarrollen las enfermedades.

Concretamente los investigadores dicen que pueden hacer predicciones más precisas sobre qué medicamentos podrían ayudar a personas con patologías cardíacas concretas. 

03 enero 2025 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de | Noticia

Un equipo internacional de investigadores logró el primer gran avance hacia una nueva y más eficaz forma de combatir el virus de la viruela símica o Mpox, con ayuda de la inteligencia artificial (IA)

Según un artículo publicado en la revista Science Translational Medicine, el equipo descubrió que al inyectar a ratones una proteína de superficie viral recomendada por IA, estos producían anticuerpos que neutralizaban el Mpox, lo que sugiere que este avance podría utilizarse en una nueva vacuna contra este mal o en una terapia con anticuerpos.

Este virus es causante de una enfermedad dolorosa y en ocasiones mortal, especialmente peligrosa para niños, mujeres embarazadas y personas inmunodeprimidas.

En 2022 el Mpox comenzó a propagarse por el mundo, causando síntomas similares a los de la gripe, erupciones cutáneas y lesiones dolorosas en más de 150 000 personas, y casi 500 fallecieron.

Las vacunas desarrolladas para combatir la viruela se reutilizaron durante el brote para ayudar a los pacientes más vulnerables, pero esta vacuna es compleja y costosa, debido a que se fabrica a partir de un virus completo y debilitado.

«A diferencia de una vacuna de virus completo, que es grande y compleja de producir, nuestra innovación consiste en una sola proteína fácil de producir», afirmó Jason McLellan, profesor de Biociencias moleculares de la Universidad de Texas en Austin, Estados Unidos, y coautor principal del estudio.

Los otros autores principales del estudio, Rino Rappuoli y Emanuele Andreano, de la Fondazione Biotecnopolo di Siena, Italia, ayudaron a identificar 12 anticuerpos que neutralizan eficazmente el Mpox.

Utilizando la sangre de pacientes previamente infectados con el virus o vacunados contra él, los investigadores identificaron los anticuerpos, pero desconocían a qué partes del virus se dirigían.

Fue entonces que entró en escena la IA, pues los científicos utilizaron el modelo AlphaFold 3 para predecir a cuál de las aproximadamente 35 proteínas de la superficie del virus se unen fuertemente los anticuerpos.

El modelo predijo con alta certeza que algunos anticuerpos se unirían a una proteína de superficie viral llamada OPG153, y estudios posteriores verificaron el resultado.

Esto sugirió que la proteína sería un buen objetivo para el desarrollo de nuevas terapias con anticuerpos para tratar la Mpox o para su uso en una vacuna que impulse al sistema inmunitario a combatir el virus.

Los expertos coinciden en que habría llevado años encontrar este objetivo sin la ayuda de la IA.

El Mpox está estrechamente relacionado con el virus que causa la viruela, por lo que este descubrimiento podría conducir a mejores vacunas o terapias contra la viruela, que representa un alto riesgo como arma de bioterrorismo debido a su fácil transmisión y altas tasas de mortalidad. 

10 diciembre 2025 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de | Noticia

Aunque otros expertos han creado reconstrucciones similares, esta es la primera que reproduce la estructura química y tridimensional exacta de un virus vivo, lo cual podría abrir el camino a la investigación de una alternativa a los antibióticos, y reduciría la amenaza de la resistencia bacteriana a estos.

La investigación utilizó datos existentes de estructuras de gérmenes medidas mediante criomicroscopía electrónica y modelización informática, lo que llevó casi tres años a pesar de utilizar supercomputadoras en el Reino Unido y en Japón.

Este logro permitirá investigar procesos biológicos que hasta ahora no habían podido ser examinados a fondo, como por ejemplo averiguar cómo un bacteriófago, que es un tipo de virus que infecta a las bacterias, mata a una específica causante de una enfermedad. Por el momento, se desconoce cómo ocurre, pero este nuevo método de creación de modelos más precisos abrirá nuevas vías de investigación sobre el uso de bacteriófagos para matar bacterias potencialmente mortíferas para el ser humano, precisó la publicación. Esto podría conducir a tratamientos más específicos contra enfermedades, que actualmente se combate con antibióticos y, por tanto, ayudar a frenar la creciente amenaza que supone para las personas la resistencia de los microorganismos a los antibióticos.

enero 24/2023 (Prensa Latina) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Un grupo internacional de científicos, brasileños inclusive, reunió 123 984 estudios de resonancia magnética para mapear el desarrollo del cerebro humano desde las primeras semanas del feto hasta los 100 años de edad. Con ese banco, se diseñaron gráficos que muestran la evolución cerebral en el transcurso de los años, lo que incluye etapas de rápida expansión al comienzo de la vida y de reducción de tamaño del órgano durante el envejecimiento.

Esta herramienta de sistematización de los procesos de desarrollo típico y atípico del cerebro podrá servir como referencia, al funcionar de manera análoga, a los actuales gráficos de seguimiento de mediciones de altura y peso de niños. Aparte de hacer de base para la realización de nuevos estudios, se espera que las curvas de referencia tengan en el futuro una aplicación clínica.

Este trabajo, encabezado por investigadores de las universidades de Cambridge (Reino Unido) y de Pensilvania (Estados Unidos), salió publicado en la revista Nature.

Al suministrar una métrica por edad y sexo, esta herramienta permite efectuar comparaciones y podrá por ejemplo apuntar caminos para la detección de trastornos que surgen en distintos estadios de la vida, o incluso alteraciones cerebrales capaces de señalizar enfermedades neurodegenerativas progresivas, tales como el alzhéimer y el párkinson.

El banco está considerado como el mayor de este tipo: reúne estudios de 101.457 personas de diversos países. Pese a que existe una predominancia de la representatividad de las ascendencias europeas y norteamericanas, el estudio incluyó información de individuos de América del Sur, de África y de Australia. Pero esta diversidad es aún pequeña si se la compara con el total de información. En un sitio web, llamado BrainChart, los investigadores pretenden seguir alimentando los datos.

“La gran diferencia metodológica de la investigación consistió en abrir la posibilidad de montar referencias robustas y adecuadas que no había hasta el presente. Ahora, al establecer esas curvas, con las puntuaciones y percentiles, es posible ubicar a cada individuo y entender de qué manera se está desarrollando el cerebro en comparación con la trayectoria estándar. Cuando existe un banco con tantas muestras, es posible demostrar pequeñas diferencias con mayor robustez”, explica el médico Pedro Pan, docente del Departamento de Psiquiatría de la Universidad Federal de São Paulo (Unifesp) y coautor del trabajo.

Pan es vicecoordinador del Estudio Brasileño de Cohorte de Alto Riesgo para Trastornos Psiquiátricos en la Infancia (BHRC), una gran investigación de base comunitaria y seguimiento de 2.511 niños y jóvenes de las ciudades de Porto Alegre y São Paulo desde 2010.

El BHRC, considerado uno de los principales seguimientos sobre riesgos de trastornos mentales realizados en Brasil, forma parte del Instituto Nacional de Psiquiatría del Desarrollo para Niños y Adolescentes (INPD), apoyado por la FAPESP y por el Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq). Con más de 80 docentes e investigadores de 22 universidades, el coordinador general del mismo es el profesor del Departamento de Psiquiatría de la Facultad de Medicina de la Universidad de São Paulo (FM-USP) Eurípedes Constantino Miguel Filho.

El INPD dispone de más de 2 000 imágenes cerebrales recolectadas durante la última década. Algunas de ellas contribuyeron con el trabajo publicado ahora en Nature, entre cuyos coautores se encuentran los profesores Giovanni Abrahão Salum, de la Universidad Federal de Río Grande do Sul (UFRGS), Andrea Parolin Jackowski, de la Unifesp, y André Zugman, del INPD.

Los hallazgos

Los científicos utilizaron métricas de resonancia magnética cuantificadas por puntuaciones con relación a trayectorias no lineales de cambios cerebrales estructurales y tasas de alteraciones en el transcurso de la vida. Se utilizó un software de neuroimágenes estándar para extraer los datos de los estudios de resonancia magnética, empezando por el volumen de materia gris (células cerebrales, neuronas) y materia blanca (que incluye a las conexiones del cerebro).

Posteriormente, se efectuó la expansión al análisis del espesor de la corteza y del volumen de áreas cerebrales específicas. Para generar los gráficos cerebrales, el grupo adoptó una estructura implementada por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para el desarrollo de las curvas estándar de altura y peso.

El modelado adoptado –GAMLSS (las siglas en inglés de modelos aditivos generalizados de escala y forma de localización)– permitió generar el conjunto de datos agregados de neuroimágenes en el transcurso de la vida de los individuos, con los hitos de desarrollo cerebral (o picos de trayectorias) y en comparación con la literatura actual.

De este modo, fue posible confirmar, y en algunos casos incluso, demostrar por primera. asuntos que habían sido planteados por hipótesis. Entre ellos están la edad en la cual los principales tipos de tejidos del cerebro alcanzan su volumen máximo y cuándo llegan a su madurez áreas específicas del órgano.

Con relación al volumen de materia gris, los científicos demostraron que existe un rápido aumento a partir de la mitad de la gestación, que llega a su pico poco antes de que el niño llega a los seis años de edad. Luego empieza a disminuir lentamente. En tanto, el volumen de sustancia gris en la región subcortical –que controla las funciones corporales y el comportamiento básico– llega a su pico en la adolescencia, aproximadamente a los 14 años.

El volumen de materia blanca también aumenta rápidamente desde la mitad de la gestación hasta la primera infancia, llegando a su pico poco antes de los 29 años de edad. Su declive empieza a acelerarse después de los 50 años. “Esto muestra que el espacio de plasticidad de esas conexiones va hasta el inicio de la vida adulta”, explica Pan.

A partir de los 60 años, se produce un aumento de la cantidad de líquido cefalorraquídeo, con la consiguiente disminución del cerebro. “Actualmente, ese marcador se utiliza en la clínica como un indicio indirecto de envejecimiento cerebral, que puede estar asociado a enfermedades neurodegenerativas. Aún no contábamos con algunas de estas referencias para el cerebro tan fidedignas”, añade el investigador brasileño.

Hasta ahora, los científicos sabían que ese volumen del líquido aumentaba con la edad, ya que normalmente está asociado a la atrofia cerebral, pero no tenían una dimensión precisa de la velocidad de dicho aumento en una muestra tan significativa.

La cooperación

Al contrario de lo que ocurre en la genética, con sus bancos de datos que reúnen millones de datos de individuos, en neurociencia los estudios se basan históricamente en conjuntos de muestras relativamente pequeños. Algunos factores que contribuyen con este panorama son la dificultad de recolectar las imágenes, por depender de estructura física y de aparatos de resonancia, y su alto costo.

En marzo de este año, en un artículo publicado en Nature, se debatió el tema, al ponerse en cuestión el hecho de que muchas de las investigaciones con neuroimágenes dejan de producir resultados válidos, precisamente porque tienden a incluir a una pequeña cantidad de participantes, menor que los necesarios para generar resultados confiables.

“El camino para resolver esto consiste en trabajar con muestras grandes y diversas, tal como ese grupo internacional se propuso hacerlo”, afirma Pan, al recordar la primera reunión que tuvo con los investigadores Richard Bethlehen (Cambridge) y Jakob Seidlitz (Pensilvania) en diciembre de 2020 para abordar la cooperación. Ambos son los primeros autores de la investigación sobre desarrollo cerebral.

Para crear la muestra representativa global, los científicos reunieron los estudios de resonancia magnética de más de cien estudios de diversos países. En el editorial de la misma edición de la Nature , donde se aborda la autoría de los datos abiertos, la revista pone de relieve que “no todos los conjuntos de datos estaban originariamente disponibles para el uso de los investigadores”.

En una entrevista concedida al sitio web de la Universidad de Cambridge, Bethlehen destacó que la cooperación permitió reunir datos de todas las franjas etarias y la detección de cambios tempranos y rápidos del cerebro humano. “Una de las cosas que logramos hacer mediante un esfuerzo global muy coordinado fue reunir datos del transcurso de toda la vida útil”, afirmó.

junio 10/2022 (Dicyt)

Comprender la heterogeneidad del cerebro de las personas con trastorno del espectro autista (TEA) podría ser fundamental para mejorar su calidad de vida, ya que posibilitaría diagnósticos específicos e intervenciones conductuales más dirigidas.

Ahora, investigadores del Boston College, Estados Unidos. han usado el machine learning (aprendizaje automático) para un análisis detallado de imágenes cerebrales de personas con autismo y han desvelado que las diferencias de comportamiento entre las personas con este trastorno están relacionadas con las variaciones en la estructura del cerebro. Los resultados del estudio se han publicado en la revista Science.

El equipo utilizó esta técnica de inteligencia artificial (IA) para estudiar los datos de las imágenes de resonancia magnética de más de 1 000 individuos con TEA y comparó esas imágenes con las que ofrecían las simulaciones computacionales sobre el aspecto que tendrían los cerebros si no tuvieran este trastorno.

Según explica a SINC Aidas Aglinskas, neurocientífico de la institución estadounidense y coautor del trabajo, “las variaciones estudiadas son diferencias en la neuroanatomía que indican un desarrollo alterado en determinadas regiones del cerebro”.

Áreas cerebrales expandidas y comprimidas

“En este estudio —prosigue— hemos investigado los cambios volumétricos asociados al trastorno del espectro autista, identificando las áreas cerebrales que están expandidas o comprimidas en comparación con lo que se esperaría si esa persona no lo tuviera”.

El experto indica que observaron que los cerebros de los individuos con autismo “difieren entre sí en muchas regiones cerebrales, incluidas las asociadas a los síntomas conocidos del TEA, como las implicadas en la cognición social, el lenguaje y las cortezas motoras”

También señala que el hecho de que distintas personas con TEA “puedan tener afectadas diferentes regiones podría ayudar a explicar las grandes diferencias individuales en los síntomas: los afectados por este trastorno suelen presentar diferentes síntomas de distinta gravedad”, subraya.

El autismo difiere, tanto en síntomas como en neuroanatomía, de un individuo a otro. Investigaciones previas ya habían planteado la hipótesis de que podría no haber un único conjunto de correlaciones neuroanatómicas comunes a todos los individuos con TEA.

“Confirmar estas propuestas ha sido difícil porque identificar las alteraciones neuronales específicas del TEA es una tarea complicada”, afirma Aglinskas. “Los cerebros son diferentes debido a muchos factores, incluida la variación genética no debida a este trastorno, que es difícil de controlar en un estudio de investigación”.

El equipo superó esa barrera empleando el machine learning para identificar patrones de variabilidad neuronal que son específicos del TEA, lo que permitió identificar las vías neuronales específicamente afectadas, dice Aglinskas, quien realizó la investigación con los profesores adjuntos de neurociencia del Boston College Joshua Hartshorne y Stefano Anzellotti.

Variaciones neuroanatómicas escondidas
“Las diferencias relacionadas con el TEA en la anatomía del cerebro pueden ‘esconderse’ entre las diferencias que no están relacionadas con este trastorno”, apunta Aglinskas. “Como consecuencia, ha sido difícil identificar las variaciones en la anatomía del cerebro que están relacionadas con los distintos síntomas. Por eso, usamos la IA para separar las diferencias relacionadas con el trastorno de las que no lo estaban”.

Los investigadores utilizaron patrones detectados por ordenador para crear una simulación de cómo sería el cerebro de cada individuo con TEA si no lo tuviera

Con los datos de resonancia magnética de 1.103 participantes, los autores usaron un método de análisis que recuerda al deepfake, donde se trabaja con vídeos, fotografías y otras imágenes simuladas, aparentemente reales, difíciles de detectar, creadas con los datos visuales de los participantes en el estudio.

En este caso, los investigadores utilizaron patrones detectados por ordenador para generar una simulación de cómo sería el cerebro de cada individuo con TEA si no lo tuviera. Esto fue posible gracias a técnicas de machine learning, que separan las diferencias individuales en la anatomía del cerebro en las características específicas del TEA y las no relacionadas.

“Nos sorprendió descubrir que, a pesar de observar una gran variación en la anatomía del cerebro entre los individuos con autismo a través de múltiples dimensiones, los sujetos no se agrupaban en subtipos distintos y categóricos como se pensaba anteriormente”, señala Aglinskas.

“Con respecto a la anatomía cerebral, las diferencias individuales dentro del TEA podrían ser mejor captadas por las dimensiones continuas que por los subtipos categóricos, según el coautor, “pero es importante destacar que esto no descarta la posibilidad de que se puedan encontrar subtipos categóricos con otros tipos de mediciones cerebrales, como las imágenes funcionales”.

De cara al futuro, los autores indican la necesidad de comprender con más detalle como estas diferencias neuroanatómicas afectan al comportamiento. Anzellotti destaca que planean utilizar las herramientas de IA para buscar, más allá de la estructura del cerebro, formas de entender mejor los diagnósticos de TEA y el comportamiento de los individuos afectados.

Diferencias individuales dentro del TEA

“Dos cerebros pueden tener una forma muy similar y aun así funcionar de forma diferente”, comenta Anzellotti. “Hay una serie de otros aspectos del cerebro que tendremos que observar para obtener una imagen completa. En este momento, nos centramos en la conectividad funcional, una medida de cómo está ‘conectado’ el cerebro”.

El objetivo de este trabajo es poder utilizar los datos de las imágenes cerebrales para ayudar a desarrollar enfoques sanitarios personalizados de las personas con autismo

Una gran pregunta es si eso nos mostrará algo nuevo sobre las diferencias individuales dentro del TEA. El objetivo de este trabajo es poder utilizar los datos de las imágenes cerebrales para ayudar a desarrollar enfoques sanitarios personalizados para las personas con autismo, subrayan los autores.

Aidas Aglinskas destaca que las herramientas de aprendizaje automático, que permiten encontrar patrones sutiles en grandes conjuntos de datos como los que proporciona la neuroimagen, “pudimos desentrañar las diferencias neuroanatómicas a nivel individual específicas del TEA; y observamos que estas diferencias en la estructura estaban relacionadas con los síntomas del este trastorno, lo que nos acerca a enfoques de medicina de precisión en estos casos”.

El poder de la neuroimagen y los datos

Por su parte, el investigador español Santiago Canals, del Instituto de Neurociencias (CSIC- UMH), que no ha participado en el estudio, comenta que “para los que todavía tengan dudas, este estudio muestra la potencia de la neuroimagen para avanzar en el conocimiento del cerebro, cuando se aplican las técnicas adecuadas de forma correcta”.

Canals añade que el trabajo “también destaca el extraordinario valor de los repositorios de datos de grandes dimensiones y su uso abierto para la ciencia”.

En esta investigación, que ha empleado un grupo de sujetos control y otro con trastorno del espectro autista —unos 1 000 en total—, los autores “han sido capaces de entresacar la variabilidad individual asociada con el autismo, de otras fuentes de variabilidad irrelevante, incluido el tipo de escáner en el que se adquieren los datos de imagen. Más allá del avance específico sobre nuestro conocimiento de la estructura del espectro autista, el estudio ofrece una interesante estrategia de análisis con aplicaciones generales”, concluye.

junio 09/2022 (SINC)

Referencia:

Aglinskas, A., Hartshorne, J. K., & Anzellotti, S. (2022). Contrastive machine learning reveals the structure of neuroanatomical variation within autism. Science, 376(6597), 1070-1074.

La investigadora Cecilia Lindgren es experta en estudiar la distribución de la grasa en el cuerpo y la obesidad. Para ello aplica técnicas estadísticas, así como conocimientos de medicina y biología, en el Instituto de Big Data de Oxford, del que es directora.

Hablamos con ella en Reikiavik, donde ha sido una de las ponentes invitadas al 25 aniversario de deCODE genetics, subsidiaria de la biotecnológica Amgen.

Sus estudios están más centrados en la genética que en los factores ambientales que impactan en las enfermedades.

¿Son muy complejos de medir estos últimos?

El entorno en sí es difícil de medir y estandarizar entre diferentes personas, incluso en estudios extraordinarios como los llevados a cabo por el Biobanco del Reino Unido, en torno a la obesidad. Han sido capaces de registrar muchos rasgos de comportamiento, fenotipos, el entorno o el contenido de todo lo que comemos y las combinaciones de alimentos. En mi caso me he centrado en la genética, porque es un código binario con cuatro letras a través del genoma, que más o menos entendemos.

Trabaja con rasgos metabólicos complejos comunes de las enfermedades, ¿en qué consisten?

Un rasgo complejo frecuente es un rasgo que es común entre las personas, y complejo significa que está causado por una predisposición genética subyacente, que se combina con un entorno que provoca una enfermedad. Si piensas en la obesidad, catalogada como una enfermedad por un excesivo almacenamiento de grasa según la Organización Mundial de la Salud, puede llegar a producirse o no dependiendo de tu entorno. Por lo tanto, en la curva de distribución de la obesidad te ubicarás en un punto u otro. No tengo una visión fatalista, creo que la gente tiene poder sobre su situación. Dependiendo de cómo vivas y de las circunstancias, acabarás en algún lugar dentro de lo que está predispuesto. Cuando existe una interacción entre los genes y el medio ambiente, eso implica un rasgo complejo común.

Entonces, ¿la obesidad es un rasgo complejo común?

Sí. Naces con una especie de predisposición genética y dependiendo de cómo vivas te vas a situar en algún lugar de la distribución de los rasgos característicos de la enfermedad.

¿Qué permiten predecir las diferentes variantes de una dolencia?

Se pueden hacer un par de cosas con las variantes. Utilizamos muestras de grandes poblaciones de pacientes, como las del Biobanco del Reino Unido, entre otros. Examinamos el genoma de cada individuo y buscamos si alguna de las variantes está asociada con el tamaño del cuerpo o con la ubicación de la grasa corporal. Después identificamos las regiones asociadas, su codificación de proteínas y expresión de genes. Finalmente, tratamos de averiguar cómo estas variantes genéticas afectan a los genes y a las proteínas y, en última instancia, a la obesidad. La idea es que se puedan utilizar para el desarrollo de nuevos fármacos.

¿Cómo aplican el catálogo de variantes con los pacientes?

Si conocemos la biología, podemos desarrollar más medicamentos y mejores, que funcionen para más individuos de la forma más segura y eficaz posible.

¿Existen ya medicamentos en este sentido?

Hay dos fármacos en el mercado. Uno es el inhibidor de GLP-1, con el que la gente pierde peso al tomar un comprimido, y otro que afecta a un receptor en el hipotálamo con el mismo objetivo. Es un principio, pero la información genética puede ayudar a no llegar a ese punto. Si se trabaja con las personas que están en riesgo de padecer una afección concreta, se les podría aconsejar y, con suerte, no desarrollarían la enfermedad.

También lo aplica en estudios de ataques al corazón. ¿Existe la misma posibilidad de predecirlos como con la obesidad?

Sí, exactamente. Para casi cualquier rasgo complejo común puedes comparar el genoma de pacientes con la enfermedad y pacientes sin ella. Después, asocias un riesgo a cada una de las variantes y juzgas la probabilidad de que una persona se enferme. Asimismo, se puede utilizar la información para entender la biología subyacente y desarrollar medicamentos. Es una explicación un poco simplificada, pero esas son las dos formas de actuar.

Otros de sus trabajos se centran en las relaciones con el sistema nervioso central y la obesidad. ¿Cómo influye?

Hay varias regiones del cerebro que tienen un papel importante en la obesidad. Muchos de nuestros estudios sugieren que, en la regulación del hambre y la saciedad, el hipotálamo es un componente fundamental, pero no es el único. También hemos observado que la ingesta de alimentos es mucho más importante que el ejercicio. Son algunas ideas clave que hemos sacado de estas investigaciones.

¿De qué forma han cambiado los estudios genéticos estos datos a gran escala?

Estudiamos la genética a través de muestras. Si aumentamos el número de individuos estudiados, tendremos una predicción más precisa sobre lo robusta que es una asociación y un grado de confianza mayor. También se obtiene un mejor fenotipo y características clínicas. En última instancia, todo esto llega al paciente.

¿Qué otras enfermedades podrían ayudar a prever?

Se han realizado estudios en Reino Unido que analizan más de 6 000 rasgos y fenotipos diferentes y todos ellos tienen un componente hereditario. Los estudios de deCODE, muestran que incluso los ragos que pensamos que no son genéticos, sino ambientales, tienen un componente de este tipo. En el futuro, creo que la genética será una pieza de información más de nuestros chequeos médicos, como el peso o la altura.

¿Y de qué forma se integrarán?

No tengo la respuesta, pero las puntuaciones que miden el riesgo de una enfermedad calculan el peligro de forma combinada. De nuevo, leyendo variantes genéticas particulares, sabemos que, por ejemplo, personas con una variante genética particular no deberían tomar ciertos medicamentos, como la warfarina [un anticoagulante oral]. Sabemos que algunas personas responden mejor a algunos fármacos y cada vez saldrán más estudios de este tipo, que servirán para informar sobre cómo dar los fármacos, a quién dárselos y a quién no.

La genética será una pieza de información más de nuestros chequeos médicos, como el peso o la altura

¿Cómo la medicina personalizada?

Sí.

¿Qué espera conseguir con sus estudios en los próximos años?

Soy muy afortunada porque trabajo con el equipo increíble de personas y me pagan por ello. Estamos intentando profundizar en la biología para entender mejor la obesidad, yendo de la variante a la función. Hemos pasado casi cinco años estableciendo sistemas celulares en el laboratorio. Mi campo es la genética estadística, no sé mucho sobre biología, pero trabajo con científicos extraordinarios y espero que a finales de este año tengamos los primeros estudios en este campo. Esperamos prestar información para nuevos y mejores fármacos, para una comprensión más profunda de lo que ocurre en la obesidad y, con suerte, la incorporación de ese marco clínico adecuado para el grupo de pacientes correcto, en el momento justo, para ser más eficaces.

¿Cómo imagina la medicina del futuro?

Que sea aquella que trabaje de forma preventiva e interactiva con los pacientes. Yo no hago ciencia para mí misma, sino para la gente, para todos nosotros

¿Cree que será accesible y que la gente está preparada para participar en este tipo de seguimiento genético de su salud?

Es un tema que nos tomamos muy en serio. Trabajamos con especialistas en ética y líderes mundiales sobre estos problemas, así como con entidades legales para asegurarnos de proteger a los individuos que generosamente donan su información. Creo en el acceso abierto y en el intercambio de datos. Yo misma participo en biobancos para demostrar que no tengo miedo. Si queremos un sistema de salud que funcione y hacer avances científicos, es necesario. Yo no hago ciencia para mí misma, sino para la gente, para todos nosotros.

¿A qué achaca la desconfianza?

Deberíamos asumir una buena intención. En Facebook y Twitter, la gente comparte todo y ni se lo plantean. Cuando se trata de este tipo de investigaciones donas una parte de ti. Pero he hecho ciencia durante 22 años y todavía no me he encontrado con nadie que haga un mal uso de los datos.

¿Cree que la pandemia ha incrementado este escepticismo?

Lo que desearía es que hubiera una mejor comunicación entre los científicos y la sociedad. Existe un sentimiento anticientífico muy fuerte y preocupante en este momento. Vivimos más tiempo y vivimos mejor, pero la gente todavía tiene miedo, no ve que se debe a la ciencia y la innovación.

junio 09/2022 (SINC)

La oenegé Drugs for Neglected Diseases Initiative (Iniciativa para las Drogas para Enfermedades Olvidadas) busca tratamientos para enfermedades que generan poco interés y en abril lanzó una asociación con BenevolentAI, una empresa británica que busca desarrollar moléculas gracias a la IA.

A principios de 2020, la empresa escocesa Exscientia, en asociación con la farmacéutica japonesa Sumitomo Dainippon, desarrolló la primera molécula «construida» gracias a la IA que entró en un ensayo clínico.

«No es algo futurista: la inteligencia artificial es un enfoque metodológico del tratamiento de datos que puede servir en varias etapas del proceso de desarrollo de la industria de los medicamentos», estima el doctor Thomas Borel, director para temas científicos de la Federación de Empresas del Medicamento en Francia (Leem).

En una visita a los locales en París de la empresa emergente francesa Iktos, fundada en 2016, deja claro que hay un cambio de era. En esta compañía no hay microscopios ni aparatos tradicionales de biología ni ningún empleado en bata blanca.

En cambio, los ordenadores trabajan sin descanso, analizando datos a una velocidad inalcanzable para cualquier ser humano.

«La idea es usar datos que ya existen para obtener nuevas moléculas que sean interesantes, de una forma más rápida», explicó Yann Gaston-Mathé, dirigente de esta empresa de la cual es cofundador.

Para ello, su equipo utilizó una base de datos global con la información de 100 millones de moléculas. A partir de estos datos, «creamos un modelo que va a generar automáticamente nuevas moléculas e identificar aquellas que puedan ser activas para objetivos biológicos de interés», explicó.

Iktos tiene una plataforma de búsqueda de moléculas gracias a la inteligencia artificial que entrega datos a farmacéuticas abonadas a este servicio.

Aqemia, una joven empresa surgida en la Escuela Nacional Superior PSL en 2019 en Francia, desarrolló por su parte una plataforma para descubrir medicamentos gracias a la física estadística inspirada de la cuántica.

«Utilizamos una inteligencia artificial que calificamos como generativa», destacó su fundador, el investigador Maximilien Levesque.

«Inventamos moléculas que van a pegarse a un objetivo biológico específico que es causante de una enfermedad. La inteligencia artificial se alimenta de la física: necesitamos conocer la naturaleza física de la molécula y del objetivo para calcular su afinidad», describió.

Si bien las empresas nuevas están a la vanguardia, los laboratorios están cada vez más interesados en esta área. Prueba de ello son sus inversiones en este sector.

El gigante estadounidense Bristol-Myers Squibb llegó a un acuerdo con Exscientia el año pasado y podría entregarle más de 1 000 millones de dólares.

En 2019, el laboratorio suizo Novartis y el gigante informático Microsoft anunciaron un acuerdo de colaboración.

Pero eso no necesariamente implica el fin de la química de laboratorio. Este nuevo campo enfrenta dificultades importantes, como el acceso a datos que sean susceptibles de ser explotados y la necesidad de encontrar especialistas, que dominen, por un lado, la inteligencia artificial y, por otra parte, tengan conocimientos de farmacología.

Además, hay un aspecto reglamentario muy importante, agregó Thomas Borel, de Leem. «Para que un medicamento sea aceptado, es necesario que los sistemas reguladores reconozcan el valor del algoritmo», señaló.

«Hace años que los medicamentos son concebidos con la ayuda de ordenadores», comentó por su parte Gaston-Mathé, para quien su objetivo es aportar «herramientas adicionales a los químicos sin querer reemplazar al hombre por la máquina».

junio 06/2022 (AFP) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

El grupo de investigación, que está desarrollando estrategias para diferenciar células madre inducidas de pacientes a hepatocitos, ha descrito esta herramienta que permite establecer cuán lejos se ha alcanzado ese grado de diferenciación.

Es posible generar células pluripotentes inducidas (iPSC) de un paciente que posteriormente son diferenciadas a hepatocitos mediante el uso de factores de transcripción y medios de cultivo específicos. Este proceso de diferenciación, aunque guiado por una serie de principios generales, se lleva a cabo con un elevado grado de empirismo y de acierto/error por los diferentes grupos de investigación. Poder medir cuan diferenciadas están dichas células, es decir, cuanto de hepatocitos tienen y en qué medida son comparables a los hepatocitos del hígado, y así poder guiar el proceso de diferenciación, ha sido el objetivo que estaba detrás del singular trabajo.

La investigación ha sido llevada a cabo por los investigadores de la Unidad Mixta de Investigación UV-IIS La Fe, integrados en el CIBEREHD, e investigadores de la Universidad de Lovaina, en el marco del Proyecto Europeo EuToxRisk, y que por su originalidad ha merecido ser la portada de tan prestigiosa revista. En dicho trabajo se aplica, por primera vez, la metabolómica (el estudio global del conjunto de los metabolitos de una célula) para monitorizar, en qué medida las células madre pluripotentes se han diferenciado a hepatocitos y cuál es su grado de diferenciación, al compararlo con el de hepatocitos adultos.

 La metabolómica, una herramienta muy potente

La metabolómica por espectrometría de masas (UPLC-MS) tiene la notable capacidad de medir con precisión cientos de metabolitos de las células y de esa manera poder compararlos con los que debiera tener un hepatocito diferenciado.

«La idea es conceptualmente simple», señala José V. Castell, iniciador de la idea, «analizamos el conjunto de los metabolitos presente en la célula madre, y a medida que avanza el proceso de diferenciación, para compararlos con los que tiene un hepatocito adulto. De esa comparación puede establecerse en qué medida la célula diferenciada expresa las funciones y se comporta como un hepatocito adulto, y todo ello puede ser expresado con un número representativo».

«Este trabajo ha requerido el desarrollo de un considerable número de estrategias analíticas y bioinformáticas muy innovadoras para poder cuantificar con precisión los cambios en el metaboloma y su relevancia metabólica», ha señalado Marta Moreno, primera firmante del trabajo. Por su parte, Guillermo Quintas, experto en espectrometría de masas, ha señalado «el reto personal creativo que ha supuesto el manejo de una ingente cantidad de información, y su elaboración, para que su interpretación fuera útil e intuitiva», «de tal manera que la herramienta permita a partir de ahora el que se pueda evaluar y optimizar las estrategias de diferenciación con un criterio cuantitativo» señaló Laia Tolosa coautora del trabajo.

La originalidad y novedad de esta estrategia, despertó el interés de los editores del Journal of Proteome Research que seleccionaron este trabajo para la portada de un número especial sobre nuevas aplicaciones de la metabolómica. Uno de los autores del trabajo, el estudiante de doctorado del Departamento de Bioquímica de la U de Valencia, Guillem García, es el autor de la composición gráfica de la portada que ha recibido la distinción de tan prestigiosa revista. La estética, simplicidad y composición de la figura ha recibido el beneplácito unánime. «Ha sido para mí una inyección de satisfacción autoestima y estímulo para mi carrera investigadora».

Hepatocitos de pacientes, obtenidos por reprogramación celular

La Unidad Mixta Universidad de Valencia-IIS La Fe de Hepatología Experimental y Trasplante Hepático tiene un largo recorrido y reconocimiento internacional en el estudio de la hepatotoxicidad de medicamentos. Muchos de los acontecimientos tóxicos lo son de naturaleza idiosincrática, y, por lo tanto, muy dependientes del individuo.

Disponer de un modelo celular de hepatocitos de ese determinado paciente que haya sufrido un episodio de hepatotoxicidad sería definitivo, pero la accesibilidad a hepatocitos del paciente (por ejemplo, a través de una biopsia) no es ética ni clínicamente realizable en estos pacientes. De esta manera, en la Unidad se han explorado diversas vías para generar hepatocitos a partir de otras células somáticas, más fácilmente accesibles del paciente: la generación de iPSC y su ulterior diferenciación a hepatocitos, o su reprogramación directa. Para guiar el proceso de diferenciación y saber cuán diferenciados están estos hepatocitos reprogramados es para lo que la herramienta descrita por los autores representa un paso adelante muy relevante.

mayo 19/2022 (Dicyt)

Referencia:

Moreno-Torres M., Kumar M., García-Llorens G., Quintás G., Tricot T. , Boon R., Tolosa L., Toprakhisar B.,  Chesnais F., Verfaillie C., and Castell J.V.: A Novel UPLC-MS Metabolomic Analysis-Based Strategy to Monitor the Course and Extent of iPSC Differentiation to Hepatocytes. J. Proteome Res. 2022, 21, 3, 702–712. January 4, 2022. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.1c00779

Una plataforma para monitorear la movilidad de la población durante las cuarentenas, un sistema para optimizar la búsqueda de casos asintomáticos en zonas críticas o un programa para vigilar la respuesta de anticuerpos a las diferentes vacunas contra el covid-19 fueron algunas de las innovadoras estrategias que desarrollaron.

Según la institución, estas aplicaciones producidas por investigadores de la Universidad de Chile y del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), en colaboración con los ministerios de Ciencia y Salud, lograron evitar más de 65 000 infecciones, al menos 2 800 muertes y ahorrar más de 200 millones de dólares.

«Nuestros desarrollos analíticos de vanguardia se implementaron en el terreno e involucraron el trabajo de cientos de personas, desde científicos hasta trabajadores de salud», destacó Leonardo Basso, director del ISCI y académico de la Universidad de Chile, durante la premiación en Houston, Texas (Estados Unidos).

El Edelman Award premia la mejor intervención de ingeniería aplicada en el mundo y este año tenía entre sus finalistas también a Alibaba, US Census Bureau, General Motors o Janssen y Merck.

La ex subsecretaria de Salud Pública de Chile, Paula Daza, explicó que «estas innovaciones se han utilizado en decisiones clave que ayudaron con los tres pilares de la estrategia chilena contra el virus: prevención de contagios, gestión centralizada de camas críticas y vacunación».

También valoró el premio el ministro de Ciencia, Flavio Salazar: «Es un gran orgullo que un grupo de investigadores y de organismos chilenos sean reconocidos internacionalmente por el aporte científico durante la pandemia. Creo que refleja las capacidades que existen en el país».

Chile es uno de los países de Latinoamérica que mejor ha gestionado la pandemia y que ha desplegado una de las estrategias de vacunación más rápidas de mundo, que alcanza al 93 % de la población con dos dosis y a más de 13 de los 19 millones de habitantes con una inyección adicional.

El país, que suma 3,4 millones de infectados y casi 57 000 fallecidos, todavía mantiene estrictas medidas y protocolos, se dé seguridad como el uso obligatorio de mascarilla en espacios públicos interiores y exteriores, además de estrictas medidas sanitarias para los viajeros.

abril 06/2022 (EFE) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Los virus son el conjunto de agentes biológicos más numeroso que se conoce. Ahora, un equipo internacional de científicos donde participa el CSIC ha dado un importante paso para conocer su diversidad. Este equipo ha descubierto más de 130 000 nuevos virus de ARN (como es el coronavirus SARS-CoV-2 que provoca la actual pandemia de covid-19) a través de una nueva herramienta informática con la que se analizaron 5,7 millones de muestras biológicas recogidas a lo largo del planeta durante los últimos 15 años.

Este hallazgo, que se publica en la revista Nature, supone un incremento de hasta 10 veces el número de especies virales de ARN descritas hasta la fecha.

Para este análisis, el equipo multidisciplinario desarrolló Serratus, una infraestructura de computación en la nube (Amazon Web Services, AWS) que, usando un clúster de 22 500 procesadores informáticos (CPUs), permitió búsquedas masivas de secuencias virales en los millones de Gigabytes (Petabytes) de datos de secuenciación disponibles en bases de datos públicas.

El análisis detallado de ciertas familias virales permitió el descubrimiento de más de 30 nuevas especies de coronavirus, incluyendo interesantes ejemplos en vertebrados acuáticos como peces y anfibios cuyos coronavirus presentaron un genoma segmentado en dos fragmentos, una característica descrita en otras familias de virus pero no detectada antes en ningún miembro de los coronavirus.

En el Instituto de Biología Molecular y Celular de Plantas de València (IBMCP) utilizaron Serratus para el análisis del virus causante de la hepatitis D humana, un agente viral llamado Delta, de tamaño genómico mínimo y origen desconocido. Esto permitió al investigador del CSIC en IBMCP, Marcos de la Peña Rivero, detectar virus similares en multitud de otros animales, incluyendo no solo mamíferos y otros vertebrados, sino también invertebrados. “Sorprendentemente, estos virus se encontraron también en muestras medioambientales recogidas en lagos y suelos de todo el mundo, y cuyos huéspedes serían por el momento desconocidos”, revela de la Peña.

Conexión evolutiva entre virus de humanos y plantas en el medio ambiente

Más aún, las muestras medioambientales con virus similares al de la hepatitis D revelaron la presencia de novedosas formas virales con genomas ultra-compactos y de tamaño ínfimo (solo 300 bases, las unidades químicas que forman el material genético). “Este descubrimiento permite avanzar una conexión evolutiva cercana entre virus tan distantes como la hepatitis D humana y los agentes sub virales de plantas llamados ‘viroides’”, apunta el investigador del CSIC.

Tanto la base de datos de todos los virus obtenidos en este trabajo como el conjunto de las herramientas desarrolladas, están disponibles de forma libre y abierta (www.serratus.io). Esta herramienta puede ser de gran utilidad para caracterizar la diversidad planetaria de todos los virus existentes y prepararse ante posibles nuevas pandemias, cuyas devastadoras consecuencias sufrimos con enfermedades virales emergentes como la covid-19, causada por el coronavirus SARS-CoV-2.

El IBMCP, centro mixto del CSIC y la Universidad Politécnica de Valencia, es la única institución científica española que participa en este trabajo, donde colaboran, entre otros, el Instituto Heidelberg de Estudios Teóricos y el Instituto Max Planck de Bilogía (Alemania); el Instituto Pasteur (Francia); la Universidad de San Petersburgo (Rusia); la Universidad de California, Berkeley (EE.UU.); y la Universidad de British Columbia (Canadá).

marzo 03/2022 (Dicyt)

La prótesis es la primera ocular, totalmente digital creada para un paciente, en este caso, Steve Verze, de 47 años.

La impresión 3D nació hace unos 25 años en Estados Unidos y avanzó mucho en los últimos tiempos, incluso en el campo de la medicina: huesos, órganos y tejidos reproducidos que ya están comenzando a ser utilizados en pacientes en todo el mundo. La velocidad de la producción, además de los beneficios para los pacientes, son los elementos que podrían favorecer cada vez más su uso de impresiones 3D en medicina.

También lo explicaron desde el Hospital Londoner: «Los ojos protésicos acrílicos tradicionales están pintados a mano y tardarán aproximadamente seis semanas en completarse. Con impresión 3D, una vez escaneada, la prótesis se puede imprimir en dos horas y media. Luego se envía a un oftalmólogo para ser terminada, pulida y adaptada. El proceso total lleva solo dos o tres semanas».

Los primeros órganos impresos en 3D fueron piel y huesos.

En 2012, una mujer belga de 83 años recibió su primera mandíbula en el mundo producida por una impresora 3D, mientras en 2013 se obtuvieron los primeros tejidos artificiales que se comportan como los vivos.

También en 2013 fue el turno de la oreja.

En 2014 le tocó el turno a una tráquea impresa a partir de células del paciente.

Los primeros bronquios artificiales impresos en laboratorio también se remontan a 2014, al igual que los vasos sanguíneos sintéticos.

En 2020, desde la Universidad de Tel Aviv, llegó el primer corazón impreso en 3D con células extraídas directamente del paciente.

Es de tamaño pequeño y las células aún no aprendieron a contraerse sincrónicamente, pero para los investigadores israelíes, el camino es el correcto.

La impresión 3D también hizo su debut en Italia y ya tiene algunos récords: en octubre de 2019, en el Instituto Ortopédico Rizzoli di Bologna, fue reconstruido por primera vez en el mundo, un tobillo entero con una prótesis hecha a medida impresa en 3D en un paciente de 57 años.

El pasado mes de junio, en la Fundación Policlínica Gemelli de Roma, se implantó, en un hombre de 49 años, por primera vez en el mundo, un nuevo tipo de prótesis de rodilla realizada con una impresora 3D.

noviembre 27/2021 (Cubasi)

«A través de la tecnología existente conseguimos todos los datos médicos relevantes para los casos que se nos presentan», explicó a la agencia Sputnik la doctora Miriam Herman, directora del departamento de servicios médicos de Medint. «Lo logramos escaneando publicaciones médicas, páginas web, ministerios de sanidad y buscando debajo de las piedras si es necesario para ofrecer a pacientes y equipo sanitario toda la información importante para tomar las mejores decisiones», agregó.

El objetivo, según explica la fundadora de la empresa Tanya Attias, es ayudar a los pacientes a alcanzar decisiones médicas cruciales lo más rápido posible.

Attias comenzó a pensar en esta solución cuando alguien cercano a ella recibió un diagnóstico y se le plantearon dudas de cómo tratar la enfermedad. Ella se ofreció a ayudar poniendo en práctica los conocimientos que había adquirido en sus años en el Ejército israelí, en una unidad de inteligencia tecnológica. Que, en pocas palabras, consiste en búsqueda y análisis eficaz y rápida de datos.

«Porque por expertos que sean los médicos no somos infalibles», señaló Herman. A decir de la pediatra los especialistas en salud no pueden saberlo todo ni conocer todo tratamiento, desarrollo o posibilidad médica existente, sin embargo, los algoritmos de Medint sí que llegan a todos los casos registrados, todos los tratamientos y sus resultados en el mundo.

Derecho básico

La fundadora de la empresa emergente es una firme defensora de que todas las personas tienen el derecho de conocer todos los extremos de lo que padecen y de los tratamientos existentes.

Algo muy evidente, pero que sabemos que es algo que no se suele producir y que recabar información médica requiere mucha lucha, sabiduría, energía y tiempo.

Si alguien padece, por ejemplo, un tipo agresivo de cáncer, según Medint, lo que más desea es saber que otra gente en el mundo está en su misma situación y conocer si algún paciente ha experimentado algún tratamiento con éxito. Y lo que Herman señala como increíble es que no exista en el mundo una base de datos con esta información.

«Los datos médicos en el mundo se expanden con rapidez, sin embargo no están concentrados», detalla la doctora. «Nosotros ofrecemos información sobre todo el conocimiento y posibilidades que existen en situaciones médicas específicas y ayudamos a los clientes a contactar con los especialistas que les pueden ayudar», agregó.

«Por ejemplo, hace poco recibimos a un niño con un tumor cerebral del que ya había sido operado en Israel dos veces y los médicos dijeron a los padres que no les quedaba más que rezar, porque poco se podía hacer», relató. El caso fue estudiado en Medint y le encontraron un cirujano en Estados Unidos al poco tiempo. «El niño ha sido operado y sabemos que ha abierto los ojos y ha recuperado sus funciones. No sabemos cómo progresará, pero sí sabemos que se ha podido darle otra oportunidad».

Medicina socializada

En Israel Medint, que trabaja cubierto por algunos de los seguros de salud nacionales a los que todo israelí está obligado a acogerse, también colaboran con diversos ministerios de Sanidad, con el israelí, con Singapur, Canadá, Senegal, Costa de Marfil y otros de los que no comparten información porque están cerrando sus contratos, según informó Itamar Ben Shitrit, gerente de relaciones con los clientes de Medint a Sputnik.

«La aspiración puntual es que los servicios sanitarios israelíes cubran este servicio pronto», dijo Ben Shitrit. «Y el deseo es que se extienda a otros lugares del mundo, claro».

noviembre 05/2021 (Prensa Latina) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Hace más de 50 años, científicos de la talla de los premiados con el Nobel, Kendrew, Perutz, o Hodgkin, estaban metidos de lleno en el estudio de las proteínas, el milagro de la vida, mediante cristalografía de rayos X. El plegamiento, no solo de las proteínas, sino de las macromoléculas en general (enzimas y receptores), junto con poder discernir su estructura tridimensional, ha sido uno de los desafíos científicos de las últimas décadas.

Poder conocer la estructura de las proteínas posibilita, de una forma más sencilla, determinar su función y, por lo tanto, poder entender y solucionar problemas cuando alguna de ellas no funciona como deberían.

Diferentes disciplinas, como la ya mencionada cristalografía, la criomicroscopía electrónica, la resonancia magnética nuclear (RMN), la bioinformática y la modelización in silico, han conseguido increíbles logros en este sentido. Sin embargo, el trabajo de resolver la estructura de estas macromoléculas sigue siendo complicado y costoso.

Y este es un desafío importante, porque las macromoléculas responsables de la vida, como las proteínas, son elementos clave para el buen funcionamiento de nuestro organismo, estando involucradas en prácticamente todos los procesos biológicos que tienen lugar en nuestras células. Poder conocer la estructura de las proteínas posibilita, de una forma más sencilla, determinar su función y, por lo tanto, poder entender y solucionar problemas cuando alguna de ellas no funciona como debería.

Así contribuye la inteligencia artificial

La inteligencia artificial ha llegado por la puerta grande a este campo, como en otras muchas áreas del conocimiento, para ayudar a resolver, por ejemplo, la predicción de la estructura 3D de una manera más rápida. Nos va a permitir poder predecir la forma y, como hemos dicho antes, el funcionamiento que tienen las proteínas (un conocimiento indispensable para el desarrollo de tratamientos eficaces para cualquier enfermedad) o las enzimas (llaves maestras en muchos procesos tanto biológicos como industriales), entre otras macromoléculas.

Los impresionantes resultados han sido posibles gracias a la sinergia de diferentes disciplinas: matemáticas, bioinformática y biología.

Recientemente se ha conocido el ganador del concurso científico CASP 14 (del inglés Critical Assessment of Protein Structure Prediction).

A este concurso internacional concurren cientos de grupos de investigación para presentar el desarrollo de sus softwares o aproximaciones para predecir la estructura de proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos.

Podríamos decir que es el escaparate de los desarrollos teóricos más prometedores para la elucidación de la estructura 3D de las proteínas. El ganador, sin ningún tipo de duda, ha sido el algoritmo AlphaFold, desarrollado por la empresa DeepMind (perteneciente a Google).

La mayoría de las predicciones de AlphaFold para la estructura 3D de las proteínas resueltas son muy similares a las que se obtienen a partir de las técnicas experimentales. AlphaFold consiguió una puntuación de casi 90 sobre 100 en un test que mide la semejanza estructural entre la determinada experimentalmente y la predicha por el algoritmo (por encima de 90 se considera como un nivel de predicción total). Nunca antes se había alcanzado una puntuación por encima de 60 en este test.

Los impresionantes resultados han sido posibles gracias a la sinergia de diferentes disciplinas: matemáticas, bioinformática, biología… El sistema informático parte de la premisa de que la estructura plegada tridimensional de una macromolécula (enzimas, proteínas, receptores) se asemeja a un grafo espacial, donde los aminoácidos son los nodos y las aristas del grafo conectan dichos aminoácidos. 

Partiendo de esta idea y utilizando el conocimiento derivado del alineamiento de cientos de miles de secuencias de proteínas de estructura 3D conocidas, AlphaFold utiliza la metodología del aprendizaje profundo (deep learning) para aprender las características físicas, geométricas y evolutivas de esos datos de entrada.

Los desarrolladores han hecho un buen trabajo enseñando a AlphaFold a extraer información de lo ya conocido para después aplicar dicho conocimiento ante una nueva situación: determinar la estructura de proteínas para las que solo conocemos sus secuencias de aminoácidos, y hacerlo con una precisión y rapidez que no están al alcance de los métodos tradicionales.

Todavía queda mucho camino por andar y numerosos desafíos a los que enfrentarnos, pero AlphaFold ya ha abierto las puertas a abordar un gran reto: ahondar en el secreto de la vida.

Las aplicaciones no se han hecho esperar. DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), publicaron recientemente más de 350 000 nuevas estructuras, incluyendo, no solo unas 20 000 proteínas humanas, sino también proteínas de otros 20 organismos, como las de las bacterias E. Coli, y del micobacterium tuberculoso, (causante de la tuberculosis), entre otras, o las de los ratones que se utilizan para los experimentos en los laboratorios. Y ya hay organizaciones, como la Iniciativa Medicamentos para Enfermedades Olvidadas (DNDi) que están rastreando esta nueva base de datos de proteínas en busca de nuevos tratamientos.

Evidentemente todavía queda mucho camino por andar y numerosos desafíos a los que enfrentarnos, pero AlphaFold ya ha abierto las puertas a abordar un gran reto: ahondar en el secreto de la vida.

Núria Campillo y Carmen Fernández son investigadoras del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en el Centro de Investigaciones Biológicas Margarita Salas (CIB-CSIC).

agosto 14/2021 (SINC)

Según publican en la revista PNAS, se trata de la primera herramienta de evaluación de riesgos de código abierto que evalúa los virus de la vida silvestre para estimar su propagación zoonótica y su potencial pandémico.

Crea efectivamente una lista de vigilancia de los virus recién descubiertos para ayudar a los responsables políticos y a los científicos de la salud a priorizarlos para una mayor caracterización, vigilancia e intervenciones de reducción de riesgos.

Los investigadores han identificado los factores de riesgo virales, del huésped y ambientales más relevantes para la propagación del virus. A continuación, el equipo clasificó el riesgo de 887 virus de la fauna silvestre utilizando datos recogidos de diversas fuentes, incluidos los virus detectados por el proyecto PREDICT de Amenazas Pandémicas Emergentes de la USAID, que el Instituto One Health de la UC Davis dirigió de 2009 a 2020.

Los 12 patógenos humanos conocidos encabezan la lista, lo que era de esperar y válida la utilidad de la herramienta. Curiosamente, SpillOver clasificó varios coronavirus recién descubiertos como de mayor riesgo de contagio que algunos virus ya conocidos como zoonóticos. Esta lista de vigilancia incluye un nuevo coronavirus denominado provisionalmente PREDICT_CoV-35, que se clasificó entre los 20 primeros.

El poder de la herramienta reside en el hecho de que es de código abierto: cuantos más datos se introduzcan, más sólida será la clasificación. El SARS-CoV-2 ocupa actualmente el segundo lugar de los 887 virus analizados, entre los virus Lassa y Ébola.

Esto puede parecer contradictorio, señalan los autores, dada la actual devastación mundial de la pandemia. Explican que la herramienta está clasificando el potencial de otra propagación más allá de lo que ha ocurrido históricamente. Además, aún no se ha descubierto información clave sobre el SARS-CoV-2 y su riesgo de propagación, como el número y el alcance de sus especies huéspedes. A medida que los científicos aprendan más sobre este virus, es posible que pase a ser el número 1.

«El SARS-CoV-2 es solo un ejemplo de los miles de virus que pueden propagarse de los animales a los seres humanos, señala la autora principal, ZoÓ Grange, que dirigió el desarrollo de SpillOver como investigadora postdoctoral en el UC Davis One Health Institute. Necesitamos no solo identificar, sino también priorizar las amenazas virales con mayor riesgo de contagio antes de que se produzca otra pandemia devastadora. Nuestra herramienta SpillOver Viral Risk Ranking es el punto de partida para construir soluciones proactivas».

SpillOver se inspira en las evaluaciones de riesgo que utilizan los bancos y las compañías de seguros. Crea una puntuación «similar a la de un crédito» para los virus, examinando los factores clave de riesgo y utilizándolos para priorizar los virus que suponen las mayores amenazas potenciales para la salud humana para una lista de vigilancia. Los usuarios pueden adaptar la lista de vigilancia a sus propias circunstancias, como el país de interés.

Las herramientas anteriores de clasificación de virus se han limitado en el número o los tipos de virus analizados, y los factores de riesgo considerados son mínimos. SpillOver tiene en cuenta 32 factores de riesgo sobre el virus y los huéspedes, incluidos el entorno y los comportamientos humanos asociados. También incluye 25 familias virales diferentes, desde los coronavirus hasta la familia viral que causa los ebolavirus.

SpillOver elabora un informe de riesgo detallado para cada virus, y su herramienta de «Comparación de riesgos» permite a los usuarios comparar y contrastar los virus clasificados, así como filtrar los virus en función de una selección de atributos clave, como la especie del virus, la especie del huésped y el país de detección.

Como herramienta de código abierto, SpillOver ofrece una plataforma viva para la clasificación continua del riesgo de propagación. Los científicos pueden aportar datos sobre los virus existentes o evaluar el riesgo de nuevos virus mediante la aplicación ‘Rank Your Virus‘.

«Esta herramienta pretende iniciar una conversación global que nos permita ir mucho más allá de cómo pensábamos en la clasificación de los virus en el pasado y permitir la colaboración científica en tiempo real para identificar nuevas amenazas de forma temprana, señala la autora correspondiente Jonna Mazet, profesora de la Escuela de Medicina Veterinaria de la UC Davis, directora fundadora del Instituto One Health y exdirectora global de PREDICT. SpillOver’puede ayudar a avanzar en nuestra comprensión de las amenazas virales para la salud y permitirnos actuar para reducir el riesgo de contagio antes de que las pandemias puedan incendiarse».

SpillOver permite a los científicos que están descubriendo virus colaborar en un marco de One Health que se centra no solo en las características virales, sino también en todas las circunstancias presentes en las zonas de alto riesgo de aparición de enfermedades. Esto permite que la herramienta sea un catalizador para identificar y clasificar rápidamente los virus recién descubiertos y sus interfaces de transmisión animal-humana.

Este cambio de paradigma puede facilitar la colaboración temprana, más allá de las fronteras disciplinarias y nacionales. La identificación y clasificación de los virus en función de los riesgos para la salud humana puede ayudar a los científicos a identificar los puntos críticos de control y a abordar los comportamientos humanos que ponen a las personas y a los animales en riesgo de contraer nuevas infecciones víricas.

abril 06/2021 (Europa Press) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Los profesionales de la medicina suelen aconsejar a los pacientes que no busquen sus síntomas en Internet antes de acudir a la consulta, pero muchas personas recurren al ‘Dr. Google’ cuando se sienten mal. La preocupación por la ‘cibercondría‘, o el aumento de la ansiedad inducida por Internet, ha hecho que el valor de las búsquedas en Internet sea controvertido.

Todos los participantes demostraron una modesta mejora a la hora de llegar a un diagnóstico exacto después de buscar los síntomas en Internet y, al mismo tiempo, no mostraron diferencias en la ansiedad declarada ni en la capacidad de triaje, según publican en la revista JAMA Network Open.

«Tengo pacientes todo el tiempo, en los que la única razón por la que vienen a mi consulta es porque han buscado algo en Google y en Internet se dice que tienen cáncer. Me pregunté: ‘¿Son todos estos pacientes? ¿Cuánta cibercondría está creando Internet?», explica el autor correspondiente, David Levine, de la División de Medicina Interna General y Atención Primaria del Brigham.

En un estudio realizado con 5 000 participantes, se pidió a cada uno que leyera una breve viñeta de un caso que describía una serie de síntomas y que imaginara que alguien cercano a él experimentaba los síntomas descritos. Se pidió a los participantes que dieran un diagnóstico basado en la información dada y que luego buscaran los síntomas de su caso en Internet y volvieran a ofrecer un diagnóstico.

Los casos iban de leves a graves, pero describían enfermedades que afectan habitualmente a la gente de a pie, como virus, infartos de miocardio y accidentes cerebrovasculares. Además de diagnosticar una determinada enfermedad, cada participante seleccionaba un nivel de triaje, que iba desde ‘dejar que el problema de salud mejore por sí solo’ hasta ‘llamar al 112′. A continuación, los miembros del estudio registraron sus niveles individuales de ansiedad.

En particular, Levine y el coautor Ateev Mehrota, de la Facultad de Medicina de Harvard, descubrieron que las personas eran ligeramente mejores a la hora de diagnosticar correctamente sus casos tras realizar una búsqueda en Internet. Los participantes no demostraron ninguna diferencia en sus capacidades de triaje ni informaron de un cambio en la ansiedad después de usar Internet.

«Nuestro trabajo sugiere que es probable que esté bien decir a nuestros pacientes que ‘busquen en Google’, explica Levine. Esto empieza a formar la base de evidencia de que no hay mucho daño en eso, y, de hecho, puede haber algo bueno».

Los autores señalan que una limitación de este estudio es que se pidió a los participantes que fingieran que un ser querido tenía los síntomas descritos en la viñeta del caso. No está del todo claro si las personas se comportarían de la misma manera al experimentar ellos mismos los síntomas. Además, los autores señalan que este estudio no es representativo de todas las personas que utilizan Internet para realizar búsquedas relacionadas con la salud.

Levine también planea ampliar el alcance de este estudio investigando la capacidad de la inteligencia artificial (IA) de utilizar Internet para diagnosticar correctamente a los pacientes.

«Este próximo estudio toma un algoritmo de IA generalizado, entrenado en todo el texto de código abierto de Internet, como Reddit y Twitter, y luego lo utiliza para responder cuando se le pide, explica Levine. ¿Puede la IA complementar el uso que la gente hace de Internet? ¿Puede complementar el uso que hacen los médicos de Internet? Eso es lo que nos interesa investigar».

abril 01/2021 (Europa Press) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

 Referencia:

Levine D.M.,Mehrotra A.:Assessment of Diagnosis and Triage in Validated Case Vignettes Among Nonphysicians Before and After Internet Search. JAMA Netw Open. 2021; 4(3):e213287. doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.3287

Tras observar la «avalancha» de datos científicos generados en respuesta a la COVID-19, el doctor Wladek Minor y sus colegas piden la creación de un «sistema de información avanzado» (SIA) que ayude a los científicos a integrar, supervisar y evaluar las enormes cantidades de datos que se producirán a medida que los investigadores revelen la arquitectura molecular del próximo patógeno que suponga una gran amenaza biológica.

Esta información sobre la forma, estructura y función de un patógeno es esencial para el desarrollo de medicamentos, vacunas y tratamientos. Por ejemplo, las vacunas COVID-19 disponibles en la actualidad se dirigen a la proteína «pico» de la superficie del virus SARS-CoV-2.

«Los modelos estructurales y otros resultados experimentales producidos por diversos laboratorios deben seguir un procedimiento de evaluación estándar para garantizar que son precisos y se ajustan a las normas científicas aceptadas. La validación estandarizada es importante para todas las áreas de las ciencias biomédicas, especialmente para los modelos estructurales, que a menudo se utilizan como punto de partida en investigaciones posteriores, como los estudios de acoplamiento de fármacos guiados por ordenador y la minería de datos. Incluso errores aparentemente insignificantes pueden llevar a este tipo de investigación por el mal camino«, afirma Minor.

Según los investigadores, una función importante de la SIA sería la de identificar las estructuras que se pueden perfeccionar y mejorar. Les complace observar que la inspección de los planos moleculares elaborados para los componentes de la COVID-19 y depositados en la base de datos en línea del Banco de Datos de Proteínas sugiere que la mayoría eran muy buenos. Menos del 1 por ciento necesitaba una reinterpretación significativa y menos del 10 por ciento podía optimizarse mediante revisiones moderadas.

Aun así, los buenos edificios requieren buenos planos. Lo mismo ocurre con las vacunas y los tratamientos de enfermedades. Según los investigadores, es fundamental que los datos estructurales y de otro tipo de los agentes patógenos sean lo más precisos posible y que los científicos de distintos campos hablen el mismo idioma cuando los discutan y utilicen. El SIA propuesto ayudaría a garantizar la conformidad entre disciplinas.

«Se han publicado casi 100 000 artículos relacionados con la COVID-19 y se han determinado experimentalmente más de mil modelos de macromoléculas codificadas por el SARS-CoV-2 en aproximadamente un año. Ningún ser humano puede digerir este volumen de información. Creemos que la solución más prometedora a la sobrecarga de información y a la falta de una recuperación eficaz de la misma es la creación de un sistema de información avanzado que sea capaz de recoger los resultados de todos los recursos relevantes y presentar la información de forma instructiva que promueva la comprensión y el conocimiento», remacha Minor.

Los investigadores reconocen que poner en práctica su propuesta sería una empresa de gran envergadura. Otros recursos que pretendían ofrecer beneficios similares a menor escala ya han aparecido y desaparecido. Por eso es tan importante, dicen los científicos, que actuemos ahora. «La creación de un SIA requerirá, sin duda, la colaboración de muchos científicos expertos en sus respectivos campos, pero parece ser la única manera de preparar a la ciencia biomédica para la próxima pandemia», concluyen los investigadores en un artículo publicado en la revista científica IUCrJ.

marzo 31/2021 (Europa Press) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

 Referencia

Gilski M, B Rupp B., M Jaskolski M, W Minor W.: Covid‐19. bioreproducibility. org: A web resource for SARS‐CoV‐2‐related structural models. Rev. Protein Science, 2021

“Al mirar en detalle lo que ocurre en el encéfalo humano, los puntos del cerebro donde se origina la epilepsia se identificarán con mayor certeza y rapidez”. Así lo asegura Jorge Iván Padilla Buriticá, magíster en Automatización de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, quien en su investigación Localización de focos epilépticos mediante modelos paramétricos señala que el desarrollo del modelo permite mayor realismo y cercanía del cerebro humano y sus características.

“Nuestra técnica reduce los cálculos, al tiempo que integra la información obtenida en otros modelos, lo cual le facilita al personal capacitado en neurología comparar datos”, sostiene.

El proceso se adelanta mediante un software en el que se incluyen los registros médicos existentes sobre los pacientes y se determina con mayor precisión la localización de la zona a eliminar.

Medicamentos y cirugía

La epilepsia está asociada con descargas eléctricas, generalizadas o focalizadas, que ocurren en uno de los centros nerviosos que constituyen el encéfalo. Es considerada como una enfermedad grave con altas contraindicaciones. Las personas que la padecen presentan señales de alerta como convulsiones, contracciones musculares y dificultad para respirar antes de tener un ataque.

Aunque la enfermedad se trata con medicamentos, cuando estos no son efectivos se realiza una cirugía en el cerebro, la cual, por medio de una malla con electrodos, permite identificar con exactitud la fuente localizada epileptogénica, es decir, el área a extirpar, explica el investigador.

De esta manera se reduce el tamaño del fragmento que se va a extraer, evitando que se elimine una porción más amplia de lo necesario. Así, se minimiza la posibilidad de que el individuo presente efectos secundarios, como disminución de la memoria a corto plazo, problemas en el habla y limitación en los movimientos.

  “Durante el proceso implementamos una técnica conocida como ‘elementos finitos de frontera’ para obtener una estructura del cerebro similar a la lograda durante la resonancia magnética que se le practica a cada paciente”, argumenta el magíster.

“Más adelante analizamos técnicas estáticas, y a partir del comportamiento que presentaban, creamos otras que varían en el tiempo y tienen en cuenta la dinámica de las señales del electroencefalograma”, detalla.

De fácil lectura médica

El procedimiento está diseñado para que el especialista no necesite ajustar parámetros relacionados con la ingeniería, solo debe alimentar el software con señales reales y datos del paciente, que luego son mapeados e incluidos en la resonancia magnética. Así, resulta una medición más fácil de interpretar por el médico.

Según el investigador, “la verificación se adelanta simulando la actividad dentro del cerebro, lo cual ofrece confiabilidad y efectividad en el método para determinar exactamente el punto que se está activando”.

La validez de la prueba también ha tenido resultados positivos en pacientes que han pasado por procesos de cirugía. Al aplicarla, el software llega directamente a la zona ya operada.

El área del cerebro estimada a partir de las señales reales se ubica exactamente en la misma zona que los médicos eliminaron. Esta verificación se adelanta solo con pacientes que han tenido cirugías exitosas.

Para el investigador Padilla, “aunque las propuestas existentes presentan buenos resultados, requieren de una gran cantidad de cálculos y suposiciones que no siempre son fáciles de operar. Nosotros intentamos resolver de forma más sencilla y confiable la localización de los focos epilépticos en las condiciones particulares del Neurocentro”.

Esta técnica también se puede implementar en dificultades médicas reportadas durante la detección de otras enfermedades cerebrales como párkinson, apnea del sueño, déficit de atención, drogadicción o para el control de dispositivos a partir de señales cerebrales.

marzo 20/2021 (Dicyt)

El algoritmo, denominado modelo ‘Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood‘ (Vsail), utiliza información de rutina de los registros médicos electrónicos (EHR) para calcular el riesgo de visitas a 30 días por intento de suicidio y, por extensión, la ideación suicida.

Colin Walsh, y su equipo evaluaron el rendimiento del algoritmo predictivo con miras a su posible implementación clínica. Informaron del estudio en JAMA Network Open.

Al estratificar a los pacientes adultos en ocho grupos según sus puntuaciones de riesgo según el algoritmo, el estrato superior por sí solo representó más de un tercio de todos los intentos de suicidio documentados en el estudio y aproximadamente la mitad de todos los casos de ideación suicida. Como se documenta en el EHR, una de cada 23 personas de este grupo de alto riesgo informó sobre pensamientos suicidas y una de cada 271 intentó suicidarse.

«En la actualidad, en todo el Centro Médico, no podemos evaluar a todos los pacientes para detectar el riesgo de suicidio en cada encuentro, ni deberíamos hacerlo», ha explicado Walsh, profesor asistente de Informática Biomédica, Medicina y Psiquiatría. «Pero sabemos que algunas personas nunca se someten a pruebas de detección a pesar de los factores que podrían ponerlas en mayor riesgo. Este modelo de riesgo es un primer paso en esa detección y podría sugerir qué pacientes realizar más pruebas de detección en entornos en los que no se habla a menudo del suicidio».

Durante la prueba de 11 meses, unos 78 000 pacientes adultos fueron atendidos en el hospital, la sala de emergencias y las clínicas quirúrgicas de VUMC. Como se documentó posteriormente en el EHR, 395 personas de este grupo informaron que tenían pensamientos suicidas y 85 vivieron al menos un intento de suicidio; 23 sobrevivieron a intentos repetidos.

«Aquí, de cada 271 personas identificadas en el grupo de mayor riesgo previsto, una regresó para recibir tratamiento por un intento de suicidio», ha afirmado Walsh. «Este número está a la par con los números necesarios para detectar problemas como el colesterol anormal y ciertos cánceres. Podríamos preguntar a cientos o incluso miles de personas sobre pensamientos suicidas, pero no podemos preguntarles a los millones que visitan nuestro Centro Médico cada año, y no es necesario preguntar a todos los pacientes. Nuestros resultados sugieren que la inteligencia artificial podría ayudar como un paso para dirigir los recursos clínicos limitados hacia donde más se necesitan».

Walsh, quien originalmente creó el algoritmo con compañeros en la Universidad Estatal de Florida, lo había validado previamente utilizando datos retrospectivos de EHR de la facultad. «Walsh y su equipo han demostrado cómo realizar pruebas de estrés y adaptar un modelo predictivo de inteligencia artificial en un registro de salud electrónico operativo, allanando el camino para las pruebas en el mundo real de las intervenciones de apoyo a la toma de decisiones», ha afirmado el autor principal del nuevo estudio, William Stead, profesor de Informática Biomédica.

Con el fin de comprender mejor las fuentes de los virus, los animales huéspedes y los mecanismos patógenos, se debe mejorar aún más el trabajo de investigación mediante el uso de tecnologías innovadoras como la biotecnología, los macrodatos, la computación en la nube y la inteligencia artificial, detalló Chen Wei, miembro de la Academia de Ingeniería de China e investigadora del Instituto de Medicina Militar, subordinado a la Academia de Ciencias Militares.

En un discurso pronunciado en la segunda sesión plenaria de la cuarta sesión del XIII Comité Nacional de la Conferencia Consultiva Política del Pueblo Chino, máximo órgano de asesoría política del país, Chen señaló que deben intensificarse los esfuerzos para analizar el impacto de las mutaciones del virus de cara a las medidas de prevención y control existentes. La científica y asesora política nacional instó a llevar a cabo una investigación previa sobre las vacunas, las pruebas de ácido nucleico y el reactivo de detección de anticuerpos para las variantes del nuevo coronavirus.

marzo 08/2021 (Xinhua) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

La técnica, publicada en la revista Cell Systems, es el mismo proceso que utilizó el equipo de Pittsburgh para extraer pequeños fragmentos de anticuerpos del SARS-CoV-2 en llamas, que podrían convertirse en un tratamiento de la COVID-19 inhalable para humanos. Este enfoque tiene el potencial de identificar rápidamente múltiples nano cuerpos potentes que se dirigen a diferentes partes de un patógeno, variantes que frustran.

«La mayoría de las vacunas y tratamientos contra el SARS-CoV-2 se dirigen a la proteína de pico, pero si esa parte del virus muta, que sabemos que es, esas vacunas y tratamientos pueden ser menos efectivos, señala el autor principal Yi Shi, profesor asistente de biología celular en Pitt. Nuestro enfoque es una forma eficiente de desarrollar cócteles terapéuticos que consisten en múltiples nano cuerpos que pueden lanzar un ataque de múltiples frentes para neutralizar el patógeno».

Shi y su equipo están especializados en encontrar nano cuerpos, que son fragmentos pequeños y altamente específicos de anticuerpos producidos por llamas y otros camélidos. Son particularmente atractivos para el desarrollo en terapias porque son fáciles de producir y bioingeniería. Además, presentan una alta estabilidad y solubilidad, y se pueden aerosolizar e inhalar, en lugar de administrarse mediante infusión intravenosa, como los anticuerpos tradicionales.

Al inmunizar una llama con una parte de un patógeno, el sistema inmunológico del animal produce una plétora de nano cuerpos maduros en aproximadamente dos meses. Entonces se trata de descubrir qué nano cuerpos son los mejores para neutralizar el patógeno y los más prometedores para el desarrollo de terapias para humanos. Ahí es donde entra en juego la «estrategia de proteómica de alto rendimiento» de Shi.

 «Con esta nueva técnica, en cuestión de días, normalmente podemos identificar decenas de miles de nano cuerpos distintos y muy potentes del suero de llama inmunizado y examinarlos en busca de ciertas características, como dónde se unen al patógeno, añade Shi. Antes de este enfoque, ha sido extremadamente difícil identificar nano cuerpos de alta afinidad».

Después de extraer una muestra de sangre de llama rica en nano cuerpos maduros, los investigadores aíslan esos nano cuerpos que se unen específicamente al objetivo de interés del patógeno. Los nano cuerpos se descomponen para liberar pequeños péptidos de «huellas dactilares» que son únicos para cada nano cuerpo.

Estos péptidos de huellas dactilares se colocan en un espectrómetro de masas, que es una máquina que mide su masa. Al conocer su masa, los científicos pueden averiguar su secuencia de aminoácidos, los bloques de construcción de proteínas que determinan la estructura del nano cuerpo. Luego, a partir de los aminoácidos, los investigadores pueden trabajar hacia atrás hasta el ADN, las instrucciones para construir más nano cuerpos.

Simultáneamente, la secuencia de aminoácidos se carga en una computadora equipada con software de inteligencia artificial. Al examinar rápidamente montañas de datos, el programa «aprende» qué nano cuerpos se unen más estrechamente al patógeno y en qué parte del patógeno se unen.

En el caso de la mayoría de las terapias COVID-19 actualmente disponibles, esta es la proteína del pico, pero recientemente ha quedado claro que algunos sitios del pico son propensos a mutaciones que cambian su forma y permiten el «escape» de los anticuerpos. El enfoque de Shi puede seleccionar sitios de unión en el pico que sean evolutivamente estables y, por lo tanto, es menos probable que permitan que se escapen nuevas variantes.

Finalmente, las instrucciones para construir los nano cuerpos más potentes y diversos se pueden introducir en tanques de células bacterianas, que actúan como mini fábricas, produciendo órdenes de magnitud más nano cuerpos en comparación con las células humanas necesarias para producir anticuerpos tradicionales. Las células bacterianas se duplican en 10 minutos, duplicando efectivamente los nano cuerpos con ellas, mientras que las células humanas tardan 24 horas en hacer lo mismo. «Esto reduce drásticamente el costo de producir estas terapias», señala Shi.

Shi y su equipo creen que su tecnología podría ser beneficiosa para algo más que el desarrollo de terapias contra la COVID-19, o incluso la próxima pandemia.

«Los posibles usos de nano cuerpos muy potentes y específicos que se pueden identificar de forma rápida y económica son tremendos, resalta Shi. Estamos explorando su uso en el tratamiento del cáncer y las enfermedades neurodegenerativas. Nuestra técnica podría incluso utilizarse en la medicina personalizada, desarrollando tratamientos específicos para superbacterias mutadas para las que todos los demás antibióticos han fallado».

 febrero 26/2021 (Europa Press) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Referencia:
Xiang X.,  Nambulli S.,  Xiao Z., Liu H., Sang Z., Duprex W.P., Schneidman-Duhovny D.,  Zhang Ch., Shi Y. Versatile and multivalent nanobodies efficiently neutralize SARS-CoV-2. Science 18 Dec 2020:Vol. 370, Issue 6523, pp. 1479-1484 DOI: 10.1126/science.abe4747

 De acuerdo con el diario Global Times, se trata del primer mecanismo de su tipo en el mundo y el país lo probó con buen desempeño durante los rebrotes de la enfermedad en Beijing y las norteñas provincias de Jilin, Heilongjiang y Hebei.

Incluso, previó un estimado de 6,68 millones de nuevos casos en todo el planeta durante el pasado enero y al final ese mes registró 6,58 millones de pacientes.

El sistema –precisó el periódico- emite sus resultados tras analizar los métodos de predicción meteorológica, los datos sobre el comportamiento de la COVID-19 y las medidas de prevención epidemiológica aplicadas en cada localidad.

Puede pronosticar la cantidad exacta de enfermos que tendrán 190 países en un día, un mes y hasta en un tiempo mayor.

Entre otros aspectos, los resultados se actualizan cada 10 días y están disponibles para todo el mundo.

Según el académico Huang Jianping, el mecanismo se actualizó por segunda ocasión y sus futuras versiones tomarán en consideración el tráfico de pasajeros en los puertos y terminales aéreas.

China desde hace casi un año mantiene bajo control los contagios internos con el coronavirus SARS-CoV-2 y los casos de su consecuente enfermedad, COVID-19.

Superar la crisis y restablecer la vorágine implicó un esquema en el cual la tecnología y la innovación juegan un papel preponderante para cubrir cada frente y, de paso, aliviar la carga a los profesionales de la salud.

De manera general, la nación asiática acumula al menos cuatro mil 842 muertos y 101 mil 750 casos confirmados de la enfermedad en su parte continental, Macao, Hong Kong y Taiwán.

Aparte, mantiene a 291 asintomáticos hospitalizados.

Respecto a las vacunas, China cuenta con 16 candidatos, de ellos siete están en la tercera fase de ensayos clínicos y aplicó las cuatro más avanzadas a más de 40 millones de ciudadanos.

Sus reguladores oficializaron la comercialización de forma condicional de los preparados de Sinopharm y Sinovac, y actualmente revisan las solicitudes de las sustancias de CanSino y un instituto científico de Wuhan (centro) para salir al mercado también.

febrero 25/2021 (Prensa Latina) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

La gran cantidad de llamadas y consultas recibidas significó que muchos profesionales sanitarios tuvieron que desviar el tiempo dedicado a los pacientes gravemente enfermos para hacer evaluaciones de la COVID-19. Como respuesta directa para lidiar con esta situación, los profesionales médicos y el personal administrativo de muchas clínicas y hospitales pusieron en espera muchas consultas no urgentes y diseñaron sistemas para clasificar a los pacientes, al tiempo que crearon áreas sin COVID y con COVID en el propio hospital, para evitar que los pacientes no infectados y los trabajadores se expusieran continuamente a la enfermedad. Como nunca antes había ocurrido, los sistemas sanitarios comenzaron a adoptar rápidamente soluciones digitales automatizadas catalizando así un cambio monumental en el sector sanitario.

Había una situación de presiones enfrentadas: por un lado, la necesidad crítica de quienes estaban preocupados por realizar una evaluación para saber si tenían el virus y, por otro lado, la presión en los servicios de salud, que estaba al máximo. Por ello, muchas empresas tecnológicas han diseñado y puesto en marcha una gran cantidad de soluciones diferentes que reutilizan sus productos para ayudar a centros sanitarios abrumados en su lucha contra la COVID- 19: desde cerrar citas por vídeo o llamada con el médico de Familia hasta desarrollar soluciones para detectar a los posibles pacientes con indicadores del virus en sus hogares. Todos los recursos tenían como objetivo tratar de reducir al máximo la interacción de persona a persona (y, en muchos casos, lo hicieron con éxito) para conseguir aplanar la curva.

El sector sanitario, siempre reacio al riesgo, puede ser mucho más dinámico con la inteligencia artificial (IA)

Los agentes cognitivos, como Amelia, han sido fundamentales para ayudar a muchas organizaciones de atención médica a implementar pre-evaluaciones a gran escala en el hogar. Donde se ha llevado a cabo, la persona interesada podía comunicarse con un agente cognitivo de atención médica desarrollado con tecnología de inteligencia artificial mediante una llamada de voz o chat para someterse a una pre-evaluación de riesgo de la COVID-19, así como recibir información adicional sobre el virus. El agente cognitivo le evalúa en función de los síntomas que experimenta, junto a sus factores de riesgo adicionales (como enfermedades crónicas). Todo ello basado en las directrices de la Organización Mundial de la Salud (OMS) o de los distintos organismos nacionales. Esto ha permitido que miles de personas vulnerables se realicen una pre-evaluación previa a las pruebas de detección sin tener que ponerse en riesgo.

El futuro del sector

Lo que esta crisis ha demostrado claramente es que el sector sanitario, siempre extremadamente reacio al riesgo,  puede volverse más dinámico a través de la inversión en tecnologías avanzadas, al tiempo que puede lograr que los servicios a los pacientes sean más eficientes y seguros. Aprovechar la inteligencia artificial (IA) no solo ha demostrado ser valioso en los entornos de detección previa de pacientes durante la pandemia de la COVID, sino también en el seguimiento y rastreo, la gestión del inventario médico y en el impulso de diversas innovaciones.

Mirando hacia el futuro en un mundo post-COVID, en los próximos años espero que tanto los pacientes como los médicos se acostumbren más a interactuar con los servicios interactivos en tiempo real y, cada vez más, con los asistentes conversacionales impulsados por IA.

Según EMIS Group, tras la introducción por parte del National Health Service (NHS) del enfoque de triaje total para la covid-19, ahora mismo las consultas exclusivamente online representan aproximadamente el 40 % del total de contactos de pacientes con sus médicos de cabecera en el Reino Unido.

Y, a medida que tanto los proveedores del sector sanitario como el público se aclimaten para acceder a los servicios de atención médica digitales, creo que veremos el mismo cambio que hemos presenciado en los servicios de atención al cliente que han optado por la automatización para ofrecer un servicio siempre disponible y a escala.

Este nuevo modelo de servicios al paciente podría revolucionar completamente la atención médica, tanto para los proveedores de servicios hospitalarios como para los pacientes. No solo puede ayudar a filtrar las visitas innecesarias al hospital o al médico de Familia (algo clave en tiempos de crisis), sino que también puede ayudar al paciente a seguir las pautas de atención médica habituales que le han sido indicadas, gracias a su facilidad de uso y su conveniencia.

Esto terminará apoyando los objetivos de salud del Gobierno, puesto que será más fácil identificar y tratar los problemas de salud con anticipación, lo que, a su vez, puede prevenir la necesidad de hospitalización. Dicho esto, siempre será necesario el contacto cara a cara en muchos casos, por lo que tampoco espere que los robots se hagan cargo de su hospital a corto plazo.

febrero 24/2021 (Diario Médico)

 Encontrar tratamientos efectivos para el SARS-CoV-2 significa identificar las vías clave para atacar, lo que se hace aún más difícil cuando se enfrenta una enfermedad completamente nueva. Por lo tanto, los investigadores del Grupo Korcsmaros de la IE están aplicando su experiencia en biología de sistemas para abordar el problema desde una perspectiva holística.

Viral Link, presentada en la revista PloS Computational Biology, conecta los puntos, revelando las interacciones clave que tienen lugar dentro de las células después de la infección con el virus SARS-CoV-2. La única entrada que se requiere del usuario son los datos de recuentos transcriptómicos, cuya facilidad permite una investigación rápida y multidisciplinaria.

La aplicación de Viral Link, a diferentes conjuntos de datos de transcriptómica ayudará a descubrir cómo varían las respuestas del SARS-CoV-2 en diferentes condiciones, como tipos de células, organismos o pacientes.

Un estudio de caso que utilizó el flujo de trabajo destacó diez proteínas clave involucradas en una amplia gama de funciones en las células bronquiales y traqueales. Entre ellos estaban la proliferación celular, apoptosis, adhesión celular, exocitosis y respuestas inmunes pro inflamatorias, mediadas más notablemente por las vías de señalización MAPK / ERK y PI3K / AKT.

Así, se ha invitado a los investigadores de todo el mundo a utilizar este recurso, que está disponible en GitHub en un contenedor Docker de fácil acceso, como un script de envoltura de Python o como scripts de Python y R modulares personalizables.

«La ciencia colaborativa y multidisciplinaria es especialmente importante en la actualidad debido a la urgencia de la COVID-19, resalta la primera autora Agatha Treveil, investigadora científica de la IE. Este flujo de trabajo ayuda a eso al proporcionar una herramienta fácil de usar para modelar el efecto de las proteínas virales en una célula infectada, que puede adaptarse fácilmente cuando haya nuevos datos disponibles».

Utilizando información disponible públicamente sobre qué proteínas humanas pueden interactuar con proteínas virales, Viral Link predice cómo una célula infectada transmite señales de interacciones proteína humana-proteína viral a través de vías de señalización y factores de transcripción para finalmente cambiar la expresión de genes dentro de la célula.

Específicamente, Viral Link emplea un algoritmo de difusión de calor (TieDIE) junto con recursos de interacciones moleculares disponibles públicamente (OmniPath y DoRothEA) para identificar posibles interacciones reguladoras y de señalización dentro de la célula infectada. Para ayudar a los usuarios a interpretar los datos, Viral Link también incluye funciones de análisis funcional y análisis de topología de red.

Otro aspecto útil del flujo de trabajo de Viral Link es que integra y conecta datos de fuentes dispares. Aunque se han publicado decenas de miles de artículos durante el curso de la pandemia de la COVID-19, muchos de ellos a menudo no están relacionados. Eso plantea un cuello de botella para que la investigación se traduzca en aplicaciones médicas.

Viral Link es solo una de las herramientas que está desarrollando el Grupo Korcsmaros en la lucha contra la COVID-19. Como parte del esfuerzo internacional COVID-19 Disease Map, el equipo está trabajando en un conjunto de aplicaciones de biología de red para comprender los efectos sistémicos de la COVID-19, con un enfoque en la tormenta de citocinas. Otras herramientas están dirigidas a medicamentos que tal vez ya existen, pero que aún no se están aplicando a la COVID-19.

«Esta enfermedad afecta a las personas de muchas formas diferentes, resalta el doctor Tamas Korcsmaros, líder del grupo EI / QIB. Las herramientas que estamos desarrollando ayudarán a los investigadores de todo el mundo a conectar los puntos para que la identificación de los factores de riesgo y el tratamiento de la enfermedad sea mucho más manejable. Estamos proporcionando los medios para unir el trabajo de la comunidad científica internacional».

 febrero 21/2021 (Europa Press) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Referencia:

Treveil A., Bohar B., Sudhakar P., Gul L., et al: ViralLink: An integrated workflow to investigate the effect of SARS-CoV-2 on intracellular signalling and regulatory pathways.  PLOS Computational,2021 Feb 3;17(2):e1008685. doi: 10.1371/journal.pcbi.1008685. eCollection 2021 Feb.

Bajo la denominación de proyecto TrackAI , se realizó en 2019 un estudio multicéntrico en el que se examinaron más de 2 000 niños de distintas edades, etnias y con diferentes enfermedades visuales en varios hospitales y clínicas colaboradoras de diferentes países, entre los que se incluyen España, China y México.

Los datos recogidos de los pacientes pediátricos han permitido a DIVE Medical entrenar su red neuronal con IA, lo que ofrece una forma más «rápida, fácil y asequible» de «detectar y diagnosticar los primeros signos de discapacidad visual a través de la tecnología de inteligencia artificial de Huawei», explica Wang Chenglu, presidente de la Unidad de Software; presidente de Unidad de IA & Business Intelligence de Huawei Consumer Business Group.

Los exámenes de la función visual de DIVE Medical se basan en la técnica del seguimiento ocular (‘eye tracking‘). Frente a la forma tradicional de evaluar los problemas de visión mediante métodos analógicos de exploración ocular, los test oculares de DIVE muestran al paciente una serie de estímulos de forma que, rastreando los movimientos de los ojos se pueden obtener medidas muy precisas de la función visual, incluso en pacientes que no son capaces de cooperar.

Demostrar el potencial en entornos reales

La colaboración entre DIVE Medical y Huawei se inició en 2019, y con la renovación que acaban de anunciar, se inicia una nueva fase del proyecto TrackAI, por la que «llegará a miles de niños en España, China y Arabia Saudí», como informan en un comunicado.

Con la nueva fase se busca demostrar con métricas el beneficio para los pacientes y para los sistemas de salud, incluidos hospitales, centros de atención primaria, profesionales de la salud y de la gestión sanitaria. Para ello, la tecnología DIVE se introducirá en programas ya establecidos tanto en centros del sector público como privado durante el primer cuatrimestre de 2021.

En España, al Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza y el Instituto de Investigación Sanitaria de Aragón, que ya participaron en el anterior estudio, se unen el Hospital Universitario de Cruces en Bilbao y el Hospital de San Rafael de Madrid. En China, el reclutamiento se hará en The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University y, en Arabia Saudí, se está trabajando con el Ministerio de Sanidad para colaborar con un centro de referencia en salud visual.

febrero 10/2021 (Portaltic/EP) Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Nota:

El proyecto TrackAI,  emplea inteligencia artificial (IA) para realizar un diagnóstico temprano de los signos de deficiencia visual en los niños.

Dive-Medical y Huawei unieron fuerzas en este proyecto médico innovador, creando su propio equipo para el diseño y programación de la app.

El bienestar subjetivo, la personalidad y su relación con las redes sociales, son aspectos que abordará la investigadora del Centro de Innovación en Tecnologías de la Información para Aplicaciones Sociales (Citiaps), Karem Celis, en su proyecto Fondecyt de Iniciación Rol de la personalidad en la relación de bienestar subjetivo y redes sociales: Análisis comparativo de redes sociales cara a cara y en línea.

Según la académica, la línea de investigación desarrollada en este proyecto, deriva de su paso por el Máster, donde se enfocó en la psicología positiva y bienestar; temática que también trabajó en su tesis doctoral, por lo que desde su incorporación a Citiaps, centro donde las tecnologías de la información tienen un rol preponderante, ha podido vincular estas líneas de trabajo.

El estudio, que tendrá una duración de tres años, cuenta con una primera fase, que busca analizar psicométricamente, instrumentos que sean adaptables a Chile, para poder evaluar las relaciones en línea y cara a cara. Una segunda instancia estará dada con la visión y evaluación de la relación entre el bienestar subjetivo y redes sociales, y finalmente, en una tercera fase, se evaluará el rol de la personalidad en la relación y cómo las variables demográficas, tales como la edad, el nivel de ingresos y educación, influyen en estas relaciones.

Redes sociales y Universidad

Para la académica, las relaciones a través de redes sociales cumplen un rol fundamental en los estudiantes de la Casa de Estudios chilena, situándose casi al mismo nivel que la interacción personal y/o cara a cara.

De hecho, menciona que “lo normal era ver a la gente conversando frente a frente, por teléfono, etc. Sin embargo, en la actualidad, las formas de contacto, cercanía y organización para trabajos o evaluaciones son a través de redes. Los grupos de cursos, donde se envían información, avisos y preguntas están, en su gran mayoría, sustentados por una red social”.

La preponderancia de las redes sociales, ha implicado que la relación docente-alumno también sea diferente desde hace un par de años. Según Celis, “el proyecto que desarrollaremos es interesante porque uno como académico puede ver que las formas de interacción son variadas y ya no se valida solamente lo conversado cara a cara. Existen contactos vía correo con los alumnos, pero también hay que considerar que estas plataformas sirven como apoyo para generar mucho más conocimiento”.

Finalmente, la investigadora menciona que la relación entre las horas que se destinan a la web, la cantidad de amigos y el nivel de interacción, no se condice con la sociabilidad del sujeto: “respecto de la evidencia entre las redes sociales y el bienestar existen puntos controvertidos. Es necesario conocer hasta qué punto existe una búsqueda de validación y autoestima, y hasta qué punto estamos humanizando las máquinas, que pasan a ser gratificadores respecto a mi sensación de valer”.

enero 28/2021 (Dicyt)

La imagen muestra de manera progresiva cómo las células cancerosas (magenta) desplazan a las sanas (verde). / UC3M/UCM

Un estudio publicado en la revista PLoS Computational Biology por investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) presenta una descripción matemática que ayuda a entender y visualizar cómo un tumor invade células epiteliales, cuantificando automáticamente su evolución y las islas de células que quedan tras su avance.

El modelo desarrollado por el equipo podría emplearse para conocer mejor las características biofísicas celulares implicadas en el desarrollo de nuevos tratamientos para la curación de heridas, la regeneración de tejidos y órganos, y en la evolución del cáncer.

Se presenta una descripción matemática que ayuda a entender y visualizar cómo un tumor invade células epiteliales, cuantificando automáticamente su evolución y las islas de células que quedan tras su avance

La investigación analiza el movimiento colectivo de capas de células, un proceso que además de resultar esencial en desarrollos patológicos como la invasión tumoral y la metástasis, desempeña un papel primordial en procesos fisiológicos como la cicatrización, el desarrollo embrionario o la reconstrucción tisular, por ejemplo.

Para desentrañar la complejidad de estos procesos algunos estudios previos han realizado diversos experimentos que tratan de clarificar el papel que desempeñan determinados factores químicos, mecánicos y biológicos.

Lo que ha hecho ahora los autores ha sido utilizar una combinación de modelización matemática, simulaciones numéricas y análisis topológico de datos provenientes de simulaciones y de experimentos para entender cómo invade una capa de células, como las cancerosas, a otra, como la formada por células sanas.

“Una simplificación de las primeras etapas de la metástasis cancerosa consiste en que las células tumorales se mueven como un colectivo y desplazan a un colectivo de células normales en un tejido sano”, explican los coautores y matemáticos Luis L. Bonilla y Carolina Trenado de la UC3M y Ana Carpio de la UCM.

“Seleccionando los colectivos de células adecuados y utilizando un software apropiado, hemos logrado simular la invasión que se produce en tejido sano por parte de células cancerosas”, señalan. Para realizar esta simulación, han tomado datos de experimentos previos y han utilizado el  llamado diagrama de Voronoi (debe su nombre al matemático ruso Georgy Voronoi) para realizar un teselado (conjunto de pequeñas piezas o teselas) irregular en el que las células son polígonos que no se superponen y no dejan espacios entre ellos.

En el modelo, los centros de las células están sujetos a fuerzas de distinto origen: unas mantienen el teselado y optimizan el área y el perímetro, otras son fuerzas de inercia de origen biológico, y hay unas fuerzas activas de alineación de las velocidades de células vecinas, además de fricción y ruido.

Análisis topológico de datos

Para seguir de manera automática la evolución de la barrera o límite entre células cancerosas y normales, los investigadores han usado técnicas de análisis topológico de datos, algo que se utiliza por primera vez en este tipo de estudios.

“Partiendo de una serie de imágenes sucesivas procedentes de los experimentos y también de las simulaciones numéricas, se han agrupado, trazado y clasificado los cambios topológicos en las interfaces de manera automática según avanzan las células cancerosas”, indican los científicos.

Las técnicas desarrolladas en el marco de este trabajo se pueden escalar a un gran volumen de datos si estos estudios se realizan a una escala mayor, además de sus posibles aplicaciones en la bioingeniería de tejidos para analizar cómo afectan las características biofísicas de distintos materiales a la regeneración de tejidos y órganos.

enero 24/2021 (SINC)

Referencia:

Bonilla LL, Carpio A, Trenado C. “Tracking collective cell motion by topological data analysis”. PLoS Comput Bio, 2020

La pandemia obligó a la ciudadanía a informarse todo lo posible sobre una nueva y desconocida amenaza. Qué era el virus, cómo se transmitía, cómo se detectaba o cómo se frenaba fueron preguntas a las que SINC fue dando respuesta a medida que la ciencia las destapaba. El interés por el periodismo de servicio se pone de manifiesto en esta recopilación de publicaciones más leídas, copado por un coronavirus que no excluye otro tipo de informaciones, como las de astronomía o medioambiente.

1. Made in Spain

El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) anunciaba durante el pasado verano la creación y puesta a la venta de sus propias mascarillas sanitarias, basadas en nano fibras que se pueden adquirir a día de hoy a través de la web de Bioinicia, un spin-off del CSIC. Lo contaba nuestra compañera Adeline Marcos.

2. Atajar el virus de forma precoz

En el mes de abril, Aser García Rada, pediatra y doctor en Medicina (UCM), además de actor y periodista freelance, ponía el foco en esta tribuna sobre la importancia de detectar infecciones por coronavirus en la sintomatología leve. “Se avisa de que aquellos con síntomas leves deben quedarse en casa, pero una mayoría todavía cree que si no tiene tos o fiebre, eso no es un coronavirus. Nada más lejos de la realidad”, consideraba García Rada.

3. Nunca la PCR fue tan famosa

Aunque la PCR (reacción en cadena de la polimerasa) fue diseñada en los años 80, la ciudadanía desconocía por completo cómo se detectaba el virus. En esta noticia, y mediante una infografía elaborada por Compound Interest, explicamos en qué consistía esta técnica, cómo se realizaba y cómo funcionaba, así como la diferencia respecto a los test de antígenos.

4. Un matemático que sabe mucho de brotes infecciosos

A comienzos de año, Adam Kucharski, matemático especializado en análisis de brotes infecciosos, publicaba su libro Las reglas del contagio. En esta entrevista de Sergio Ferrer, el autor explica cómo operan estas reglas, que funcionan tanto para los virus como para otros males, como la violencia, las crisis económicas, el pánico o los bulos.

5. ¿El coronavirus está vivo?

Los virus SARS-CoV-2 son diminutos, de tan solo entre 60 y 140 nanómetros de diámetro. Están formados de una cadena de ARN (ácido ribonucleico), donde van sus genes y una cubierta lipídica con las proteínas que les permiten adherirse y entrar en las células del cuerpo que invaden. Sin ellas no son nada, no podrían sobrevivir ni reproducirse. Entonces ¿realmente viven? Tal y como recogió Enrique Sacristán en este reportaje, los científicos debaten sobre este asunto desde hace décadas, pero de momento no se han puesto de acuerdo.

6. Del Big Bang al rebote y la expansión

Esta entrevista, también de Enrique, vuelve a sembrar otra duda. ¿Estuvo el origen del universo en la Gran Explosión? Puede que en ese momento, hace 13 800 millones de años, lo que experimentara fuera un gran rebote tras un periodo de contracción. Desde entonces no deja de expandirse, hasta que termine sus días de forma aburrida y con el tiempo congelado. De esta y otras teorías conversa con el investigador alicantino Iván Agulló, físico teórico en la Universidad Estatal de Luisiana (Estados Unidos), a raíz de la publicación de su libro Más allá del Big Bang.

7. Resultados en 15 minutos

Al igual que las PCR acapararan el interés de los lectores de SINC, también lo hicieron los test rápidos cuando comenzaron a surgir. María G. Dionis explicó qué eran esta especie de kits de embarazo que ahora tanto utilizamos y que por aquel entonces resultaban tan desconocidas. En este reportaje, habló tanto test de antígenos como los test serológicos, así como las diferencias que guardaban respecto a las PCR.

8. ¿Puedo pasear al perro?

Incluso antes de ser decretado el estado de alarma, la ciudadanía ya comenzaba a tomar sus propias medidas de seguridad. Para aclarar dudas, El director del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias, Fernando Simón respondía a las principales inquietudes de los ciudadanos, sobre distanciamiento, higiene, grupos de riesgo, movilidad, o incluso paseo a los perros.

9. Conciliación, equipamiento y demás problemas del personal sanitario

Ante una enfermedad desconocida, el ministerio de Sanidad encargó la elaboración de numerosa documentación, dirigida tanto a la ciudadanía como a los sanitarios. Guadalupe Fontán, enfermera en el Instituto de Investigación Enfermera del Consejo General de Enfermería, participó en la redacción de los protocolos técnicos relativos, entre otros, a cómo atender a pacientes en domicilios, en urgencias o medidas de prevención. Con ella habló Laura Chaparro en una entrevista sobre cómo cambiaría el trabajo de los sanitarios en los próximos meses.

10. Neandertales, denisovanos y homininos superarcaicos

Otra noticia de María G. Dionis ponía fin a una discrepancia abierta entre antropólogos: en qué momento de la historia neandertales y denisovanos se separaron. Hasta la fecha, se creía que esta escisión se produjo hace unos 381 000 años. Sin embargo, un nuevo modelo desarrollado por un equipo de investigadores confirmó que la separación se produjo hace unos 600 000 años. Además, salieron a la luz otros valiosos datos para los estudios de especiación, como que sus ancestros, a los que han denominado ‘neandersovanos’, se cruzaron con una gran población de homininos superarcaicos, hace unos 700 000 años

11. El árbol genealógico del SARS-CoV-2

A mediados de marzo, el informe del proyecto de código abierto Nextstrain concluía, tras analizar más de 500 genomas en los cinco continentes, que el SARS-CoV-2 no había mostrado —hasta entonces— cambios en su virulencia ni la aparición de linajes más agresivos que otros. Mónica G. Salomone recogía en esta noticia cómo genetistas y biólogos computacionales trataban de dibujar el árbol genealógico de las mutaciones del virus -CoV-2 a medida que se dispersaba.

12. Buscar en Google gasta energía

“El 20 % del consumo de electricidad del mundo en 2030 vendrá de la transmisión digital de los datos”, afirmó el premio Nobel de Física en 2007 Albert Fert a nuestra compañera Adeline Marcos. En esta entrevista, hablaron sobre cómo sería posible mejorar las tecnologías de la información para que estas consuman menos recursos energéticos cuando las usamos.

enero 10/2021 (SINC)

Científicos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), han desarrollado un modelo computacional que simula cuál sería el resultado del uso temprano de antivirales contra la COVID-19, una vez se disponga de ellos en las farmacias.

Los resultados, publicado en la revista Chaos, Solitons & Fractals, son concluyentes: estos medicamentos ayudarían a reducir significativamente la incidencia del virus y a evitar un colapso del sistema de salud.

Aunque se encuentre una vacuna eficaz, es necesario seguir cumpliendo estrictamente con las medidas de seguridad como mascarillas, distanciamiento social, higiene de manos, etc. Además, el uso de antivirales apropiados podría ser una buena opción para aliviar los síntomas, controlar la gravedad y prevenir la transmisión, explica José María Benlloch, director del Instituto de Instrumentación para Imagen Molecular (I3M), centro mixto de la UPV y el CSIC.

Los resultados de este estudio son concluyentes: contar con antivirales efectivos contra la COVID-19 ayudaría a reducir significativamente la incidencia del virus y a evitar un colapso del sistema de salud

Para llegar a estos datos, los investigadores desarrollaron un modelo de red aleatoria computacional para estudiar la dinámica de transmisión de la COVID-19 en España, aplicándolo posteriormente a la simulación de varios escenarios en los que se dispondría de antivirales eficaces, accesibles y baratos.

“Afortunadamente, hay muchos candidatos de antivirales identificados por varios grupos de investigación de todo el mundo que podrían cumplir esas condiciones que nosotros hemos llamado democráticas, que permitirían un acceso universal a estos medicamentos”, apunta Benlloch.

Sin antivirales, el pico más alto será en noviembre

Los autores analizaron cuál sería la evolución de la curva de la pandemia en cuatro escenarios diferentes. En el primero de ellos, simularon la incidencia del virus sin disponer de un antiviral universal, es decir, la situación actual. En este caso, el modelo computacional muestra que el número de contagios seguirá creciendo durante noviembre, hasta alcanzar su pico hacia finales de mes. Mientras, el número de hospitalizados seguiría creciendo hasta los primeros días de diciembre; y el número de muertes por coronavirus hasta principios de 2021.

“Estas simulaciones las llevamos a cabo en el mes de junio y, desgraciadamente, la realidad está confirmando los resultados que obtuvimos en ella. Y si la tendencia continúa, para los últimos días de este mes y principios de diciembre las cifras son preocupantes. De ahí la importancia de insistir, desde todos los ámbitos, en que la responsabilidad de todos para no alcanzar estos datos es clave”, señala Rafael Villanueva, investigador del Instituto de Matemática Multidisciplinar (IMM) de la UPV.

En la situación actual, sin antivirales disponibles, el modelo computacional muestra que el número de contagios seguirá creciendo durante noviembre, hasta alcanzar su pico a finales de mes. El número de hospitalizados seguiría creciendo hasta los primeros días de diciembre; y el número de muertes hasta principios de 2021

En los otros tres casos, el equipo simuló la incidencia del virus disponiendo ya de antivirales, a partir de diferentes fechas y con distintas tasas de transmisión. En uno de ellos, el porcentaje de personas con síntomas es bajo (15 %) y la efectividad del antiviral también es baja (35 %).

El modelo arroja una reducción significativa de más del 50 % de las personas hospitalizadas en el pico de casos. Además, si bien la efectividad del antiviral reduce significativamente el número de hospitalizaciones, también retrasa alrededor de 15 días el máximo y, en consecuencia, la saturación del sistema de salud.

Reducir el impacto sanitario

En otro de los escenarios, el aumento de la tasa de transmisión reduce el efecto de los antivirales, con un mayor riesgo de saturación hospitalaria. Y en el último, los investigadores simularon un escenario con disponibilidad de antivirales a corto plazo. “En este caso, el modelo permite constatar la importancia de tener antivirales accesibles en farmacias lo antes posible, porque cualquier retraso reduciría su impacto, incluso hasta perder su efectividad”, apunta Benlloch.

De este modo, el modelo muestra que el uso de antivirales efectivos ayudaría a reducir el impacto en recursos sanitarios y vidas humanas que se ha producido hasta ahora. El estudio concluye que incluso usando antivirales de baja efectividad y comunicando la enfermedad a un bajo porcentaje de nuestros contactos, sería posible lograr una reducción significativa de hospitalizaciones, y evitar una mayor saturación del sistema de salud pública.

“Cualquier acción que tomemos contra la COVID-19 suma en la lucha contra este virus. Nuestro modelo predice que lo que hemos llamado antiviral democrático o universal es una herramienta de gran valor para reducir la incidencia de esta pandemia”, concluye Villanueva.

 diciembre 29/2020 (SINC)

Referencia:

Benlloch, J.M. Villanueva R.J. et al.: Effect of the early use of antivirals on the COVID-19 pandemic. A computational network modeling approach. Chaos, Solitons & Fractals.

Investigadores argentinos desarrollaron una técnica breve no invasiva, asistida por computadora, para detectar una alteración del lenguaje que podría reflejar una lesión cerebral en el hemisferio izquierdo.

El test, que se llama “Evaluación de Nombres, por Confrontación, Asistida por Computadora” (ENCAC o CACNE), puede ser transferido al ámbito clínico o traslacional, en forma gratuita, aseguró Nora Vigliecca, doctora en Psicología del Instituto de Humanidades (IDH), que depende de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) y del CONICET.

La prueba busca reconocer la anomia: una disfunción del lenguaje que se caracteriza por la incapacidad del paciente para nombrar a personas y objetos, a pesar de que se los percibe y describe correctamente. Esta disfunción puede relacionarse con lesiones en el hemisferio cerebral izquierdo (LHI) vinculadas a tumores malignos y benignos, malformaciones arteriovenosas, traumatismos craneoencefálicos, accidentes cerebrovasculares isquémicos y hemorrágicos, atrofia focal y otras causas.

ENCAC podría iniciar un camino adicional de estudios para llegar a un diagnóstico más preciso de la lesión cerebral, añadió Vigliecca.

La anomia es una afección más representativa del hemisferio dominante, es decir, el izquierdo, al que se asocian, entre otras y principalmente, las funciones verbales. “Estas funciones son esenciales en la especie humana, involucran tareas de alta complejidad de procesamiento semántico, motor y sensorial, y constituyen una capacidad superior, ligada al resto de las funciones cognitivas y conductuales”, explica la ‎neuropsicóloga.

ENCAC es un test eficiente, sencillo y automatizado que consiste en mostrar figuras para que el evaluado diga su nombre. En total son 30 ítems o dibujos originales en blanco y negro. “Por ejemplo, si se muestra el dibujo de una grúa y el entrevistado sólo dice ‘eso que se usa para levantar cosas pesadas’, estamos frente a una anomia y, en primera instancia, el entrevistado obtiene cero puntos para ese ítem”, puntualizó Vigliecca.

Las respuestas de los entrevistados ingresan a un software y los resultados se obtienen apenas termina la administración del test, la cual se realiza en interacción con el evaluador que asiste e interviene en determinadas situaciones.

Vigliecca y Javier Voos, ingeniero de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN), Regional Córdoba ensayaron la herramienta en 213 participantes sanos de 15 a 89 años, 39 pacientes con LHI y 40 pacientes con lesión del hemisferio cerebral derecho.

“Los resultados demostraron la confiabilidad del test y se verificó su validez para detectar lesiones en el hemisferio dominante verbal”, destacó Voos.

El trabajo, publicado en Dementia & Neuropsychologia, contó con la contribución del Servicio de Neurología y Neurocirugía del Hospital Córdoba. El desarrollo tecnológico de ENCAC se realizó en la regional cordobesa de la UTN.

 diciembre 28/2020 (Dicyt)

Chile tiene aproximadamente 200 000 personas diagnosticadas con Enfermedad de Alzheimer, cifra que se triplicará en 2050. En este contexto, académicos de las facultades de Medicina y de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile están desarrollando un software que diagnostique y diferencie síntomas entre esta enfermedad y depresión.

Cambios en el estado de ánimo, dificultad para conciliar el sueño, fluctuaciones del apetito y cansancio además de falta de energía, son síntomas de depresión en adultos mayores, que en muchas ocasiones son mal interpretados como indicios tempranos de alzhéimer, cuya principal manifestación temprana es la pérdida de memoria espacial o sentido de la orientación.

 “Son patologías distintas con tratamientos diferentes, pero que suelen confundirse lo cual puede ser muy perjudicial para los pacientes de uno u otro caso, puesto que reciben una terapia que no les corresponde, empeorando sus cuadros clínicos y perdiendo la oportunidad de detener el avance del deterioro cognitivo entre quienes padecen alzhéimer”, explica Andrea Paula-Lima, académica del Departamento de Neurociencia de la Facultad de Medicina de la U. de Chile y quien lidera la investigación.

Con esta información en mente, el equipo de investigación está desarrollando un software que pueda diagnosticar y diferenciar síntomas entre ambas enfermedades, lo cual permitirá a pacientes -sobre todo a adultos mayores- acceder a un tratamiento adecuado a tiempo.

Simuladores al rescate de la mente

Para desarrollar el software, la académica y su equipo determinaron una serie de experimentos, entre los cuales, destaca un test que mide la memoria espacial de la persona. A través de una simulación virtual en el computador, el paciente debe llegar nadando a una plataforma invisible, luego de ubicarse en el espacio a través de diferentes claves visuales que le aportan pistas para guiarse hacia su objetivo.

Gracias a este test específico, durante el cual se registró la actividad cerebral mediante electroencefalograma (EEG),  los investigadores concluyeron que quienes están en las fases iniciales de la enfermedad de Alzheimer tienen fuertemente reducida la comunicación eléctrica entre la corteza cerebral occipital, que es donde se procesa la información visual, y la corteza prefrontal.

Asimismo, establecieron que el movimiento de los ojos de las personas con alzhéimer es distinto y el paciente tiende a permanecer mirando las claves visuales de la simulación, sin saber orientarse y así dirigirse a la plataforma.

“Esto es significativamente diferente entre los sujetos sanos, que la mayor parte del tiempo durante el test no pierden de vista la meta, mirando las pistas solo como referencia, y cuya actividad cerebral eléctrica sigue su intensidad y propagación normales”, explica la académica.

Basándose en esas conclusiones, la académica de la Facultad de Medicina se reunió con el equipo que lidera el profesor Juan Velázquez de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, con el propósito de desarrollar un software que, utilizando los indicadores obtenidos, permite hacer este tipo de diagnóstico entre los adultos mayores que podrían estar en las fases iniciales de la enfermedad de Alzheimer y, de esa forma, diferenciarlos de los que en cambio pudieran estar en medio de un cuadro depresivo.

En una primera instancia, el equipo investigador de este proyecto probará el software en una fase piloto, con 15 pacientes diagnosticados con depresión, a los cuales seguirán periódicamente para conocer la evolución de su cuadro clínico.

“El desarrollo de esta herramienta permitirá su distribución y uso a lo largo de todo el país, mejorando el acceso al diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer, lo que redundaría en terapias oportunas para estos pacientes”, finaliza la académica Paula-Lima.

noviembre 13/2020 (Dicyt)

Existen numerosas situaciones en las que el ser humano se ve obligado a pensar y a actuar de forma rápida y efectiva: en carretera cuando surge algo inesperado, en la calle en medio de una muchedumbre o en un combate.

Para afrontar estas situaciones, el cerebro las transforma en una imagen estática, congelando el tiempo y manteniendo solo el espacio, lo que facilita la comprensión de la cambiante realidad. Es lo que afirma el estudio publicado en el Journal of Advanced Research por un equipo de investigación liderado desde la Universidad Complutense de Madrid (UCM).

Ante situaciones imprevistas en las que hay que tomar decisiones rápidas y eficaces, “es como si nuestro cerebro convirtiese una película entera en un solo fotograma que, al verlo, nos permite entender toda la película”

El mismo equipo ya propuso hace diez años la llamada hipótesis de la compactación del tiempo, por la que el cerebro convierte el tiempo en espacio, simplificando la situación y pudiendo actuar de forma inmediata. Con sus nuevos resultados experimentales consideran que la han demostrado.

Según su teoría, cuando una persona está en una situación dinámica, por ejemplo caminando entre una multitud, su cerebro transforma la situación en una ‘foto’ que contiene toda la información necesaria para realizar movimientos: por dónde puede y no puede pasar, qué caminos seguir para no chocar, etc.

“Es como si nuestro cerebro convirtiese una película entera en un solo fotograma que, al verlo, permitiese entender toda la película”, destaca Valeri Makarov, investigador del Instituto de Matemática Interdisciplinar de la UCM, quien ha colaborado con otros colegas de esta universidad, la UNED y la Universidad Estatal de Nizhni Nóvgorod (Rusia).

Experimento con un juego de ordenador

Aunque el equipo propuso la hipótesis de la compactación del tiempo hace una década, hasta ahora no encontraba la manera de avalarla o desmentirla de forma definitiva a través de un experimento, pero ahora lo han conseguido.

Más de 400 voluntarios de varias universidades nacionales y extranjeras han participado en un juego de ordenador que prueba la capacidad de aprendizaje en diferentes situaciones dinámicas. Según los autores, estas se representan internamente como un mapa estático, denominado representación interna compacta (CIR).

En el juego, explica Makarov, debían deducir una regla (“pulso tal o cual tecla si me aparece tal o cual cosa en la pantalla”), de forma que el número de intentos que necesitaban para aprender la regla variaba dependiendo si el voluntario empleaba o no la compactación del tiempo.

Los investigadores consideran haber probado su hipótesis de la compactación del tiempo, por la que el cerebro convierte el tiempo en espacio, simplificando la situación y pudiendo actuar de forma inmediata.

En un grupo de voluntarios el aprendizaje ha sido más rápido gracias a la compactación del tiempo y en el otro más lento cuando el usuario estaba forzado a no emplear la compactación (algo que se podía controlar mediante estímulos visuales).

El análisis matemático de los resultados obtenidos ha confirmado la hipótesis, descartando a la vez otras explicaciones posibles, destacan los investigadores.

“Nuestros resultados van más allá al demostrar que el cerebro puede eliminar el tiempo convirtiéndolo en espacio (de película a foto). Esto explicaría cómo somos capaces de tomar decisiones eficaces de forma inmediata en situaciones complejas que cambian con el tiempo, desde conducir o practicar ciertos deportes, hasta luchar, huir o cazar, habilidades clave para sobrevivir durante nuestra evolución como especie”, subraya Makarov.

Aplicaciones en robots e inteligencia artificial

Según los autores, estos resultados tienen doble relevancia. Por un lado, desde el punto de vista teórico o neurofisiológico para explicar el proceso involucrado en la cognición espacio-temporal y, por el otro, para aplicaciones en inteligencia artificial.

“Si sabemos cómo lo hace el cerebro, podemos reproducirlo en robots para que puedan emplear la representación estática, es decir, reemplazar película por foto, de una situación que cambia en el tiempo para entenderla y actuar inmediatamente de forma versátil, compleja y efectiva”, concluye el matemático.

octubre 13/2020 (SINC)

Referencia:

Villacorta-Atienza1 J.A., Calvo Tapia C., Diez-Hermano S., Sanchez-Jimenez A., Lobov S., Krilova N., Murciano A., Lopez-Tolsa G., Pellon R., and Makarov V.A. “Static internal representation of dynamic situations reveals time compaction in human cognition,” Journal of Advanced Research, 2020; DOI: https://doi.org/10.1016/j.jare.2020.08.008.

Ahora investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Instituto Ragon del MIT, el Massachusetts General Hospital (MGH) y Harvard están trabajando en estrategias para diseñar una vacuna universal contra la gripe que podría funcionar contra cualquier cepa de gripe.

En el nuevo estudio, que publican en la revista Cell Systems, describen una vacuna que desencadena una respuesta inmunitaria contra un segmento de proteína de la gripe que rara vez muta pero que normalmente no es el objetivo del sistema inmunológico.

La vacuna consta de nanopartículas recubiertas con proteínas de la gripe que entrenan al sistema inmunológico para crear los anticuerpos deseados. En estudios de ratones con sistemas inmunitarios humanizados, los investigadores demostraron que su vacuna puede provocar una respuesta de anticuerpos dirigida a ese segmento de proteína difícil de alcanzar, lo que aumenta la posibilidad de que la vacuna sea eficaz contra cualquier cepa de gripe.

«La razón por la que estamos entusiasmados con este trabajo es que es un pequeño paso hacia el desarrollo de una vacuna contra la gripe que solo se aplica una vez, o varias veces, y es probable que la respuesta de anticuerpos resultante proteja también contra las cepas de la gripe estacional y las cepas pandémicas», resalta Arup K. Chakraborty, profesor de Ingeniería Química y profesor de física y química en el MIT, y miembro del Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica del MIT y del Instituto Ragon del MGH, el MIT y Harvard.

Chakraborty y Daniel Lingwood, profesor asistente en la Escuela de Medicina de Harvard y líder de grupo en el Instituto Ragon, son los autores principales del estudio. El científico investigador del MIT, Assaf Amitai, es el autor principal del artículo.

La mayoría de las vacunas contra la gripe consisten en virus inactivados. Estos virus están recubiertos con una proteína llamada hemaglutinina (HA), que les ayuda a unirse a las células huésped. Después de la vacunación, el sistema inmunológico genera escuadrones de anticuerpos que se dirigen a la proteína HA. Estos anticuerpos casi siempre se unen a la cabeza de la proteína HA, que es la parte de la proteína que muta más rápidamente. Por otro lado, partes del tallo HA mutan muy raramente.

«Aún no entendemos el panorama completo, pero por muchas razones, el sistema inmunológico intrínsecamente no es bueno para ver las partes conservadas de estas proteínas, que si se atacan de manera efectiva provocarían una respuesta de anticuerpos que neutralizaría múltiples tipos de gripe», admite Lingwood.

Los investigadores se propusieron estudiar por qué el sistema inmunológico termina apuntando a la cabeza de HA en lugar del tallo, y a encontrar formas de reenfocar la atención del sistema inmunológico en el tallo. Tal vacuna podría provocar anticuerpos conocidos como «anticuerpos ampliamente neutralizantes», que responderían a cualquier cepa de la gripe. En principio, este tipo de vacuna podría poner fin a la carrera armamentista entre los diseñadores de vacunas y los virus de la gripe que muta rápidamente.

Un factor que ya se sabía que contribuía a la preferencia de anticuerpos por la cabeza HA es que las proteínas HA están densamente agrupadas en la superficie del virus, por lo que es difícil que los anticuerpos accedan a la región del tallo. La región de la cabeza es mucho más accesible.

Los investigadores desarrollaron un modelo computacional que les ayudó a explorar más a fondo la «inmunodominancia» de la región de la cabeza de la proteína. «Presumimos que la geometría de la superficie del virus podría ser clave para su capacidad de sobrevivir al proteger sus partes vulnerables de los anticuerpos», dice Amitai.

Los investigadores exploraron los efectos de la geometría sobre la inmunodominancia utilizando una técnica llamada C. Además, modelaron un proceso llamado maduración por afinidad de anticuerpos. Este proceso, que ocurre después de que las células B se encuentran con un virus (o una vacuna), determina qué anticuerpos predominarán durante la respuesta inmune.

Cada célula B tiene en su superficie proteínas llamadas receptores de células B, que se unen a diferentes proteínas extrañas. Una vez que un receptor de células B en particular se une fuertemente a la proteína HA, esa célula B se activa y comienza a multiplicarse rápidamente.

Este proceso introduce nuevas mutaciones en los receptores de las células B, algunas de las cuales se unen con más fuerza. Estos mejores aglutinantes tienden a sobrevivir, mientras que los aglutinantes más débiles mueren. Al final de este proceso, que dura una o dos semanas, hay una población de células B que es muy buena para unirse fuertemente a la proteína HA. Estas células B secretan anticuerpos que se unen a la proteína HA.

«A medida que pasa el tiempo, después de la infección, los anticuerpos mejoran cada vez más para atacar este antígeno en particular», dice Chakraborty.

Las simulaciones por computadora de los investigadores de este proceso revelaron que cuando se administra una vacuna típica contra la gripe, los receptores de células B que se unen fuertemente al tallo de HA están en desventaja competitiva durante el proceso de maduración, porque no pueden alcanzar sus objetivos tan fácilmente como B receptores celulares que se unen fuertemente a la cabeza de HA.

Los investigadores también utilizaron su modelo informático para simular este proceso de maduración con una vacuna de nanopartículas desarrollada en los Institutos Nacionales de Salud, que ahora se encuentra en un ensayo clínico de fase 1. Esta partícula transporta proteínas del tallo de HA,  espaciadas a menor densidad.

El modelo mostró que esta disposición hace que las proteínas sean más accesibles para los anticuerpos, que tienen forma de Y, lo que permite que los anticuerpos se agarren a las proteínas con ambos brazos. Las simulaciones revelaron que esos anticuerpos dirigidos al tallo predominaban al final del proceso de maduración.

Los investigadores también utilizaron su modelo computacional para predecir el resultado de varias posibles estrategias de vacunación. Una estrategia que parece prometedora es inmunizar con un HA derivado de un virus que es similar, pero no igual, a las cepas a las que el receptor ha estado expuesto previamente.

Utilizando ratones con células inmunes humanas, los investigadores probaron esta estrategia, primero inmunizándolos contra la cepa H1N1 2009, seguido de una vacuna de nanopartículas que lleva la proteína madre HA de una cepa H1N1 diferente. Descubrieron que este enfoque fue mucho más exitoso en la obtención de anticuerpos ampliamente neutralizantes que cualquiera de las otras estrategias que probaron.

«Descubrimos que este evento en particular en nuestra historia inmunológica en realidad se puede aprovechar con esta nanopartícula en particular para reenfocar la atención del sistema inmunológico en uno de estos llamados objetivos de vacuna universales», dice Lingwood.

octubre 09/2020 (Europa Press) –Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Es un sistema que se vale de algoritmos de inteligencia artificial capaces de reconocer un patrón de moléculas característico de la enfermedad en muestras de plasma sanguíneo de pacientes. Según los autores, también es posible detectar a los individuos que están sujetos a un mayor riesgo de desarrollar manifestaciones graves como la insuficiencia respiratoria entre los casos confirmados.

Este proyecto cuenta con apoyo de la FAPESP – Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de São Paulo y en él participan investigadores de la Universidad de Campinas (Unicamp) y de la Universidad de São Paulo (USP), aparte de colaboradores del estado de Amazonas.

“En las pruebas realizadas para validar esta metodología, logramos diferenciar las muestras positivas y negativas con un índice de acierto de más del 90 %. También efectuamos la diferenciación entre casos graves y leves con un grado de acierto de alrededor del 82 %. Ahora estamos iniciando el trámite de certificación ante Anvisa [la Agencia Nacional de Vigilancia Sanitaria de Brasil]”, le comenta el profesor de la Unicamp Rodrigo Ramos Catharino, coordinador de la investigación.

Según Ramos Catharino, cuando se encuentre en operación, este test podría costar alrededor 40 reales por muestra, aproximadamente la mitad del precio de costo del RT-PCR, el método considerado el patrón oro en diagnósticos de COVID-19.

Este trabajo se viene desarrollando en el Laboratorio Innovare de Biomarcadores de la Facultad de Ciencias Farmacéuticas (FCF) de la Unicamp, durante el doctorado de Jeany Delafiori, e integra una línea de investigación en la cual se combinan técnicas de metabolómica y aprendizaje de máquinas en la búsqueda de marcadores que puedan ayudar en el diagnóstico de enfermedades tales como el zika, el dengue hemorrágico, la fibrosis quística y la diabetes y otros trastornos metabólicos.

El grupo trabaja en asociación con el Laboratorio de Inferencia en Datos Complejos (Recod) del Instituto de Computación (IC) de la Unicamp, coordinado por el profesor Anderson Rocha, y cuenta con la participación de su colaborador Luiz Claudio Navarro.

“El proyecto contó con la participación de 728 pacientes, de los cuales 369 tenían diagnóstico de COVID-19 confirmado clínicamente y mediante RT-PCR. Las muestras de individuos no infectados se emplearon a efectos de comparación, como una especie de grupo de control. En el caso de algunos pacientes que desarrollaron complicaciones y debieron ser internados, se recolectó una segunda muestra de sangre. En general, entre los casos confirmados, había individuos con síntomas leves y graves”, comenta Delafiori.

Todas las muestras se analizaron mediante el empleo de un espectrómetro de masas, un aparato que posee la capacidad de discriminar las sustancias presentes en fluidos corporales. Tal como lo explican los investigadores, este conjunto de moléculas presente en el plasma sanguíneo retrata los diversos procesos metabólicos activos en el organismo.

“Nos concentramos en las moléculas de bajo peso molecular, tales como los aminoácidos, los pequeños péptidos y los lípidos. Estas surgen en la parte final de los procesos metabólicos y, por ende, están relacionadas más directamente con los síntomas que los pacientes estaban manifestando al momento de la extracción”, explica Delafiori.

El equipo del IC-Unicamp utilizó entonces una parte de las muestras para hacer que un método de inteligencia artificial aprenda a reconocer patrones de metabolitos presentes en los casos positivos y en los negativos, como así también a diferenciar los patrones de los casos leves y graves. La otra parte se utilizó en un test ciego, cuyo objetivo consistió en evaluar el acierto final del análisis a cargo del sistema.

Según los datos del artículo, el método llegó a un 97,6% de especificidad y a un 83,8% de sensibilidad para el diagnóstico de la enfermedad en el test ciego. En tanto, con relación al análisis de riesgo para manifestaciones graves, la especificidad fue del 76,2% y la sensibilidad fue del 87,2%.

“La sensibilidad [también conocida como sensitividad] es el parámetro que indica cuán sensible es el método para detectar la presencia o la ausencia de COVID-19. En tanto, la especificidad se relaciona con la capacidad de diferenciar el COVID-19 de otras condiciones de salud. Cuando se los analiza conjuntamente, estos dos parámetros determinan el índice de acierto”, explica Delafiori. “Aún estamos trabajando para mejorar el índice de acierto de esta prueba, a medida que nuestros colaboradores van extrayendo nuevas muestras de pacientes.”

De acuerdo con Rocha, el algoritmo desarrollado es capaz de incorporar conocimiento a medida que va analizando nuevas muestras, lo que tiende reflejarse en una mejora de desempeño con el paso del tiempo. “Si actualmente tiene un índice de acierto de alrededor del 90%, es probable que acierte aún más cuando llegue a miles de pacientes analizados”, afirma el investigador.

El equipo del IC-Unicamp también creó un software con el objetivo de automatizar todo el proceso de análisis y generar al final un informe para el médico, que le indica si el paciente tiene COVID-19 y se presenta riesgo de padecer complicaciones.

 “Estos biomarcadores predictores de la evolución de la enfermedad pueden ayudarle al médico de la atención primaria a decidir si el paciente que testea positivo puede mantenerse en aislamiento domiciliario o si debe trasladárselo a un centro de mayor complejidad, por ejemplo”, comenta Rinaldo Focaccia Siciliano, otro de los coautores del artículo. Focaccia Siciliano es médico asistente de la División de Afecciones Infecciosas y Parasitarias del Hospital de Clínicas (HC), el hospital general y escuela de la Facultad de Medicina (FM) de la USP, y también de la Unidad de Control de Infecciones Hospitalarias del Instituto del Corazón de la FMUSP.

A juicio de Focaccia Siciliano, este método ha mostrado un buen desempeño para la detección tanto de casos leves, durante los primeros días de síntomas, como también de los más avanzados, de pacientes que ya exhiben falta de aire al ingresar al hospital. “La ventaja de contar con varios centros que participan en el proyecto, con diferentes perfiles, reside en la variabilidad de las muestras. Esto permite que sea posible aplicar la metodología en diversos escenarios, tanto ambulatorios como de internación hospitalaria”, dice.

Otro avance que el investigador consigna es la posibilidad de diagnosticar precozmente la enfermedad con una muestra de sangre, más fácil de extraerse que la secreción nasal que se emplea en la prueba de RT-PCR. “La extracción con swabs o hisopado [realizada con hisopos largos que se insertan hasta el fondo de la nariz] requiere la presencia de un equipo capacitado y una sala apropiada, pues existe un riesgo de dispersión de aerosoles contaminados con el virus. Y la prueba sanguínea disponible actualmente solo detecta anticuerpos algunos días después del surgimiento de los síntomas.”

Un modelo optimizado

Mientras que la mayoría de los análisis de laboratorio apuntan a examinar los niveles de unas pocas sustancias presentes en la sangre, con el sistema computacional que desarrolló el equipo de la Unicamp se pueden observar al mismo tiempo miles de variables y extraer interconexiones directas y cruzadas entre ellas: qué sustancias aparecen en aumento y cuáles han mermado en individuos con una determinada enfermedad, por ejemplo.

“Para que esto fuera posible, trabajamos durante los últimos tres años en el desarrollo de un modelo matemático que sea explicable, es decir, que nos permita no solamente efectuar una predicción correcta sino también saber qué variables está observando el sistema para efectuar esa predicción. Tras la identificación de un primer conjunto de biomarcadores, esto permite seleccionar a aquellos que son más significativos y optimizar el proceso de análisis. Asimismo, los datos generados pueden emplearse en el área de la metabolómica para develar el mecanismo de la enfermedad”, explica Navarro.

En el caso de la COVID-19, el grupo llegó a un conjunto de aproximadamente 30 metabolitos que funcionan como una firma de la enfermedad. De acuerdo con Delafiori, el diagnóstico positivo se asoció a una merma en el nivel de lisofosfatidilcolinas, fosfolípidos derivados de glicerol que contienen fosfato en su estructura, por ejemplo. “Estas moléculas son precursoras de surfactantes pulmonares [compuestos que reducen la tensión superficial dentro de los alvéolos pulmonares y así previenen el colapso al exhalar] y protegen a estos órganos contra infecciones oportunistas. La disminución de estas especies fue reportada previamente en pacientes con síndrome respiratorio agudo grave”, comenta.

También se observó en los casos positivos una disminución de los derivados de colesterol, que fue aún más pronunciada en los pacientes que evolucionaron hacia la forma grave. “Algunos estudios reportan una reducción de los niveles de colesterol a medida que los pacientes con COVID-19 evolucionan hacia un desenlace negativo”, dice la investigadora.

En tanto, los niveles de glicerolípidos , reportados previamente desregulados en el síndrome respiratorio agudo grave, se encontraban aumentados en las muestras de pacientes con la enfermedad.

“Después de esa etapa de validación bioquímica de los biomarcadores, que permitió entre otras cosas descartar moléculas asociadas al uso de un medicamento antiinflamatorio que no tenían relación con la enfermedad, combinamos las variables restantes en pares. Esta nueva técnica que estamos introduciendo en el modelo aumenta la precisión del análisis y hace que sea pasible de aplicarse con distintos aparatos de espectrometría de masas”, comenta Navarro.

A juicio de Ramos Catharino, está metodología podría aplicarse en cualquier laboratorio público o privado equipado con un espectrómetro de masas. Mientras tramitan el registro ante Anvisa, los investigadores pretenden aumentar aún más la diversidad de las muestras analizadas en el marco de la investigación a los efectos de mejorar el desempeño del sistema.

El grupo cuenta con la colaboración de investigadores de la Universidad del Estado de Amazonas (UEA), de la Fundación de Medicina Tropical Doctor Heitor Vieira Dourado, de la Fundación de Vigilancia en Salud de Amazonas, del Instituto Leônidas & Maria Deane (ILMD/Fiocruz Amazonia) y de diversos hospitales asociados al proyecto.

Aparte de la nueva metodología de diagnóstico, el proyecto prevé la investigación de los mecanismos implicados en los trastornos de la coagulación sanguínea, entre ellos la alteración en la capacidad de agregación de las plaquetas– que han sido asociados con la COVID-19. Esta parte de la investigación está coordinada por el profesor de la USP José Carlos Nicolau. El trabajo descrito en el artículo también cuenta con el apoyo de la FAPESP mediante ayudas concedidas a la profesora de la USP Ester Sabino y a los profesores de la Unicamp Wagner José Fávaro y Fabio Trindade Maranhão Costa.

septiembre 13/2020 (Dicyt)

El consorcio formado por aQuantum, el área de ingeniería del software cuántico de Alhambra IT, y las entidades Gloin y Madrija, compañías especialistas en desarrollo software y consultoría con amplia experiencia en proyectos aplicados al envejecimiento y la salud, tienen como objetivo relacionar los condicionantes genéticos, así como otras variables de la trayectoria de salud, con la reacción que los medicamentos pueden producir en las personas mayores.

Los investigadores de QSalud diseñarán los modelos científicos, metodológicos y tecnológicos necesarios para la definición de los fundamentos científicos y técnicos de un sistema de software capaz de realizar optimizaciones cuánticas, que permitan llevar a cabo simulaciones que a través de los ordenadores clásicos serían imposibles de realizar en tiempos razonables de ejecución. De esta forma, se obtendrán resultados realmente reveladores para los profesionales sanitarios sobre los tratamientos a aplicar a sus pacientes.

«La misión de este proyecto de investigación científica es, ante todo, humana: dar respuesta sostenible a las enfermedades y necesidades derivadas del envejecimiento«, afirma Guido Peterssen, aQuantum Team Leader y director del proyecto QSalud.

Los resultados del proyecto de investigación no solo tendrán una repercusión humana, sino también económica, ya que permitirán el desarrollo de soluciones capaces de optimizar las inversiones que los sistemas de salud realizan en la financiación de fármacos y, además, prestar especial atención a los efectos adversos que puedan generar algunos medicamentos en determinados pacientes y así evitarlos.

La informática cuántica al servicio de la salud

«QSalud nos coloca a la cabeza de la investigación mundial en este campo por tres factores: pretendemos resolver la hipótesis de que existe una relación entre los condicionantes fisiológicos y genéticos de una persona mayor y su historial de consumo de medicamentos; además, investigaremos los factores más relevantes que permitan evitar los efectos adversos y los fallos en los tratamientos farmacológicos; y, con todo ello, definiremos un entorno metodológico y tecnológico que permitirá el futuro desarrollo de soluciones sanitarias que utilicen la informática cuántica para la optimización personalizada de la administración de medicamentos», indica Peterssen.

Los miembros del Consorcio detallan que tienen entre sus objetivos explotar los resultados de la investigación del proyecto QSalud para desarrollar los artefactos necesarios de una plataforma híbrida clásico/cuántica especializada en servicios para la farmacogenómica aplicada al envejecimiento.

La ejecución de esos desarrollos futuros se realizará tanto individualmente, como colectivamente a través de aQuantum Partner Network, la red de colaboración de aQuantum de la que forman parte activa todas las empresas del Consorcio, lo que transmite garantía de continuidad de la investigación hasta la futura aplicación práctica de sus resultados.

El proyecto QSalud, que se prevé que finalice en diciembre de 2023, fue presentado al programa «MISIONES» del Centro para el Desarrollo de Tecnología Industrial (CDTI) del Ministerio de Ciencia e Innovación, dando comienzo su ejecución en el mes de agosto de 2020.

septiembre 10/2020 (Portaltic/EP). Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Hasta que el coronavirus llegó a nuestras vidas, Frederic Bartumeus (Barcelona, 1973) centraba su trabajo como biólogo y ecólogo computacional en el Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB-CSIC) en analizar los patrones de movimiento animal, como el del mosquito tigre, una especie invasora transmisora de enfermedades. Precisamente, Mosquito Alert, una app de ciencia ciudadana impulsada por él, alertó de que esta primavera se registró el mayor número de estos insectos de los últimos cinco años.

«Para este año teníamos previsiones preocupantes respecto al dengue”, comenta a SINC.

Sin embargo, la amenaza era otra muy diferente. Así que cuando la pandemia de la COVID-19 se convirtió en el verdadero problema, no dudó en ofrecerse para aportar su experiencia en la transmisión de enfermedades entre vectores animales.

Ahora, Bartumeus coordina, junto con José Javier Ramasco, del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC-CSIC-UIB), el proyecto Distancia-COVID que busca entender la evolución de la pandemia y poner en marcha medidas para prevenir su expansión. A pesar de que acaban de hacer públicos los primeros resultados, animan a la ciudadanía a colaborar de forma anónima en su segunda encuesta on line.

“Todo este trabajo solo tendrá sentido si logramos completar las siguientes encuestas”, destaca.

Con los rebrotes de contagios por COVID-19 que estamos viviendo, el refrán de «el hombre es el único animal que tropieza dos veces con la misma piedra» parece cobrar nuevo sentido. ¿Nos falla el instinto?

Hemos perdido bastante de eso. En el mundo animal, si fallas una vez y tu organismo no es fuerte, no tienes una segunda opción. El mundo que ha generado el hombre provoca que te independices un poco de la selección natural. Nos hemos acostumbrado a vivir muy bien. Luego llega un ‘animalito’ como es este virus y, por decirlo de alguna manera, vuelves a ser el ‘mono desnudo’. El virus nos ha devuelto a la naturaleza. Esto debería hacernos replantear bastantes cosas sobre el trato del hombre al planeta, sobre la globalización y sobre el cambio climático, etc.

¿De dónde surge la idea del proyecto ‘Distancia-COVID’?

Hasta ahora, existían datos de flujos de movilidad, pero, en el fondo, no sabemos quién contacta con quién, cuáles son los contactos por estructuras de edades, ni su distribución. Es decir, no sabíamos qué probabilidades hay de que una persona contacte con otra persona, o cuántos contactos puede tener esa persona en una semana.

“Podemos cuantificar mediante funciones matemáticas cuál es la probabilidad media de una persona de tener un contacto con otra en una semana”

Con Distancia-COVID, queremos demostrar la dificultad que tiene el virus de propagarse cuando hacemos las cosas bien, que sirva de referencia para situaciones como las de ahora, cuando se dan nuevos brotes. La gente piensa que la ciencia y la tecnología son muy sofisticadas, pero, al final, las reglas del juego son muy biológicas y muy sencillas.

¿Cuál es el objetivo de este estudio?

Estamos haciendo un mapa cuantitativo a partir de encuestas on line, en las que les preguntamos sobre los contactos que ha mantenido en la última semana, así como por los desplazamientos. La gracia está en que podemos cuantificar mediante funciones matemáticas cuál es la probabilidad media de una persona de tener un contacto con otra en una semana, por ejemplo.

A su vez, esas funciones matemáticas podemos incorporarlas en un modelo epidemiológico, para simular cómo se va a propagar el virus según distintos escenarios. Los datos que estamos obteniendo pueden servir de ayuda en la toma de decisiones de los gestores. Por ejemplo, para decidir, según vayan apareciendo brotes descontrolados, si las medidas restrictivas hay que aplicarlas de forma más generalizada o más concreta en el territorio. Por eso necesitamos los datos de la segunda fase de la encuesta.

¿Qué resultados habéis obtenido en la primera encuesta?

En esta primera encuesta, lo que se ha visto muy claro es que hubo un confinamiento. Se refleja muy bien el parón en el número de contactos, con muchas personas cuya media era de cero contactos, algo que se buscaba con esta medida. Se ve también que hubo bastantes personas que promediaron entre uno y 15 contactos en una semana, algo bastante normal. Por contra, casi no aparecen unos pocos individuos que tuviesen muchísimos contactos, más de 50, que son los que podrían generar complicaciones. Puede que en esta segunda oleada de encuestas veamos que hay personas que tienen 50 o 100 contactos a la semana, y esas cosas son las que queremos ir viendo.

“En términos relativos, la gente más joven, de entre 25 y 35 años, tuvo, de promedio, bastantes menos contactos que la 65, 70 y 80 años” [en el confinamiento]

Una de las conclusiones más llamativas de esta primera encuesta es que fueron los mayores, y no los jóvenes, quienes más contactos tuvieron durante el confinamiento.

Es algo anecdótico, curioso. En el marco general, aparece reflejado un confinamiento estricto, con muy pocos contactos por parte de todo el mundo. Ya en términos relativos, la gente más joven, de entre 25 y 35 años, tuvo de promedio bastantes menos contactos que la gente de 65, 70 y 80 años. Llama la atención porque justamente dijimos sobre todo a la gente mayor que se quedase en casa, ya que era más vulnerable.

Aunque sea en términos relativos, ¿cómo se puede explicar este fenómeno?

Ahí entramos en el aspecto sociológico y cultural de la población española. La gente de 25 o 30 años aún vive en casa de sus padres, otros lo hacen en pisos de estudiantes o compartidos y no tienen necesidad de salir. En cambio, a las personas mayores quizás les cueste más modificar su rutina. Gente que te dice que el abuelo se iba a caminar porque ya no podía más, que tenía que ir a la farmacia o a los centros de salud. Esto no significa necesariamente que se portasen mal o que no hiciesen bien el confinamiento.

Aún así resulta curioso saber que fueron los mayores quienes establecieron más contactos fuera de sus hogares.

Hay que ir con cuidado con esto, porque tampoco queremos enfrentar a un sector de la población con otro. Pero sí, los jóvenes se confinaron duramente. Por eso creo que es necesario entender las razones por las cuales las personas de 65 han tenido más contactos. Tampoco se les puede culpabilizar si los contactos que tienen son para acudir al médico, encontrarse con su cuidador, etc. No sabemos exactamente cuál es la razón, pero parece que esos contactos no se produjeron con sus familiares, ya que tendría que haber una coincidencia con los contactos de sus hijos y nietos, con las personas de 25, 30 o 40 años. Y no la hay.

A la gente más joven, a los adolescentes, tampoco se les dio mucha opción. El hecho de que consiguiéramos aplanar la curva fue una cuestión de corresponsabilidad

¿Por qué cree que los jóvenes se confinaron tan bien?

Creo que se les comunicó y transmitió muy bien que ellos no serían las personas que sufrirían el mayor impacto de esta enfermedad, que tenían que hacer un acto de altruismo porque las personas mayores podían tener muchísimos problemas. También es verdad que, a la gente más joven, a los adolescentes, tampoco se les dio mucha opción. El hecho de que consiguiéramos aplanar la curva fue una cuestión de corresponsabilidad.

¿Y ahora entiendes algo de lo que está pasando, con determinadas aglomeraciones y comportamientos de jóvenes que vemos en las noticias?

No se entiende. No se sabe si es una reacción al hecho de estar tres meses confinados, o si es un producto de la necesidad del contacto social con amigos propio de esas edades o si es un fallo de comunicación, no sé.

En esto hay mucho de lo que se conoce como ‘la tragedia de los comunes’.

Para que las cosas funcionen, es necesario que un gran porcentaje de la población haga las cosas de manera correcta. Y siempre habrá alguien que se salte las reglas, que se quiera aprovechar. Por unos pocos que hacen ciertas cosas, puede ser que todo acabe muy mal. Aquí la pregunta es: ¿qué significa unos pocos? ¿A qué porcentaje de la población le podemos consentir el lujo de que haga las cosas mal, y aun así la situación se sostenga?

Por sus resultados, en provincias como Vizcaya, Pontevedra o Castellón, hubo más contactos entre personas fuera de casa, mientras que, en Málaga o Madrid, menos. ¿Se atribuye a una menor o mayor de sensación de peligro?

No tanto en términos de movilidad, pero sí en términos de número de contagios. Donde más número de casos ha habido, el confinamiento se ha seguido de manera más estricta.

¿Cómo se puede cuantificar la percepción del riesgo de contagio?

Cogimos el número de incidencias reportados por el Ministerio de Sanidad en cada provincia. En realidad, la percepción del riesgo es un elemento subjetivo, es difícil cuantificarlo. Tomamos un dato oficioso que la gente venía siguiendo para evaluar esta percepción de riesgo. Hay una relación negativa inversa entre la cantidad de contactos medio y entre el número de incidencias que hubo en esa zona. Tiene lógica. Si donde vivo yo veo que hay más brotes, salgo a la calle con más cuidado.

“Los rebrotes ahora tienen que ver con la densidad de población y con la movilidad de las personas. No creo que sean reacciones ni contrarreacciones”

¿Se puede establecer una relación entre la percepción del miedo por zonas y los rebrotes actuales?

Los rebrotes ahora tienen que ver con la densidad de población y con la movilidad de las personas. No creo que sean reacciones ni contrarreacciones. No creo que ahora en Barcelona haya más casos porque anteriormente se hayan confinado más, no es todo tan rocambolesco. Simplemente, hay zonas donde hay más personas y, por consiguiente, más riesgo. Además, en temporada de verano y con libertad de movimientos, hay muchos desplazamientos hacia segundas residencias, hacia zonas que durante el invierno no tienen tanta actividad, como las costeras. Estamos en un momento muy heterogéneo.

¿Qué datos esperáis obtener en la nueva encuesta? ¿Qué datos os gustaría obtener?

Lo bonito, entre comillas, sería obtener suficientes respuestas como para que el mapa sea representativo y pueda reproducir esta heterogeneidad en el territorio. Que nos permitiera dar interpretaciones, evidenciar que donde aparecen los brotes es donde hay más contactos y más movilidad. No apagaríamos el fuego, pero sabríamos que ahí está la clave. También, en la encuesta, preguntamos por las medidas de seguridad que toman las personas, si usan mascarilla, guantes, si mantienen la distancia de seguridad… ahí también hay más variables que podemos estudiar. Podríamos establecer correlaciones entre todos esos factores y la aparición de rebrotes.

Sería bonito obtener suficientes respuestas para que el mapa fuera representativo y nos permitiera ofrecer interpretaciones, así como evidenciar que donde aparecen los brotes es donde hay más contactos y movilidad.

Este año, antes de que el coronavirus trastocara todo, esperabais brotes de dengue, debido a la expansión del mosquito tigre. ¿Qué novedades hay respecto a ese problema?

Justamente, este año iba a ser muy malo en cuanto al dengue. El movimiento internacional se ha reducido muchísimo, por lo que el riesgo a importar virus como el dengue, el zika o el chikungunya es mucho menor. Podemos decir que ese problema está un poco mejor.

Lo que está ocurriendo es que en las zonas donde existe dengue y se solapa con el coronavirus, hay bastante lío porque a los test les cuesta discriminar entre qué es uno y qué es otro. En Argentina y otros países de Centroamérica y Sudamérica, por ejemplo, tienen un cóctel bastante terrible.

agosto 09/2020 (SINC)

¿Preocupa el coronavirus a los españoles? ¿Consideran a la COVID-19 una enfermedad grave? ¿Cuándo y cuánto usan la mascarilla? ¿Dónde buscan información sobre la pandemia? Las respuestas a estas preguntas pueden determinar las políticas públicas a aplicar en nuestro país para evitar la propagación del SARS-CoV-2 entre los ciudadanos.

El éxito o fracaso de estas políticas depende, en gran medida, del grado de aceptación o reticencia de la población. Por ello, realizar un seguimiento actualizado de estas actitudes puede suponer estar un paso más cerca de evitar los contagios y vencer a la pandemia.

El Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) coordina COSMO-Spain, un estudio de la Organización Mundial de la Salud (OMS) que mide la percepción de la población española ante el coronavirus y cómo evolucionan los conocimientos sobre la pandemia. Este trabajo, que se realiza en otros 31 países europeos, utiliza encuestas en diferentes momentos del año como herramienta de monitorización. Con las respuestas, el equipo del ISCIII prepara informes que remitirá a las autoridades públicas, quienes finalmente diseñaran las estrategias de salud y campañas de sensibilización.

Esta herramienta ya ha demostrado su utilidad en otros países para conocer las necesidades de información y el grado de aceptación de las medidas contra la COVID.

María Romay-Barja, responsable de la fase preliminar del estudio e investigadora del Centro Nacional de Medicina Tropical (CNMT) e investigadora de COSMO-Spain, destaca a SINC que esta herramienta «ya ha demostrado en otros países su utilidad para identificar las necesidades de información de los ciudadanos y conocer el grado de aceptación y adherencia a las medidas implementadas», agregando que también puede servir para conocer “conductas de riesgo, el impacto de la desinformación, los factores psicológicos y el comportamiento preventivo”.

“Es muy importante saber el nivel de miedo, la percepción de riesgo y preocupación de la población, que puede ayudar o complicar los intentos de evitar la propagación de la enfermedad”, sentencia la investigadora, haciendo hincapié en que las instituciones públicas deben disponer de esta información actualizada a la evolución de la pandemia.

Una encuesta en constante evolución

Los resultados preliminares de la encuesta que se hizo en mayo de 2020, que ya están publicados, muestran que la mayor parte de los encuestados (83 %) consideran a la COVID-19 una enfermedad grave o muy grave. También destaca el buen conocimiento sobre las vías de contagio más frecuentes: gotitas al hablar o toser (respuesta del 99 % de los encuestados), tocar una superficie contaminada (89 %) y mantener contacto físico con un contagiado (77 %). Por último, lavarse las manos frecuentemente (99 %), mantener una distancia de dos metros (94 %), toser en la parte interior del codo (87 %), llevar mascarilla y limpiar las superficies (ambos con 85 %) son los métodos más eficaces para evitar el contagio.

Según Romay-Barja, los resultados son “adecuados” a la situación de la pandemia de la COVID-19 en ese momento, “cuando llevábamos mes y medio confinados”. “Era de esperar que la gente estuviera muy concienciada e informada, había una percepción de riesgo muy alta. La mayoría consideraba que era una enfermedad grave y que podían contagiarse”, comenta.

No obstante, una comprensión alta del coronavirus no determina la aplicación de medidas preventivas para evitarlo. La investigadora aclara que “hay muchas enfermedades, tanto crónicas como infecciosas, en las que vemos que el nivel de conocimiento no está relacionado ni con las actitudes ni con las prácticas de la población».

El 83 % de los encuestados consideran a la COVID una enfermedad grave o muy grave, pero tienen un buen conocimiento sobre las vías de contagio y cómo evitarlo

Carmen Rodríguez, del Centro Nacional de Epidemiología (CNE) y también investigadora de COSMO-Spain, señala a SINC que hay factores “psicológicos, sociales y conceptuales” que pueden variar con el tiempo y determinar que las personas “apliquen o no las medidas preventivas”. Por esta razón, la encuesta necesita repetirse en meses posteriores a medida que la pandemia y las percepciones sobre la COVID van evolucionando.

“Aunque no lo sabremos hasta la siguiente ronda [de la encuesta], parece que la percepción de riesgo ha bajado en poblaciones menos vulnerables o en las que se creían menos vulnerables”, comenta como ejemplo Romay-Barja.

¿De qué fuentes nos fiamos? 

COSMO-Spain presta especial atención a cómo se informan los españoles sobre el coronavirus y la situación de la pandemia en el país. Por ello, el estudio contempla variables dedicadas a conocer las fuentes a las que acuden los encuestados para informarse y qué fiabilidad le otorgan a cada una.

Del mismo modo, las investigadoras también contemplan estudiar el impacto y la cantidad de la desinformación, aunque no se aprecia en los resultados del estudio preliminar. “Al revés, la población parece que está informada y tiene un alto conocimiento, pero tenemos que ver cómo evoluciona esto en el tiempo”, indica Romay-Barja.

Así, los telediarios (respuesta del 67 % de los encuestados), la prensa y las ruedas de prensa (ambos con un 45 %) son las vías más usadas para informarse sobre la COVID-19. En el otro extremo, WhatsApp (13 %), los programas de televisión (25 5 %), la web del Ministerio de Sanidad (30 %) y la radio (31 %) son las menos empleadas para estar al día.

«Hay muchas enfermedades en las que el nivel de conocimiento no está relacionado con las actitudes de la población», aclaran

En cuanto a las redes sociales (32 %), Rodríguez apunta que su relevancia como fuente de información depende del uso de los usuarios y si estos conocen cuentas de divulgación científica fiables y buenas.

“Hay sectores de la población, como los jóvenes, que no van a la televisión o prensa, sino que acuden a los streamings y youtubers”, dice, considerando la posibilidad de “impulsar el uso de las redes sociales” para divulgar “información de calidad científica y que llegue a ciertos ámbitos de la población”, aunque no es el objetivo final del estudio “ni podemos hacer gran cosa”.

Fiabilidad otorgada por los encuestados a las fuentes de información sobre el coronavirus

En cuanto a la fiabilidad otorgada a las diferentes vías de información, las personas encuestadas consideran a la web de Sanidad como la mejor, seguido de las ruedas de prensa. Las más dudosas, por otro lado, son Facebook, WhatsApp y Twitter.

Próximas fases: posibles vacunas y vuelta al colegio

Las próximas encuestas de COSMO-Spain se realizarán en otoño e invierno de 2020, además de la fase actual de la que ya se están recopilando los datos tras la preliminar de mayo. En ellas, según detallan las investigadoras, se incluirán variables sobre las posibles vacunas para la COVID y la confianza y percepción de la población hacia las vacunas candidatas.

De igual manera, recogerán más datos sobre el uso de la mascarilla, la distancia social y la reapertura de los colegios en el inicio del curso escolar. Además, en las próximas rondas del estudio se cuenta con la colaboración de la investigadora María Falcón, de la Universidad de Murcia y pronto se incorporarán otras instituciones.

Maria João Forjaz, coordinadora de COSMO-Spain e investigadora del CNE, destaca a SINC el dinamismo de este trabajo para mantenerse al día con la evolución de la pandemia. “Hay algunas preguntas que se repiten en cada ronda, pero la encuesta va cambiando según la situación social y epidemiológica para poder responder a lo que preocupa en cada momento”, afirma.

La web de Sanidad es la vía de información más fiable sobre el coronavirus, pero de las menos utilizadas por los encuestados

De igual manera, Forjaz confirma que en las próximas rondas de respuesta al estudio será posible filtrar los resultados según el sexo, grupo de edad y nivel educativo. “La muestra de población es de 1 000, pero se podrá segregar hasta cierto punto”, apunta.

Por último, el estudio preliminar contemplaba algunas preguntas y variables sobre salud mental, dedicadas al sentimiento de soledad y tristeza durante el confinamiento. Sobre este punto, Forjaz aclara que en el momento en el que se hizo esta encuesta “nos parecía muy importante, pero la salud mental no es el objetivo del estudio”. A este respecto, apunta que ya hay trabajos que se están desarrollando en España dirigidos únicamente a aspectos como la soledad, la tristeza y la ansiedad.

¿Cómo respondieron los encuestados en mayo?

La encuesta preliminar de COSMO-Spain, se realizó entre el 5 y 6 de mayo de 2020, con el Estado de Alarma vigente y la población en situación de confinamiento, aunque con algunas medidas de alivio. Por entonces, los lugares donde los encuestados consideraban más probable el contagio son al hacer la compra (82 %), en el transporte público (60 %) y en el trabajo (57 %).

Los encuestados tenían un buen conocimiento sobre los síntomas más frecuentes del coronavirus, señalando a la fiebre (99 %), tos (96 %) y falta de aire (92 %) como los más comunes. A su vez, el 97 % considera que las personas sin fiebre pueden ser igualmente contagiosas; y que en caso de presentar síntomas de COVID-19 llamarían al centro de salud (88 %).

En cuanto a la mascarilla en el confinamiento, los encuestados afirmaban que la utilizaban siempre que salían de su domicilio (51 %) y al ir a hacer la compra o a la farmacia (55 %). Un discreto siete por ciento de los encuestados respondía que nunca usaban mascarilla.

Por último, el 62 % de los participantes del estudio negaban haberse sentido solos durante el confinamiento, aunque el 52 % de los mismos afirmaban haber sentido tristeza de manera ocasional.
agosto 09/2020 (SINC)

Los resultados, que se publican en Nature, muestran que ahora es posible obtener una secuencia precisa, base por base de un cromosoma humano, y permitirá a los investigadores producir una secuencia completa del genoma humano.

En las mujeres los dos cromosomas X no son idénticos y contienen muchas diferencias en sus secuencias de ADN. En su estudio, los investigadores no secuenciaron el cromosoma X de una célula humana normal. En su lugar, utilizaron un tipo de célula especial, uno que tiene dos cromosomas X idénticos. Dicha célula proporciona más ADN para la secuenciación que una célula masculina, que tiene una sola copia de un cromosoma X. También evita las diferencias de secuencia encontradas al analizar dos cromosomas X de una célula femenina típica.

Los científicos acudieron a nuevas tecnologías que pueden secuenciar largos segmentos de ADN. En lugar de preparar y analizar pequeños fragmentos de ADN, utilizaron un método que deja las moléculas de ADN en gran medida intactas. Estas grandes moléculas de ADN fueron analizadas por dos instrumentos diferentes, cada uno de los cuales genera secuencias de ADN muy largas, algo que los instrumentos anteriores no podían lograr.

Después de analizar el cromosoma X humano de esta manera, Adam M. Phillippy y su equipo utilizaron un programa informático recientemente desarrollado para ensamblar los muchos segmentos de la secuencia generada. El grupo de Karen H. Miga, de la Universidad de California en Santa Cruz, coordinó el esfuerzo para cerrar la mayor brecha de secuencia restante en el cromosoma X: los aproximadamente 3 millones de bases de ADN repetitivo que se encuentran en la parte media del cromosoma, el centrómero.

No existe un estándar de oro para que los investigadores evalúen críticamente la precisión del montaje de secuencias de ADN tan repetitivas. Para ayudar a confirmar la validez de la secuencia generada, Miga y sus colaboradores realizaron una serie de pasos de validación. «Nunca antes habíamos visto estas secuencias en nuestro genoma, y no tenemos muchas herramientas para probar si las predicciones que estamos haciendo son correctas. Por eso es importante que los genetistas garanticen que el producto final sea de alta calidad», explica Miga.

Las enfermedades ligadas al cromosoma X pueden ser debidas a la presencia de un número anormal de copias del cromosoma X en las células (aberraciones cromosómicas de tipo numérico) o a mutaciones de genes presentes en el mismo. Entre las enfermedades producidas por presentar un número de cromosomas X distinto de lo normal, destacan el síndrome de Klinefelter (XXY), la trisomía del X (XXX) y el síndrome de Turner (XO, solo un cromosoma X). Las mutaciones de genes ocurren de forma más frecuente en los hombres que en las mujeres puesto que en muchos casos estas mutaciones son recesivas en ellas. Entre las enfermedades recesivas ligadas al X destacan la hemofilia, tanto del tipo A como del B, y el daltonismo. Otras relacionadas con este cromosoma son la distrofia muscular de Duchenne, la enfermedad de Charcot-Marie-Tooth, la de Fabry, la de Menkes y la de Norrie, y los síndromes del X frágil, de Cornelia de Lange, de Rett y de Lesch-Nyhan.

Telómero a telómero

El trabajo forma parte de una iniciativa más amplia del consorcio Telomere-to-Telomere (T2T), parcialmente financiado por el NHGRI. El consorcio tiene como objetivo generar una secuencia de referencia más completa del genoma humano. Ahora continúa sus esfuerzos con los cromosomas humanos restantes, con el objetivo de generar una secuencia completa del genoma humano en 2020. «Todavía no sabemos lo que encontraremos en las secuencias recién descubiertas. Es la emocionante incógnita del descubrimiento. Esta es la era de las secuencias completas del genoma, y la estamos adoptando de todo corazón», dijo Phillippy.

Pero siguen existiendo posibles desafíos. Los cromosomas 1 y 9, por ejemplo, tienen segmentos de ADN repetitivos que son mucho más grandes que los que se encuentran en el cromosoma X. «Sabemos que estos sitios antes desconocidos en nuestro genoma son muy diferentes entre los individuos, por lo que es importante comenzar a averiguar cómo estas diferencias contribuyen a la biología y enfermedades humanas», piensa Miga. Tanto Phillippy como Miga coinciden en que mejorar los métodos de secuenciación continuará creando nuevas oportunidades en genética humana y genómica.

julio 19/2020 (Diario Médico)

De hecho, mucho antes de que la COVID-19 llegara, la IA ya estaba muy metida en aquellos países donde se le ha dado oportunidad de crear valor.

Aplicaciones en el diagnóstico sin errores, automatización y mejora de los procesos de admisión, internamiento y sanación de pacientes en hospitales o incluso de priorizar las salas de emergencia, turnos de médicos y enfermeros de guardia son buena prueba de ello.

La situación de pandemia no ha hecho más que reforzar su papel, ofreciendo al mundo en estos momentos algo en lo que ya había entrado: la creación de nuevos fármacos y vacunas con IA en vez de hacerlo de forma tradicional en laboratorios. Así lo señala Inmaculada Martínez, científica experta en Inteligencia Artificial, asesora desde el 2010 en esta materia del Gobierno británico y el Parlamento europeo.

Hasta la llegada de una vacuna, la implementación de esta tecnología continuará ofreciendo un amplio abanico de soluciones. “La IA está ayudando en el diagnóstico y en el análisis de por qué ciertos pacientes han demostrado síntomas y otros no, o por ejemplo por qué unos han desarrollado inmunidad en sangre y otros no y pueden quedar expuestos a pasar la COVID-19 otra vez”, apunta.

Asimismo, también está suponiendo una valiosa arma en la trazabilidad de los contactos estrechos. Así, Martínez señala que el famoso aplicativo móvil que Google y Apple han desarrollado para vigilar la ratio de contagio está precisamente regido por procesos de análisis de IA.

De esta manera explica que, “cuando una persona está contagiada y su móvil envía mensajes encriptados a otros móviles a menos de un metro, se puede contrastar con cuántos otros móviles se han comunicado, y qué otros parámetros pueden ayudar a entender si ha habido contagio o no. Estos súper cálculos y mediciones los hace un sistema de IA”.

La robótica al servicio de la salud

Reputada conferenciante, Martínez expone en sus ponencias los efectos de la automatización o la colaboración del humano-máquina. Los robots ya se usan en operaciones de cirugía de precisión.

Por ejemplo, en ablaciones cardíacas en donde se hacen pequeñas incisiones en el tejido muscular del corazón para regular arritmias, apunta. Avanza además que “ahora se está hablando de usar robots en salas de recuperación de enfermos COVID-19 en vez de enfermeros humanos que puedan contagiarse”.

Sin embargo, su llegada no tendría por qué suponer la ruptura con la humanización en la atención. “Los seres humanos son vitales a la hora de crear lazos emocionales con los enfermos y no podemos pretender que una persona grave sea completamente ex comunicada de contacto, advierte.

“En unos diez años nos parecerá inadmisible que el diagnóstico se haya solamente basado en lo que un médico humano ha calibrado en su cabeza”

No obstante, el margen de error prácticamente nulo hace de ellas instrumentos muy aprovechables en el diagnóstico. “Eso significa que los radiólogos y oncólogos no van a tener que deducir con sus ojos humanos falibles si hay marcadores de cáncer en los resultados hematológicos de un paciente o en las pruebas de mamografía”, señala la también profesora del Imperial College London.

En este sentido, Martínez vaticina que “en unos diez años nos parecerá inadmisible que el diagnóstico se haya solamente basado en lo que un médico humano ha calibrado en su cabeza”.

julio 15/2020 (Gaceta Médica)

En general, 12 de cada 100 000 personas desarrollan cáncer de páncreas. Esto significa que evaluar a toda la población sería ineficiente y expondría a muchas personas a pruebas innecesarias y posibles efectos secundarios. Entre el 70 y el 80 % de los pacientes son diagnosticados en una etapa avanzada cuando es demasiado tarde para el tratamiento curativo y cinco años después del diagnóstico, solo el 6 % de los pacientes sobrevive.

La detección ayuda a identificar el cáncer temprano, cuando los tratamientos son más efectivos, mejorando así la supervivencia. Hay dos requisitos principales para la detección. Primero, una prueba de detección que es fácil de realizar y tiene pocos efectos secundarios. En segundo lugar, un grupo definido que se beneficiaría más de la detección porque tienen un mayor riesgo.

Por ejemplo, el cribado del cáncer de mama implica realizar mamografías en mujeres entre los 50 y los 71 años. La IA podría ser la respuesta que se necesita desesperadamente para definir un grupo de individuos de mayor riesgo que se beneficiarían de la detección, especialmente porque recientemente algunos resultados prometedores han indicado que las pruebas no invasivas para el cáncer de páncreas pronto estarán disponibles.

Se sabe que los pacientes que desarrollan cáncer de páncreas consultan a su médico general (GP) con síntomas inespecíficos como problemas gastrointestinales o dolor de espalda con mayor frecuencia en los meses y años anteriores al diagnóstico en comparación con sus pares que no desarrollan cáncer de páncreas. Individualmente, es poco probable que estos síntomas desencadenen más investigaciones para el cáncer.

A los investigadores se les ocurrió la idea de que la IA podría encontrar una combinación de estos síntomas inespecíficos que está relacionada con un mayor riesgo de contraer la enfermedad, que sería difícil de detectar por los médicos de cabecera.

Este estudio preliminar utilizó registros electrónicos de salud de las prácticas de medicina general en el Reino Unido. El análisis incluyó a 1 378 pacientes de 15 a 99 años diagnosticados con cáncer de páncreas en 2005 a 2010. Cada paciente se comparó por edad y sexo con cuatro personas que no contrajeron cáncer de páncreas.

La información sobre síntomas, enfermedades y medicamentos en los dos años anteriores al diagnóstico se utilizó para crear un modelo que predecía quién desarrollaría cáncer de páncreas.

Utilizamos AI para estudiar un gran volumen de datos y buscar combinaciones que predicen quién desarrollará cáncer de páncreas, explica la autora del estudio, la doctora Ananya Malhotra, investigadora en estadística de la London School of Hygiene & Tropical Medicine. No es posible que el ojo humano reconozca estas tendencias en cantidades tan grandes de datos.

El estudio piloto encontró que, en personas menores de 60 años, el modelo podía predecir quién tenía un mayor riesgo de cáncer de páncreas hasta 20 meses antes del diagnóstico. Nuestro modelo ha estimado que se deben realizar alrededor de 1 500 pruebas para salvar una vida del cáncer de páncreas, explica Malhotra.

Es poco probable que sea lo suficientemente pequeño como para que la detección sea viable por el momento. Sin embargo, muestra que la IA tiene el potencial de reducir la cantidad de personas que necesitamos examinar, añade. Deberíamos poder reducir esto mucho más al unir el cáncer de páncreas pacientes a controles de la población general, que es lo que planeamos hacer a continuación (en el estudio actual, los controles tenían otros tipos de cáncer).

Combinar este modelo predictivo con una prueba de detección no invasiva, seguida de escaneos y biopsias, podría conducir a un diagnóstico más temprano para una proporción significativa de pacientes y un mayor número de pacientes que sobreviven a este cáncer, agrega Malhotra.

El uso de IA para identificar a las personas con alto riesgo de cáncer de páncreas hasta 20 meses antes podría marcar la diferencia entre la vida y la muerte.

Este debería ser tiempo suficiente para detectar el cáncer de páncreas, luego proceder con el diagnóstico y el tratamiento en pacientes con una prueba de detección positiva, añade la doctora Angela Lamarca, consultora en oncología médica en The Christie NHS Foundation Trust. El diagnóstico precoz en el cáncer de páncreas ofrece la mayor posibilidad de cura.

Según Lamarca, los médicos de cabecera podrían usar este tipo de modelo de IA en sus registros médicos para resaltar a los pacientes con mayor riesgo. Se puede generar una alarma que muestre quién debe recibir la evaluación.

Necesitamos estudios más grandes que incorporen herramientas de IA en la práctica clínica diaria y exploren el beneficio de evaluar a los pacientes seleccionados por AI, admite. También se necesita más investigación para encontrar una buena prueba de detección para estos pacientes de alto riesgo.

julio 04/2020 (Europa Press). Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

La plataforma, desarrollada por la Escuela de Enfermería del Occidente de China de la Universidad de Sichuan, en la provincia suroccidental china de Sichuan, es accesible en la página oficial de la escuela, inaugurada recientemente.

Los usuarios pueden registrarse para la experiencia del proceso de tratamiento simulado.

Con todo el proceso de selección, diagnóstico, cuarentena, tratamiento y alta hospitalaria, las personas pueden ahora acceder al conocimiento médico profesional, así como a habilidades operativas en el tratamiento médico, y también aprender acerca de la prevención y control de la COVID-19, señala un informe del Diario de Ciencia y Tecnología.

Estudiantes de enfermería reciben la oportunidad de practicar el proceso de enfermería repetidamente a través de la simulación virtual, y así impulsar su habilidad para explorar y aprender más por sí mismos, dijo Zhang Fengying, subdirector de la escuela.

En comparación con la enseñanza tradicional por video, la plataforma de simulación virtual tiene la ventaja de proporcionar una experiencia tridimensional y de escena real, menciona el informe.

julio 04/2020 (Xinhua). Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Sputnik conversó con el director del Centro de diagnóstico y telemedicina del Departamento de Salud de Moscú, Serguéi Morózov, sobre el uso de la inteligencia artificial en la lucha contra el coronavirus y de las tecnologías avanzadas en el diagnóstico de enfermedades.

Hay varias tecnologías de inteligencia artificial, incluidos el reconocimiento de voz, el análisis de macrodatos y la visión artificial. Estas tecnologías de automatización permiten en gran parte normalizar el trabajo de especialistas médicos, dijo.

Morózov afirmó que hay muchas funciones en la medicina que se hacen manualmente, por ejemplo, el doctor debe escribir documentos médicos usando el teclado (del ordenador), lo que requiere mucho tiempo, por tanto es posible usar la inteligencia artificial, en particular el reconocimiento de voz

Los médicos utilizan cada vez más esa tecnología, destacó. Además, según el especialista, se puede usar la tecnología de visión artificial para tomografías que hace que las imágenes ‘hablen‘ y se conviertan en las más comprensibles, lo que puede ser útil para los especialistas que tienen poca experiencia laboral.

Impulso al desarrollo

Morózov admitió que la pandemia del COVID-19 dio un fuerte impulso al desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial. En condiciones de epidemia (de coronavirus) todas estas tecnologías son especialmente pertinentes debido a la presión que sufre el sistema de salud, (cuando) se debe adoptar decisiones rápidas y minimizar el riesgo de errores, enfatizó.

Preguntado sobre los errores de la inteligencia artificial, el médico señaló que ese tipo de tecnologías de momento no demuestra una precisión del 100 por ciento, aunque el reconocimiento de voz ya tiene una precisión de más del 97 por ciento y puede mejorarse en un futuro próximo.

Si hablamos de la visión artificial, ahora los algoritmos que practicamos en Moscú tienen una precisión de más del 90 por ciento, afirmó el especialista al agregar que para ‘entrenar‘ estos mecanismos, se crean conjuntos de datos con descripciones de las enfermedades que ayudan a la inteligencia artificial a encontrarlas en tomografías.

Según Morózov, ahora la tecnología de visión artificial que necesita unos 15 minutos para detectar la enfermedad en la tomografía, se utiliza para analizar imágenes de tomografía computarizada de pulmones.

Además, el uso de las tecnologías de inteligencia artificial, en particular la de reconocimiento de voz que funciona mediante una aplicación para ordenador, auriculares y micrófono, permite a los médicos ahorrar un 22 por ciento de su tiempo.

Uso de la inteligencia artificial

Hemos lanzado en Moscú un sistema de ‘visión artificial‘ que funciona en más de 60 organizaciones de salud, dijo el médico al agregar que en todo el país hay solo ‘un par de docenas‘ de instituciones que usan la mencionada tecnología.

Morózov anunció los planes de ampliar la aplicación de las tecnologías de inteligencia artificial al destacar la necesidad de que los especialistas regionales las utilicen en su trabajo.

Es muy importante que aparezca un sistema radiológico de información, solo entonces se podrá implementar esos algoritmos en la práctica habitual. De momento trabajamos solo con las instituciones médicas estatales, aunque organizaciones privadas también piden compartir experiencia y muestran su interés, afirmó.

Preguntado sobre la reacción de los médicos a ese tipo de tecnologías, Morózov indicó que hay unos que ‘miran con cautela‘ y otros que ayudan, a probar y analizar nuevos algoritmos, que están contentos de tener nuevos instrumentos.

Los médicos que están interesados en probar las tecnologías de inteligencia artificial deben recibir una capacitación correspondiente, lo que es una condición indispensable, enfatizó el especialista.

Futuro para la inteligencia artificial

En opinión de Morózov, a pesar de que las tecnologías de inteligencia artificial a veces parecen fantásticas, su uso por los médicos en su trabajo habitual podría ser una realidad dentro de 10 años.

El especialista agregó que los sistemas informáticos necesarios para la implementación de ese tipo de tecnologías ahora son cada vez más accesibles, así como hay productores rusos, por tanto no hay aquí un gran problema.

julio 02/2020(Sputnik).- Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Estos hallazgos, que publica la revista Proceedings of the National Academy of Sciences son un paso importante hacia el descubrimiento de nuevos medicamentos para las personas con epilepsia cuyas convulsiones no pueden controlarse con los tratamientos actuales.

El estudio fue dirigido por investigadores de FutureNeuro, el Centro de Investigación SFI para Enfermedades Neurológicas Crónicas y Raras y la Universidad de Medicina y Ciencias de la Salud RCSI, en Irlanda. Es el resultado de siete años de investigación, con la participación de 35 científicos, con sede en ocho países europeos diferentes, en los campos de la neurociencia, la genética, la informática y la química sintética.

En uno de los proyectos de secuenciación más grandes de este tipo, los investigadores identificaron y midieron niveles de más de mil millones de hebras de microARN, pequeñas moléculas que controlan la actividad genética en el cerebro, para investigar si se modificaron en la epilepsia.

Descubrieron un pequeño conjunto de microARN que siempre estaban elevados en la epilepsia y diseñaron moléculas similares a las drogas, sintetizadas por los químicos del grupo, para atacarlas. Se descubrió que tres de las moléculas sintéticas detienen las convulsiones en las pruebas preclínicas.

Las simulaciones por computadora demostraron cómo los posibles tratamientos influyeron en las redes de moléculas dentro de las células cerebrales al cambiar la respuesta inflamatoria, parte del sistema inmune del cerebro que se cree que contribuye a las convulsiones.

Nuestro enfoque para el descubrimiento de fármacos nos ha llevado a nuevos tipos de moléculas que pueden ser dirigidas para prevenir las convulsiones con, con suerte, menos efectos secundarios’, explica la doctora Cristina Reschke, becaria FutureNeuro Research, profesora honoraria en RCSI y coautora principal.

Actualmente, la mayoría de los medicamentos utilizados para tratar la epilepsia funcionan bloqueando las señales que usan las células cerebrales para comunicarse, añade. Esto da como resultado muchos de los efectos secundarios que experimentan las personas con epilepsia.

La epilepsia es una de las enfermedades cerebrales crónicas más comunes, que afecta a 65 millones de personas en todo el mundo. Las personas con epilepsia son propensas a sufrir convulsiones repetidas, pero en la mayoría de los pacientes pueden controlarse bien. Hay más de 20 medicamentos disponibles para prevenir las convulsiones en personas con epilepsia, pero el progreso se ha ralentizado en los últimos años y los nuevos tratamientos ofrecen pocos beneficios sobre los que han existido durante décadas.

Al caracterizar y apuntar a una clase completamente nueva de moléculas en la epilepsia, esperamos desarrollar estrategias de tratamiento novedosas e innovadoras para la epilepsia del lóbulo temporal, explica el doctor Gareth Morris, becario de acciones Marie Sklodowska-Curie en FutureNeuro y coautor principal del artículo. Este es un paso importante más cerca de satisfacer las necesidades clínicas urgentes e insatisfechas para un tercio de las personas cuyas convulsiones son resistentes a los medicamentos disponibles actualmente.

El autor principal del estudio, el profesor David Henshall, director de FutureNeuro y profesor de fisiología molecular y neurociencia en RCSI, destaca que el proyecto es un gran ejemplo de ciencia de equipo, donde grupos con diferentes áreas de especialización se combinan para crear soluciones innovadoras que mantienen a las personas con la epilepsia como foco central.

Los descubrimientos aquí pueden ser solo la punta del iceberg para nuevas estrategias en el tratamiento de la epilepsia, asegura. Estoy optimista de que esto se pueda traducir a la práctica clínica.

junio 29/2020 (Europa Press) -Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

La pandemia de la COVID-19 ha puesto de manifiesto, entre muchas cosas, la fragilidad de los sistemas productivos de países que llevan décadas deslocalizando la fabricación de productos y no estaban preparados para la demanda de equipos y productos sanitarios en esta crisis.

Pero algo que se ha visto también es la capacidad innovadora de la sociedad española. Ingenieros e investigadores de universidades y organismos, plataformas ciudadanas, médicos, empresarios y makers han tratado de suplir esta carencia y se han puesto manos a la obra para desarrollar equipos de gran necesidad, como han sido los respiradores de bajo coste para las UCI con planos open source e impresión 3D de algunos componentes.

“España ha respondido de una manera muy eficaz y organizada, tanto en fabricación 3D de pantallas protectoras y viseras, como en el diseño de prototipos de ventiladores”, dice Jorge Barrero, director general de la Fundación Cotec

Según comenta a SINC Jorge Barrero, director general de la Fundación Cotec y uno de los promotores del foro de Ayuda Innovadora a la Respiración (AIRE), “España ha respondido de una manera muy eficaz y organizada, tanto en fabricación 3D de pantallas protectoras y viseras, como en el diseño de ventiladores”.

Barrero indica que los prototipos de respiradores españoles han ido por delante de los de otros países, incluido el desarrollado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos. “Empezaron a trabajar el mismo día que aquí, el 12 de marzo, y cuando publicaron el diseño de su prototipo, semanas después, ya había varios modelos españoles fabricados y probándose en pacientes.

El dispositivo del MIT “es un ventilador de campaña no sustitutivo de un respirador de UCI y es útil para ser usado con pacientes menos graves», señala el directivo. De este tipo, se han desarrollado varios en España como el Open Ventilator, por un equipo de la Universidad Rey Juan Carlos y la firma Celera.

“También se han creado respiradores más robustos que sí tienen las características necesarias para ser usados durante largos periodos de tiempo en cuidados intensivos y que han recibido la aprobación de la Agencia Española del Medicamento y Productos Sanitarios [AEMPS] para dicho uso”,  dice Barrero.

El respirador de la Universidad de Málaga

Uno de estos ventiladores a los que se refiere el director general de Cotec es el denominado Andalucía Respira, que fue desarrollado en menos de una semana por investigadores de la Universidad de Málaga (UMA), junto con científicos del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga y médicos de los hospitales universitarios Regional de Málaga y Virgen de la Victoria.

Andalucía Respira ha sido probado en pacientes. Ofrece un litro de oxígeno por inspiración y 17 por minuto, más del doble de lo que un paciente medio necesita, y puede funcionar un año entero sin desconectarse

El modelo fue probado con éxito en clínica para demostrar su correcto funcionamiento en cuanto a ventilación y oxigenación de pacientes, indica la UMA. La AEMPS dio luz verde hace unas semanas para su fabricación en distintas plantas, como la de Fujitsu (Málaga).

Sus creadores dicen que han logrado una “máquina de una gran robustez”. El respirador “ofrece un litro de oxígeno por inspiración y 17 por minuto, más del doble de lo que un paciente medio necesita, y puede funcionar un año entero sin desconectarse”, explican.

Además, su costo es de unos 1 000 euros, frente a los 20 000 o 30 000 euros que puede costar un respirador tradicional.

Ahora que las UCI españolas han dejado de estar saturadas, “este y otros equipos españoles están abiertos a donaciones y transferencia de procesos y han recibido peticiones formales de países como Colombia, Ecuador o México”, indican a SINC portavoces de la UMA.

Según informan estas fuentes, “el Servicio Andaluz de Salud se ha reservado unos 300 de estos respiradores de los 480 que, por ahora, están programados para la producción en Fujitsu, ante algún previsible repunte o brote en el futuro. El resto, el propio presidente de la Junta de Andalucía, Juanma Moreno, ofreció distribuirlos a otras comunidades y también al extranjero”.

Dispositivo Autónomo de Respiración 

Otro de estos respiradores de UCI, mencionado por el director general de Cotec, es el denominado DAR (Dispositivo Autónomo de Respiración), que también recibió el visto bueno de la AEMPS. El dispositivo mecánico invasivo para pacientes con COVID-19 ha sido desarrollado por profesionales del Hospital Germans Trias i Pujol, el Hospital Clínic y la Universidad de Barcelona.

El respirador DAR es un dispositivo mecánico invasivo para pacientes con COVID-19 y ha sido desarrollado por profesionales de instituciones catalanas.

El prototipo, pensado para usarse en ausencia de un respirador convencional, se basa en un sistema de electroválvulas neumáticas que aporta y controla el volumen de oxígeno necesario para cada paciente, así como la frecuencia respiratoria y otros parámetros de forma constante y objetiva.

El equipamiento cuenta con partes de origen industrial, una parte neumática y de instrumentación, otra eléctrica y electrónica, así como software de control de variables de proceso, monitorización en pantalla y alarmas visuales y sonoras.

Con él se puede controlar la frecuencia respiratoria y otros parámetros de forma constante y objetiva, detallan sus creadores.

Un inventor con solera tras el dispositivo de la UC3M

Uno de los últimos respiradores en salir, anunciado la semana pasada, ha sido el desarrollado por un equipo de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y del Hospital General Universitario Gregorio Marañón.

Se trata de un prototipo avanzado de tecnología open source para UCI. Sus responsables indican que ya se han terminado el montaje de dos ejemplares para comenzar las pruebas de validación con animales y los procesos de homologación.

Un pionero en el desarrollo de dispositivos biomédicos ha diseñado un respirador que permite asistir al paciente durante largos periodos de tiempo

Detrás de este nuevo dispositivo está Juan Francisco Del Cañizo, catedrático de Fisiopatología Quirúrgica de la Universidad Complutense de Madrid e investigador del Laboratorio de Circulación Artificial del Hospital Gregorio Marañón. Este doctor, de 68 años, ha sido un pionero en el desarrollo de dispositivos biomédicos en España.

Este nuevo respirador para UCI realiza un control de presión positiva al final de espiración (PEEP), que una característica fundamental para los pacientes de COVID-19.

Según relata a SINC Juanjo Vaquero, investigador de Bioingeniería de la UC3M e integrante del equipo, Del Cañizo “diseñó en los ochenta el primer ventrículo mecánico fabricado en España y, posteriormente, hizo varios sistemas de perfusión de órganos para mantenerlos en condiciones óptimas durante bastante tiempo antes de hacer un trasplante”.

El nuevo respirador diseñado por Del Cañizo permitirá asistir al paciente durante largos periodos de tiempo. Funciona en modo de operación mandatoria y en asistido. El primero cubre las necesidades de los enfermos que no pueden respirar por sí mismos. Con el segundo la máquina no fuerza al paciente a respirar, sino que lo acompaña a su ritmo y completa su esfuerzo.

Además, este respirador realiza un control de presión positiva al final de espiración (PEEP), una característica fundamental para los pacientes de la COVID-19 para asegurar que no se daña el pulmón.

La revolución ‘maker’

Otro ámbito en el que España ha destacado en esta efervescencia innovadora frente a la pandemia de la COVID-19 ha sido el de la comunidad de voluntarios makers.

El director general de Cotec señala que nuestro sistema de innovación “ha sabido reaccionar rápido, tanto en ventiladores como en constituir una sólida comunidad de makers, integrada por más de 16 000 personas”. Estos voluntarios han contribuido tanto en el desarrollo de respiradores, como en la fabricación de más de medio millón de EPIS (equipos de protección individual), que incluyen pantallas, viseras, mascarillas y batas”.

Según Barrero, “el modelo ‘maker’ español, integrado por más de 16.000 voluntarios, ha sido un ejemplo que se ha escalado a otros países y las autoridades europeas lo han seguido muy de cerca”

Barrero destaca que “el modelo maker español ha sido un ejemplo que se ha escalado a otros países y las autoridades europeas lo han seguido muy de cerca”. De hecho, agrega, “en un hackaton que convocó la Comisión Europea para soluciones COVID-19 hace unas semanas, España lideró las propuestas por delante de países como Alemania”.

Algunos de los voluntarios que se pusieron a producir EPIS son investigadores que comenzaron sus proyectos de impresión de equipos protectores, por ejemplo, viseras y pantallas, como una iniciativa personal y luego recabaron el apoyo de sus instituciones.

Este es el caso de Juan G. Víctores, del departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad Carlos III de Madrid.

Victores comenta a SINC que empezó imprimiendo las primeras unidades en su casa y luego ya formó un equipo con alumnos y otros profesores de la UC3M, que decidieron aprovechar el equipamiento de impresoras 3D de la institución. Su capacidad de producción llegó a 50 unidades de pantallas y viseras al día.

El modelo de impresión 3D utilizado por la UC3M es el que está aprobado por la Consejería de Sanidad de la Comunidad de Madrid, cuyos requisitos se pueden consultar en la web Coronavirus Makers.

Ahora que hay menos presión sobre las UCI, Victores dice que siguen produciendo “a un ritmo prudente, según la demanda que vaya llegando. Todavía tenemos pedidos de hospitales de la comunidad”, subraya.

Otro investigador, Juan Rodriguez Hernandez, del Instituto de Ciencia y Tecnología de Polímeros (ICTP-CSIC), también puso en marcha una iniciativa similar a la de la UC3M para la producción de pantallas protectoras, con destino a hospitales madrileños. «Conté con la colaboración de FAB3D y de otros centros del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)”, cuenta a SINC.

Muchos makers han estado creando estos equipos sin ningún apoyo institucional desde sus propias casas. Lo único que necesitaban era una impresora 3D y comprar en el mercado filamentos PLA, láminas transparentes de PVC y gomas textiles. Al principio, muchos de estos voluntarios pagaban ellos mismos los materiales, pero cuando las iniciativas se popularizaron en redes sociales recibieron donativos.

Plataformas de apoyo entre ciudadanos

También han surgido en esta crisis, iniciativas de apoyo entre ciudadanos. Una de ellas es un mapa on line, que coordina ofertas y peticiones de ayuda en España. Instituciones de países de Latinoamérica han replicado la iniciativa.

Esta herramienta de software libre, busca tender un puente entre personas con necesidades debidas al confinamiento y voluntarios, instituciones y comercios que puedan solucionarlas.

Kaleidos y Frena la curva han desarrollado un mapa web con ‘software’ libre para conectar a personas voluntarias y que piden ayuda en confinamiento. A día de hoy, sigue funcionando y se ha replicado en Portugal y Latinoamérica

El proyecto, que fue lanzado a finales de marzo, está siendo coordinado por la organización ciudadana contra el coronavirus Frena la curva y cuenta con el apoyo tecnológico de Kaleidos.

Según señala a a SINC Pablo Ruiz Múzquiz, CEO y cofundador de esta empresa de software, “tan solo 48 horas después de lanzarse, se registraron 25 000 visitas y 1 000 punto de atención. Ahora, rozamos ya las 280 000 visitas y casi 10 000 puntos”, destaca.

“Estoy de baja por coronavirus, vivo sola y no puedo salir, necesito que alguien me haga la compra semanal y de farmacia”, se puede leer en una de las peticiones. En cuanto a los ofrecimientos de los voluntarios, van desde los que muestran su disponibilidad para ir al supermercado, cuidar niños o simplemente conversar.

A día de hoy, dice Ruiz Múzquiz a SINC, “el mapa sigue operativo y mutando semanalmente. Ahora mismo, están contactando mucho ayuntamientos y organismos que quieren ver cómo esta herramienta les puede ayudar a gestionar el día después y preguntan por el compromiso de mantenerlo en el tiempo, que, desde Kaleidos, es firme”, subraya.

Una herramienta de colaboración ciudadana desarrollada por Kaleidos y la plataforma Frena la curva pone en contacto a voluntarios y personas que necesitan ayuda.

Este joven CEO dice que la herramienta “se ha replicado en países como Portugal, México, Colombia, Chile, Uruguay, Argentina, Ecuador, Costa Rica, Panamá, y Nicaragua. También hay interés en Brasil y Venezuela”.

Cada país “ha tomado un camino diferente. Algunos han optado por inspirarse en nuestro mapa on line, lo cual resulta práctico porque nosotros montamos una réplica en 30 minutos como un clon del español. Otros cogen esa réplica y la adaptan a su realidad de país, cualquier opción nos parece bien”, señala.

Según Ruiz Múzquiz, “el equipo de cada país sabe lo que necesita, nosotros lo que hacemos es compartir la historia de nuestra herramienta, los protocolos de trabajo que hemos seguido y los equipos e infraestructura tecnológica».

¿Y ahora qué?

Han sido muchas las innovaciones e iniciativas en estos meses de confinamiento y pandemia, la pregunta siguiente sería ¿y ahora qué? Para el CEO de Kaleidos la reflexión final sobre el tema “es compleja sobre todo cuando estás todavía metido de lleno en el proceso”.

“Habrá que hacer una reflexión sobre la producción en España. Tal vez la industria debería tener un plan de guerra de fabricación en caso de necesidad y establecer protocolos para utilizar sus líneas en montajes alternativos”, opina Barrero

“Tal vez –dice Ruiz Múzquiz– tendremos que aprender a adaptarnos manteniendo los mismos principios. Los proyectos y plataformas que han surgido están muy bien, pero se han hecho en entornos de mucha incertidumbre y habremos de ser capaces de ver cómo van mutando sin dramas”.

Opina que “es el proceso inteligente y solidario lo que importa. Seguramente habrá muchos productos o plataformas que no continúen porque no tenga sentido, pero debemos seguir aprendiendo y sumando sin miedo a experimentar”.

Por su parte, Jorge Barrero señala que ahora estamos en un caldo de cultivo en el que están sucediendo cosas interesantes. Por ejemplo, cuenta, “miembros de la comunidad maker, tanto los que han colaborado en el desarrollo de respiradores, como en EPIS, están pensando en crear una organización del tipo Médicos sin Fronteras, como una especie de ejército en la reserva para afrontar situaciones de emergencia”.

Barrero cree que “habrá que hacer una reflexión sobre la producción en España. Las industrias tal vez deberían tener un plan de ‘guerra’ para saber qué más podrían fabricar en caso de necesidad y establecer protocolos para utilizar sus líneas de producción en montajes alternativos a lo que es su negocio”.

Además, el director general de Cotec cree que a partir de ahora “habrá iniciativas que nacerán y algunas necesitarán un cierto reposo para ser analizadas”. También en estos momentos –dice– “emprendedores e innovadores estarán ideando nuevos modelos de negocio, pensando también en la rentabilidad”.

El directivo señala que “ha habido mucho altruismo y generosidad en la emergencia sanitaria, pero ahora muchos tendrán que pensar en su subsistencia, lo cual es legítimo porque sus formas de vida anteriores también están en peligro”, concluye.

mayo 16/2020 (SINC)

El modelo se ha entrenado con diversos tipos de radiografías de tórax para detectar aquellas con neumonía causada por coronavirus.

Los estudiantes Flavio Grillo y Javier Balbás del último curso de Ingeniería de la Universidad Europea de Madrid han creado un modelo, basado en la inteligencia artificial, que permite detectar la infección por COVID-19 a través de una radiografía de tórax.

Su investigación parte de la idea de que la imagen radiológica ayuda a diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por coronavirus de otra causada por patógenos diferentes.

Esta herramienta puede dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o que dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía.

«Utilizando redes neuronales convolucionales, aplicamos un algoritmo de aprendizaje muy eficaz para analizar este tipo de imagen, capaz de extraer información diversa en función del tamaño y resolución de los ficheros de entrada”, dicen los autores.

El modelo se ha entrenado con cuatro tipos de radiografías de pacientes: con neumonía por coronavirus, otra distinta vírica o bacteriana, con ambos pulmones sanos y una cuarta categoría con las imágenes fallidas. Cuando se ponía a prueba, el índice de precisión alcanzaba el 97,9 %.

Las casi 8 000 radiografías que han seleccionado para el entrenamiento están verificadas, ya que proceden de la Universidad de Ottawa, Canadá, del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de las bases de datos que usan los profesionales sanitarios durante la pandemia, y de un médico español que ha compartido decenas de radiografías on line.

Acceso abierto a profesionales

La herramienta está disponible de forma abierta y gratuita para los profesionales en las páginas webs coronavirusxray.com o covid19xray.com, donde sus creadores también les invitan a compartir más radiografías para seguir perfeccionando el sistema. De momento la respuesta está siendo muy positiva.

Grillo y Balbás, que también cursan Electrónica y Comunicaciones en la Universidad de Hertfordshire, Reino Unido,  dentro de un doble grado internacional, aseguran que su herramienta no es de diagnóstico en sí misma, pero sí apoya al colectivo médico para que pueda realizar mejores diagnósticos.

“Sirve para dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición las PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o bien dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía”, concluyen los futuros ingenieros.

mayo 15/2020(SINC)

Integra la información en un entorno interactivo tridimensional a escala atómica. Los investigadores podrán navegar entre estructuras y características.

Esta nueva herramienta de análisis, llamada 3DBionotes-COVID, integra toda esa información en un entorno interactivo tridimensional a nivel atómico. Según sus creadores, esta aplicación pone de manifiesto el papel esencial de las infraestructuras de investigación del Foro Estratégico Europeo (ESFRI) y de la participación española en ellas, puesto que su desarrollo nace de la confluencia en el CNB-CSIC de dos de estas grandes infraestructuras, Instruct (en el marco de la biología estructural) y ELIXIR (en bioinformática), de las que España es socio.

La aplicación se encuentra disponible tanto desde el CNB-CSIC como desde los nodos españoles de Instruct y de Elixir.

Tal y como explica el profesor del CSIC Jose María Carazo, a cargo de este proyecto, 3DBionotes-COVID 19 accede a bases de datos donde se encuentran diversos modelos atómicos de las proteínas virales, experimentales o sugeridos computacionalmente,  al mismo tiempo que a múltiples bases de datos sobre características de las proteínas que participan en estos modelos atómicos.

El objetivo, dice Carazo, “es que el investigador siempre pueda navegar entre estructuras y características, pudiendo hacer interactivamente minería de datos en un espacio complejo y multi dimensional”.

Información de múltiples archivos

Aunque, naturalmente, la mayor parte de la búsqueda de información se realiza de forma automática, el caso de COVID-19 es tan singular que los investigadores del CNB-CSIC han tenido que integrar de forma manual información contenida en archivos diversos, como los generados por el Centro Nacional de Datos Genómicos Chino.

3DBionotes-COVID-19 también contiene información sobre experimentos de unión entre proteínas virales y pequeñas moléculas que puedan ser, en el futuro, precursores de los tan deseados antivirales.

“Lo que pretendemos al crear 3DBionotes-COVID es ayudar a la comunidad científica internacional a entender mejor toda la información sobre COVID-19 que se está generando mundialmente a un ritmo vertiginoso. Especialmente, aquella que solo se comprende en su integridad si se relaciona con la estructura atómica de sus componentes. En otras palabras, 3DBionotes-COVID-19 reducirá el riesgo de generar información y no darnos cuenta de lo que significa, ayudándonos a interpretarla en su contexto estructural”, indica Carazo.

mayo 08/2020 (SINC)

La COVID-19 no tiene consecuencias graves sobre la salud de las embarazadas, aunque sí puede provocar ciertas complicaciones en los recién nacidos, como prematuridad o bajo peso al nacer. Así se desprende de una revisión de todos los trabajos publicados hasta la fecha desde que apareció el virus SARS-CoV-2, causante de la enfermedad.

No existe evidencia para afirmar que el SARS-COV-2 se transmita verticalmente de la madre al bebé, ni antes del nacimiento, ni durante y después del parto

El objetivo de este estudio, realizado por Rafael Caparrós, investigador del departamento de Enfermería de la Universidad de Granada (UGR), fue determinar el conocimiento disponible sobre cuáles son las consecuencias de desarrollar COVID-19 en mujeres embarazadas y sus hijos.

Los resultados se han publicado en la Revista Española de Salud Pública, editada por el Ministerio de Sanidad, e indican que, a lo largo del embarazo, muchos eventos ambientales pueden afectar a la salud de la futura madre y su vástago.

La exposición al SARS-CoV-2 se encuentra entre aquellos que pueden determinar la salud del feto en desarrollo. “Como afirmaba el epidemiólogo David Barker, durante el desarrollo prenatal se lleva a cabo una programación fetal que va a marcar la salud y la enfermedad de ese bebé durante toda su vida extrauterina”, explica Caparrós.

Análisis de diez estudios

Para llegar a estas conclusiones, Caparrós realizó una búsqueda en varias bases de datos, como Web of Science, Scopus, BVS, Scielo y CUIDEN. De este modo, se identificaron 10 estudios en los que se evalúo la salud materna y neonatal tras infección materna por COVID-19.

Hasta la fecha no se ha encontrado este virus en ninguna de las muestras de líquido amniótico, leche materna o sangre de cordón umbilical analizadas

Según su investigación, hasta la fecha no se ha encontrado SARS-COV-2 en ninguna de las muestras de líquido amniótico, leche materna o sangre de cordón umbilical analizadas.

Además, tampoco existe evidencia para afirmar que el virus causante de la COVID-19 se transmita verticalmente de la madre al bebé, ni antes del nacimiento (congénita), ni durante el parto (perinatal) y ni después del parto (neonatal).

abril 29/2020 (SINC)