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)

La revista Nature acaba de publicar un estudio internacional sobre las interacciones de la mayor parte de las proteínas humanas, un mapa de las comunicaciones de estas piezas básicas para el funcionamiento del cuerpo humano que permitirá desarrollar fármacos y entender mejor enfermedades como la que provoca el nuevo coronavirus SARS-CoV2.

Esta investActualizarigación, liderada desde Estados Unidos por el Dana-Farber Cancer Institute y la Universidad de Harvard, ha contado con la participación de un grupo que pertenece al Centro de Investigación del Cáncer (CIC-IBMCC, mixto del CSIC y la Universidad de Salamanca) y al Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca (IBSAL).

“Hemos identificado todas las interacciones moleculares de las proteínas humanas realizando millones de experimentos”, explica a DiCYT Javier de las Rivas, investigador del CSIC y del Grupo de Investigación en Bioinformática y Genómica Funcional del IBSAL. “Las proteínas constituyen la maquinaria molecular fundamental de las células y el interactoma nos permite ver cómo unas actúan unas sobre otras”, añade.

Tras haber estudiado anteriormente el genoma humano al completo y el conjunto de las proteínas que son sintetizadas por los genes, lo que se conoce como proteoma, el estudio del interactoma supone ahora un paso más que puede ser decisivo para comprender el organismo humano y sus enfermedades. “Es un mapa de comunicaciones de las proteínas y también un mapa de las relaciones que existen entre ellas, por eso hablamos de que este trabajo es el Facebook de las proteínas humanas”, comenta el experto.

A pesar de que ya se han publicado miles de experimentos sobre proteínas humanas individuales o de grupos de proteínas, los resultados de este proyecto suponen tener por primera vez un mapa global que incluye el 87,5 % del proteoma humano. En concreto, la Universidad de Harvard tiene clonados los genes humanos necesarios para poder expresar 17 500 proteínas, que son las que han permitido realizar todos los estudios necesarios para ver sus relaciones.

Con este material, “a través de métodos experimentales vemos qué proteína se pega con otras a nivel molecular y así dibujamos un mapa global”, destaca Javier de las Rivas. De alguna manera es “como desmontar un coche para ver qué piezas encajan entre sí” para hacer funcionar al conjunto y lo hacen de una manera tan precisa que es “como una llave y una cerradura”.

Aportación desde Salamanca

El grupo del Centro de Investigación del Cáncer y del IBSAL está especializado en el análisis bioinformático, pero además cuenta con una amplia experiencia en técnicas proteómicas, así que lleva cinco años colaborando con Harvard en este proyecto. “Hemos visto cómo obtienen los datos experimentales y hemos participado en ese proceso. Después, nos encargamos del análisis”, señala el investigador.

De hecho, “nosotros ya teníamos una base de datos de interactomas de proteínas que habíamos construido a partir de publicaciones científicas a nivel mundial sobre interacciones moleculares reportadas en artículos científicos concretos y a ellos este trabajo les ha sido muy útil de cara a los experimentos”.

Aplicación al coronavirus y a cualquier enfermedad

Lo más importante de este trabajo es que ahora, al conocer mejor las proteínas humanas, muchos otros investigadores pueden acudir a este mapa de sus relaciones y avanzar en la comprensión de procesos fisiológicos normales, así como en el estudio de patologías. “Una proteína puede ser objeto de estudio en una enfermedad y este trabajo te explica con qué otras proteínas se relaciona”, comenta Javier de las Rivas.

Un buen ejemplo es lo que sucede con el coronavirus que ha provocado una pandemia. “La proteína S del coronavirus se une a la proteína AC2, que está en la superficie de ciertas células humanas. Sin esa unión, no podría invadir nuestras células. Gracias a este trabajo, ahora sabemos con qué otras proteínas interactúa la AC2 dentro de la célula y por eso parte de nuestro mapa puede ayudar a combatir la COVID-19. La mejor manera de evitar el coronavirus es que no pueda entrar a las células humanas. Si bloqueamos esa interacción, tendríamos una cura”, explica.

En general, el interactoma puede servir para que otros investigadores busquen terapias contra cualquier enfermedad. “Si están ensayando fármacos y quieren bloquear una interacción molecular que es crítica en un proceso patológico, podrían ver qué proteínas están implicadas”, apunta el experto.

En este estudio, que ha sido coordinado por Marc Vidal, de la Universidad de Harvard y del Dana-Farber Cancer Institute de Boston, además de los científicos españoles han participado también grupos de investigación de Canadá, Bélgica, Hungría, Israel, Reino Unido, Italia y Francia.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008-2011. Referencia: TSI-090100-2011-36

abril 13/2020 (Dicyt)

Referencia bibliográfica

Katja Luck et al. A reference map of the human binary protein interactome. Nature. DOI: 10.1038/s41586-020-2188-x

Durante los últimos tiempos, nos hemos estado jactando de que los datos son el petróleo del siglo XXI y así lo han confirmado empresas e instituciones de toda índole, cuando las decisiones que han tomado basadas en evidencias cuantitativas les han reportado más beneficios que las que eran tomadas por otras metodologías más tradicionales.

Se está acuñando, cada vez con más fuerza, que estamos ante una nueva revolución industrial porque el dato, a diferencia de lo que pasaba con anterioridad, se ha incrustado en cada proceso de la cadena de producción de cualquier actividad.

La pandemia pone en evidencia la necesidad de contar con datos que ayuden a que los modelos estadísticos de la expansión del virus se alimenten de información veraz para que las curvas sean fiables.

El auge del big data ha conseguido despertar vocaciones analíticas y ha contribuido a la formación de grupos de trabajo multidisciplinarios que aportan soluciones integradas a multitud de problemas, sobre todo en el ámbito financiero y empresarial. A pesar de ello, grupos de trabajo más residuales ya llevamos tiempo aplicando todo el conocimiento que puede aportar el tratamiento masivo de datos a la Sanidad, la medicina, la genética y la epidemiología, con los consiguientes beneficios que ello supone para la sociedad en su conjunto.

La pandemia desencadenada por la COVID-19 está poniendo en evidencia que resulta esencial contar con datos. Y cuando escribo datos, quiero decir DATOS en mayúsculas. Datos que ayuden a que los modelos estadísticos que existen ya en la literatura para entender la expansión del virus se alimenten de información veraz para que todas las curvas que se nos están presentando últimamente en los medios de comunicación sean fiables.

Para ello, tenemos que echar mano de las simulaciones, de los algoritmos de predicción que posibilitan que se puedan ensayar distintos escenarios en función de distintas decisiones. El ejemplo de Corea del Sur es un espejo estupendo hacia el que mirar porque la utilización correcta de la aleatorización estructurada junto con la aplicación de modelos bien entrenados ha conducido a un control de los contagios muy eficiente.

Iniciativas de la comunidad científica

Me enorgullezco de todas las iniciativas que la comunidad científica relacionada con datos estamos llevando a cabo y cómo la integración de diferentes tipos de datos nos está permitiendo hacer un seguimiento exhaustivo de la evolución de la pandemia y estimar  el número de contagios reales.

Hay que llegar también al detalle, haciendo zoom en cada país, descendiendo a unidades de estudio más pequeñas, como comunidades autónomas, ciudades y barrios.

Por poner algunos ejemplos, el Comité Español de Matemáticas está coordinando a los distintos grupos de trabajo interesados en este para sumar iniciativas y transmitir al Gobierno una única voz con aportaciones científicas. La Sociedad de Española de Estadística e Investigación Operativa también está promoviendo la colaboración entre los miembros para aunar sinergias. Por su parte, Esteban Moro, investigador del MIT Media Lab y profesor en el departamento de Matemáticas de la UC3M, ha publicado un mapa de cómo la distancia social está cambiando la forma de moverse en New York utilizando geolocalizaciones.

Desde la Comisión Europea se han lanzado de forma urgente propuestas de tipo IMI (Iniciativa de Medicamentos Innovadores) para activar la investigación de la pandemia desde un punto de vista multidisciplinario. Es muy amplio el abanico de iniciativas y a pesar de que cada pequeño grano de arena cuenta, lo ideal sería que todo el efecto de este conocimiento se multiplicara articulando una coordinación efectiva.

Colaboración mundial

Por una parte, es esencial entender esta pandemia de manera global y, para ello, es necesario potenciar toda la colaboración posible entre expertos de distintos países, cobrando especial énfasis los consorcios ya establecidos antes del brote del virus.

Asimismo, es necesario entender la realidad y el mapa haciendo zoom en cada país y, dentro del mismo, descendiendo a unidades de estudio más pequeñas, como comunidades autónomas, ciudades, barrios… Es importante tener una foto actualizada, lo más fidedigna posible, para poder entender la incidencia mayor del virus en determinados ámbitos o la velocidad de contagio a diferentes escalas, en función de factores que solo se explican si los datos son analizados con gran agilidad y, por supuesto, por las personas adecuadas.

No es tiempo de intrusismo en el mundo de los datos. No quisiera que volviera tomar auge la famosa frase de Mark Twain de 1907: “Hay tres tipos de mentiras: mentiras, malditas mentiras y estadísticas”.

Sería de enorme ayuda que fuera el momento de la unidad de todos, no solo en el ámbito sanitario como estamos viendo estos días, sino también desde el punto de vista de la cesión de datos.

En este punto, soy consciente de la confrontación que se puede originar entre privacidad y bien común o entre público y privado.

Hace unos meses, la discusión estaba servida con la noticia de que el INE iba a aprovechar nuestras geolocalizaciones para poder estimar de forma más fiable y barata el censo.

Si en estos momentos se pudiera contar con todos los datos de las empresas de telefonía y de las transacciones bancarias, se podría tener un mapa mucho más real del impacto del coronavirus en la economía y una foto más clara del efecto del confinamiento.

¿Opinamos ahora lo mismo si la cesión de nuestros datos de posición pudiera ayudar a realizar un confinamiento más inteligente y a un aplanamiento de la curva? Si en estos momentos se pudiera contar con todos los datos de las empresas de telefonía y de las transacciones bancarias, se podría, gracias al potencial del big data, tener un mapa mucho más real del impacto del coronavirus en nuestra economía y una foto más clara del efecto del confinamiento.

He dejado para el final la importante labor de los datos como herramienta de trabajo para encontrar una solución vía medicamentos y vacunas que mermen la grave incidencia de este virus. En este aspecto hay dos confluencias importantes: una es la escasa información sobre el comportamiento del virus que se tenía a priori. La otra es que cada vez cobra más fuerza la existencia de un componente genético que determina pronósticos diferentes a nivel individual en la afección del virus.

Avanzar en este campo y con estas premisas requiere, como ya he comentado antes, de la cooperación máxima entre biólogos, genetistas, químicos y científicos de datos que ahonden en la comprensión conjunta del comportamiento del virus.

Cualquier avance en la componente genética del virus requiere de una capacidad de computación, de análisis y de desarrollo de nuevos modelos de selección de variables que hacen especialmente útiles las iniciativas para aunar todo el potencial posible de computación, como la que se ha llevado a cabo en Estados Unidos donde se han conectado supercomputadores provenientes del estado, conjuntamente con los de empresas privadas y universidades.

La ayuda de los datos en este punto constituye un ejemplo muy ‘humanista’ de la importancia del big data en nuestro entorno que se explicará a posteriori en nuestros cursos como un caso de estudio de éxito.

Pero este punto de inflexión en nuestras vidas debe servir también como reflexión para extraer conocimiento y buenas prácticas.

Avanzar en nuevos medicamentos y vacunas requiere la cooperación máxima entre biólogos, genetistas, químicos y científicos de datos para una comprensión conjunta del comportamiento del virus.

En primer lugar, aunque sea muy repetitivo con respecto a todo lo publicado, urge revalorizar la ciencia como un bien para todos y en todos los momentos y, por tanto, no debe estar tan descuidada por los dirigentes políticos.

Los datos tienen pasado, presente y mucho futuro. Por tanto, es muy importante que se dispongan plataformas colaborativas donde puedan albergarse datos de situaciones pasadas de los que podamos disponer y aprender los científicos para poder integrarlos en modelos estadísticos que resuman la complejidad de la pandemia que estamos viviendo.

Más acción y menos egocentrismo

Esto nos permitirá que la próxima ocasión el virus no nos pille tan desprevenidos. Hubiera sido muy importante haber aprendido más y mejor del ébola en su momento para enfrentar la  COVID-19 con mejores estrategias. Estas plataformas deberían tener datos a nivel mundial, pero empecemos por casa y creemos entornos de trabajo accesibles en España.

Es momento de la acción y de abandonar los egocentrismos que caracterizan al mundo de la ciencia, la colaboración presente y futura de las personas y de los equipos que pueden su experiencia en la comprensión de este fenómeno es fundamental.

El trabajo en equipo tan valorado en nuestras empresas debe ser en estos momentos la única forma de trabajo que ayuda a la validación y testeo de los avances hechos con datos.

Rosa Elvira Lillo es catedrática de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad Carlos III de Madrid y directora del UC3M Santander Big Data Institute.

abril 02/2020 (SINC)

Se trata de un algoritmo que puede asistir a los médicos para que tomen decisiones sobre dónde priorizar los recursos en sistemas que están al límite por la pandemia, explicó Megan Coffee, una médico que ejerce como académica en la Escuela de Medicina de Grossman en Nueva York.

La experta es una de las coautoras del estudio publicado en la revista Computers, Materials & Continua.

Esta herramienta desveló varios indicadores sorprendentes que constituyen indicios que predicen qué pacientes van a desarrollar una condición conocida como síndrome respiratorio agudo (ARDS), que es una complicación muy grave derivada del COVID-19 que llena de líquido los pulmones y que es mortal en un 50 % de los casos que desarrollan esta enfermedad.

El equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje automático introduciendo los datos de 53 pacientes con coronavirus en dos hospitales en Wenzhou, en China, y descubrió que los cambios en tres marcadores eran los indicios más fiables: los niveles de la enzima hepática alanina aminotransferasa (ALT), los dolores corporales y los niveles de hemoglobina.

Al utilizar esa información, combinada con otros factores, la herramienta fue capaz de predecir el riesgo de desarrollar síndrome respiratorio con una precisión de un 80 %.

Por el contrario marcadores que eran considerados como distintivos del virus, como un patrón en las imágenes tomadas de los pulmones denominado opacidad del vidrio molido, la fiebre y una respuesta inmune contundente no fueron útiles a la hora de predecir qué pacientes que comenzaron con síntomas leves después desarrollaron enfermedades pulmonares.

Otros factores como la edad o el género tampoco fueron más útiles para predecir la respuesta a la enfermedad, pese a que otros estudios han señalado que los hombres sobre 60 años tienen mayor riesgo.

Es fascinante porque muchos de los datos que la máquina utilizó para ayudar a influenciar las decisiones fueron diferentes de los que los facultativos usarían habitualmente, indicó Coffee.

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

“Tenemos a los médicos aburridos de hacer clics innecesarios para su labor asistencial”, se ha lamentado Mercedes Alfaro, subdirectora general de Información Sanitaria de la Dirección General de Salud Pública, Calidad e Innovación del Ministerio de Sanidad, durante el XXIII Congreso Nacional de Informática de la Salud, Infors@lud 2020, organizado en Madrid por la Sociedad Española de Informática de la Salud (SEIS).

Responsabilizar a los profesionales de una correcta recogida de datos que servirán tanto para alimentar el CMBD como los nuevos sistemas inteligentes es una carga que, quizá no deban asumir. “Al profesional hay que darle soluciones, no cargas. Por ejemplo, sistemas de procesamiento del lenguaje natural para facilitar y mejorar la calidad de la recogida de datos”.

Sistemas más potentes

Además, a juicio de Lorenzo Echeverría, médico de Admisión y Documentación Clínica, “las tecnologías existen, pero aún necesitamos sistemas más potentes. Los profesionales son los primeros que quieren poder usar los datos como una ayuda en su trabajo”.

Por ello, resulta imprescindible “dar al profesional algo útil”, ya que, solo con eso, en opinión de Víctor de la Torre, de la División de Inteligencia Artificial de Fujitsu, “la calidad del dato mejorará”.

En cualquier caso, para poder utilizar los datos son necesarios sistemas que los procesen y manejen, pero siempre dejando claro que “la responsabilidad y protección de la información sobre salud debe estar en manos de los servicios sanitarios”, según Carlos Piqueras, director de Sanidad de Huawei.

marzo 09/2020 (Diario Médico)

Este receptor, llamado AHR, es conocido principalmente por combatir la exposición a químicos ambientales y por jugar un papel importante en el metabolismo del cuerpo, informaron los investigadores en un comunicado.

Realizamos experimentos que demuestran que cuando un medicamento llamado NF que se sabe bloquea a AHR se agrega a una dieta alta en grasas, los ratones no pueden engordar, dijo el responsable del estudio, Craig Tomlinson.

Lo anterior fue descubierto luego de que los investigadores alimentaron a un grupo de ratones con una dieta alta en grasas. Posteriormente, a la mitad de ellos se le cambió a una dieta rica en grasas que contenía el receptor AHR NF.

Durante las semanas siguientes, la alimentación de los roedores se modificó por productos bajos en grasa que contenían NF y con lo que lograron reducir el peso corporal sin efectos nocivos a la salud.

Finalmente, el equipo de científicos investigó los mecanismos detrás de cómo el receptor AHR prevenía y revertía la obesidad, cuando este estaba bloqueado por NF. Para ello, se basaron en el conocimiento previo de que este receptor regula genes claves en el metabolismo de las grasas.

Gracias a esto descubrieron que en células hepáticas el AHR, cuando es bloqueado por NF, no puede inducir varios genes clave necesarios para el almacenamiento y la síntesis de grasas.

Los investigadores han comenzado a investigar varias preguntas clave, incluidas las relacionadas con los compuestos dietéticos que activan la AHR para causar obesidad, y el papel que juegan las bacterias intestinales con respecto a este receptor y la obesidad.

febrero 07/2020 (Notimex).- Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A

Por ello, Feinberg afirma que existen controles estrictos para aquellos que manejan estos datos. El personal de Google con acceso a estos datos se somete a pruebas de ética médica y Ascension se encarga de aceptarles de forma individual por un tiempo limitado.

Asimismo, Google ha recalcado que cuenta con controles técnicos diseñados para evitar que los datos salgan de un entorno estrictamente controlado y el acceso a los datos del paciente es monitoreado y auditable.

Google también ha asegurado que priorizará el desarrollo de tecnología que reduzca el número de ingenieros que necesitan acceso a los datos de los pacientes.

Estos nuevos detalles del proyecto llegan después de que saliera a la luz que Google accedió a la información médica de millones de personas en Estados Unidos en colaboración con Ascension, que dispone de más de 2 600 instalaciones, entre hospitales y consultas, en al menos 21 de los estados del país.

La colaboración con Google permitió la compartición de datos entre ambas partes, entre los que se encuentran resultados de laboratorio, historiales médicos y diagnósticos, con nombres y fechas de nacimiento, sin que pacientes ni doctores fueran notificados, según The Wall Street Journal. Además, se estima que al menos 150 trabajadores de Google tuvieron acceso a los datos de decenas de millones de pacientes estadounidenses.

Las dos compañías aseguraron que el proyecto Nightingale cumple con las leyes federales en materia de Salud, en concreto, la Health Insurance Portability and Accountability Act de 1996, permite la transferencia de datos con los socios sin tener que comunicárselo a los pacientes, siempre que el fin sean las funciones de atención médica, y que disponen de un sistema de protección robusto para los datos de los pacientes.

noviembre 23/2019 (Portaltic/EP) – Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.

Este trabajo, cuyos resultados son fruto de una estrecha colaboración entre investigadores del Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) de la Universidad de Luxemburgo, el Gladstone Institutes de California y el CIC bioGUNE, ofrece un nuevo marco de trabajo para la investigación de los defectos cardíacos congénitos. Mientras que el equipo de investigadores de los Estados Unidos aportó el conocimiento experimental y la validación in vivo, el grupo de LCSB y CIC bioGUNE utilizó su experiencia para la modelización computacional de redes complejas.

La formación de un órgano completo como el corazón requiere que los diferentes tipos de células se agrupen y se organicen de una manera específica. Si se interrumpe la maduración y migración de estas células, pueden producirse malformaciones cardíacas congénitas, que son los defectos congénitos más comunes. Sin embargo, hasta ahora, los procesos que gobiernan cómo cada tipo de célula se mueve hacia el lugar correcto en el momento adecuado han sido, en gran medida, un misterio.

Fuente de datos sobre el desarrollo del corazón
Para estudiar estos procesos, los investigadores primero tuvieron que discernir el papel de decenas de miles de células durante la formación del corazón, como paso esencial para determinar cómo las mutaciones genéticas pueden causar defectos de nacimiento. Con la secuenciación del genoma, nos resulta más fácil encontrar variantes genéticas que creemos que están contribuyendo a una enfermedad, ha explicado Deepak Srivastava, presidente e investigador principal de Gladstone. El gran desafío es averiguar el tipo específico de célula en el que esta variante funciona y cómo esas células son impactadas. Srivastava y su equipo han conseguido elaborar un catálogo con todos los genes que están activos en las diferentes fases del desarrollo del corazón, identificando las células en las que se encuentran.

Predecir el destino de las células
Tras identificar los numerosos tipos de células involucradas en el desarrollo del corazón, los investigadores experimentales querían saber cómo se generan. Para ello, formaron equipo con los biólogos computacionales, especialistas en descubrir los factores moleculares que impulsan el desarrollo de diferentes tipos de células.

Nuestro grupo tiene una larga historia en el desarrollo de modelos computacionales para entender la conversión de células. Contamos con los conocimientos necesarios para estudiar redes completas de factores moleculares que controlan la identidad celular. Cuando nos sumamos al proyecto, aplicamos nuestro método para predecir -sin ningún tipo de conocimiento previo- qué factores gobiernan el destino de las diferentes células cardíacas, ha explicado Antonio del Sol, responsable del grupo de Biología Computacional de la LCSB e investigador en el Centro de Investigación Cooperativa CIC bioGUNE, además de profesor de Bioinformática de la Universidad de Luxemburgo y jefe del grupo de Biología Computacional en la LCSB.

El análisis computacional predijo con éxito los factores moleculares implicados en la generación de tipos específicos de células en el corazón. Además, identificó especialmente a un actor principal, denominado Hand2, como clave para la especificación de las células del tracto de salida, la estructura por la que surgen los principales vasos sanguíneos salientes del corazón.

Mientras que, en condiciones de laboratorio, en los ratones que carecían de Hand2 no se logró formar el ventrículo derecho, la nueva predicción sugirió que Hand2 no es necesario para las células a las que se les instruye que se conviertan en células del ventrículo derecho. En cambio, el modelo computacional predijo que Hand2 es crítico en la formación de las células del tracto de salida.

Validar una predicción inesperada
Este resultado inesperado dio lugar a nuevos experimentos para resolver la discrepancia entre el análisis computacional y las observaciones previas in vivo. La predicción resultó ser correcta, lo cual resalta la precisión del modelo computacional.

Los resultados han revelado los mecanismos por los cuales la interrupción del destino de unas pocas células durante el desarrollo produce defectos en la formación del corazón. Además de ofrecer un nuevo marco para la investigación de defectos cardíacos congénitos, podrían abrir vías para la aplicación de protocolos de terapia celular.

Hemos podido demostrar que, con nuestro modelo, es posible identificar los factores que son esenciales para la diferenciación de células cardíacas específicas, ha explicado Del Sol. Más recientemente, hemos desarrollado un método computacional más general para la conversión celular y estamos probando su aplicabilidad. Hemos hecho nuevas predicciones sobre una manera eficiente de convertir las células cardíacas del ventrículo derecho en células del ventrículo izquierdo y viceversa. Nuestros compañeros en Estados Unidos están trabajando en la validación experimental.

agosto 20/ 2019 (Diario Médico)

Para resolver este obstáculo, un grupo de científicos en el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG) del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona, liderado por Holger Heyn ha desarrollado una nueva herramienta computacional, basada en la teoría matemática de gráficas, para deducir redes de regulación globales a gran escala, tanto de órganos sanos como patológicos de enfermedades como diabetes o alzhéimer. Los investigadores pudieron precisar la relevancia génica en la función del órgano y posibles promotores de enfermedades. Han publicado sus resultados en la revista Genome Biology.

«Nuestras herramientas de transcriptómica de células individuales, desarrolladas con anterioridad, resultaron muy útiles para descubrir tipos de células desconocidos», dice Giovanni Iacono, investigador postdoctoral senior en el CNAG-CRG y primer autor del estudio. «Las herramientas nos permitieron describir nuevos tipos y subtipos de células, junto con sus roles biológicos únicos y relaciones jerárquicas», añade.

Hasta ahora, el análisis de células individuales se ha usado para comprender tipos de células y sus funciones en un tejido. «Consorcios a gran escala como el Human Cell Atlas Project genera mapas de células individuales de organismos completos, para los que se precisan sofisticadas estrategias de análisis que permitan transformar el big data en conocimientos biológicos y clínicos disruptivos», dice Holger Heyn, líder del equipo de Genómica de Células Individuales en el CNAG-CRG y autor sénior del este trabajo.

La herramienta que han desarrollado ahora permite ir un paso más allá: ver cómo los genes interactúan para formar tejidos. «Nuestra herramienta intenta abordar con precisión el proceso de regulación que controla la morfología y las funciones de una célula«, destaca Iacono.

La herramienta está basada en la teoría de gráficas, un modelo matemático abstracto en el cual hay nodos conectados por los extremos. Una vez que obtienes una gráfica, una estructura, puedes medir la importancia de cada nodo para la red. En este caso, cada nodo era un gen y, si resultaba importante, esto significaba que la función de ese gen era clave para el sistema biológico objeto de estudio.

Los investigadores del CNAG-CRG procesaron conjuntos de datos de 10 000 células para deducir las redes de regulación que impulsan la formación del fenotipo de la célula y sus respectivas funciones. Aplicaron la herramienta para estudiar la diabetes tipo II y alzhéimer y descubrieron cambios funcionales relevantes para la enfermedad. Es importante destacar que esto abre nuevas vías para encontrar nuevas dianas terapéuticas.

«El análisis de la red que hemos desarrollado va más allá de los enfoques aplicados actualmente, ya que proporciona conocimientos profundos sobre cómo la actividad génica da forma a tejidos y órganos. Esto es crítico para comprender las enfermedades en que estas redes están alteradas y encontrar talones de Aquiles para conseguir tratamientos efectivos», dice Heyn.

junio 16/2019 (Dicyt)

Las técnicas clásicas empleadas en el laboratorio para estudiar los tipos celulares tienen sus límites y no permiten perfilar la función de una célula con gran detalle.

Para resolver este obstáculo, un grupo de científicos en el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG) del Centro de Regulación Genómica (CRG)  en Barcelona, liderado por Holger Heyn, responsable  del equipo de Genómica de Células Individuales en el CNAG-CRG y autor sénior del este trabajo, ha desarrollado una nueva herramienta computacional, basada en la teoría matemática de gráficas, para deducir redes de regulación globales a gran escala, tanto de órganos sanos como patológicos de enfermedades como diabetes o Alzheimer.

Los investigadores pudieron precisar la relevancia génica en la función del órgano y posibles promotores de enfermedades, según los resultados que se han publicado en el último número de Genome Biology.

Según Giovanni Iacono, investigador postdoctoral senior en el CNAG-CRG y primer autor del estudio las herramientas de transcriptómica de células individuales, desarrolladas con anterioridad, resultaron muy útiles para descubrir tipos de células desconocidos. “Las herramientas nos permitieron describir nuevos tipos y subtipos de células, junto con sus roles biológicos únicos y relaciones jerárquicas”.

La transcriptómica de células individuales ha permitido describir tipos y subtipos de células

Hasta ahora, el análisis de células individuales se ha usado para comprender tipos de células y sus funciones en un tejido. “Consorcios a gran escala como el Human Cell Atlas Project   genera mapas de células individuales de organismos completos, para los que se precisan sofisticadas estrategias de análisis que permitan transformar el big data en conocimientos biológicos y clínicos disruptivos”, dice  Heyn.

La herramienta que han desarrollado ahora permite ir un paso más allá: ver cómo los genes interactúan para formar tejidos. “Nuestra herramienta intenta abordar con precisión el proceso de regulación que controla la morfología y las funciones de una célula”, destaca Iacono.

Función clave de un gen

La herramienta está basada en la teoría de gráficas, un modelo matemático abstracto en el cual hay nodos conectados por los extremos. Una vez que se obtiene una gráfica, una estructura, se puede medir la importancia de cada nodo para la red. En este caso, cada nodo era un gen y, si resultaba importante, esto significaba que la función de ese gen era clave para el sistema biológico objeto de estudio.

Los investigadores del CNAG-CRG procesaron conjuntos de datos de 10 000 células para deducir las redes de regulación que impulsan la formación del fenotipo de la célula y sus respectivas funciones. La herramienta se ha aplicado en el estudio de la diabetes tipo 2 y del alzhéimer y se descubrieron cambios funcionales relevantes para la enfermedad.

Vía para nuevas dianas y tratamientos efectivos

Estos trabajos son relevantes porque abren vías para el desarrollo de nuevas dianas terapéuticas. Además, son críticos para comprender las enfermedades en que estas redes están alteradas y encontrar ‘talones de Aquiles’  que conduzcan a tratamientos efectivos”, dice Heyn.

Potencialmente, la herramienta puede aplicarse a cualquier enfermedad, desde alzhéimer a leucemia linfocítica crónica. “Aplicaremos esta técnica para proponer nuevos genes diana para muchas enfermedades que luego podrán validarse en estudios futuros,” declara Iacono.

junio 11/2019 (Diario Médico)

La planificación prequirúrgica mediante modelo de impresión en 3D ha permitido y mejorado la resección, que se ha realizado de forma multidisciplinar, de un tumor mediastínico que comprometía a estructuras adyacentes como la aorta, el corazón -fundamentalmente en la zona de las venas pulmonares-, el esófago, el pulmón derecho y columna vertebral.

El equipo de científicos y médicos de datos de atención médica ha desarrollado y probado un sistema de algoritmos informáticos de ‘aprendizaje automático’ para predecir el riesgo de muerte prematura debido a una enfermedad crónica en una gran población de mediana edad.

Los investigadores descubrieron que este sistema de inteligencia artificial era muy preciso en sus predicciones y funcionaba mejor que el enfoque estándar actual para la predicción desarrollado por expertos humanos, tal y como se revela en un artículo sobre el estudio publicado por PLOS ONE en una edición de colecciones especiales de Machine Learning in Health and Biomedicine.

El equipo utilizó datos de salud de poco más de medio millón de personas de entre 40 y 69 años reclutadas en el Biobanco de Reino Unido entre 2006 y 2010 y seguidas hasta 2016. Al liderar el trabajo, el profesor asistente de Epidemiología y Ciencia de Datos, el doctor Stephen Weng, dice: ‘La atención médica preventiva es una prioridad cada vez mayor en la lucha contra enfermedades graves, por lo que hemos estado trabajando durante varios años para mejorar la precisión de la evaluación de riesgos de salud computarizada en la población general. La mayoría de las aplicaciones se centran en un área de enfermedad única, pero predecir la muerte debido a diferentes resultados de la enfermedad es muy complejo, especialmente debido a los factores ambientales e individuales que pueden afectarlos’.

Y añade: ‘Hemos dado un gran paso adelante en este campo al desarrollar un enfoque único y holístico para predecir el riesgo de muerte prematura de una persona mediante el aprendizaje automático. Utiliza ordenadores para crear nuevos modelos de predicción de riesgos que tengan en cuenta una amplia gama de características demográficas, factores biométricos, clínicos y de estilo de vida para cada individuo evaluado, incluso su consumo dietético de frutas, verduras y carne por día’.

‘Asignamos las predicciones resultantes a los datos de mortalidad de la cohorte, utilizando los registros de fallecimientos de la Oficina de Estadísticas Nacionales, el registro de cáncer de Reino Unido y las estadísticas de ‘episodios hospitalarios’. Los algoritmos aprendidos por la máquina fueron significativamente más precisos para predecir la muerte que los modelos de predicción estándar desarrollados por un experto humano’, subraya.

HERRAMIENTAS CAPACES DE ADMINISTRAR MEDICAMENTOS

Los modelos de aprendizaje automático de la IA utilizados en el nuevo estudio se conocen como ‘bosque aleatorio’ y ‘aprendizaje profundo’. Estos se compararon con el modelo de predicción de ‘regresión de Cox’ tradicionalmente utilizado basado en la edad y el género (se encontró que era el menos preciso para predecir la mortalidad) y también un modelo multivariado de Cox que funcionaba mejor, pero tendía a predecir el riesgo.

El profesor Joe Kai, uno de los académicos clínicos que están trabajando en el proyecto, afirma: ‘Actualmente existe un gran interés en el potencial de usar ‘AI’ o ‘aprendizaje automático’ para predecir mejor los resultados de salud. En algunas situaciones, podemos encontrar que es útil. En otros casos, puede que no. En este caso particular, hemos demostrado que, con un ajuste cuidadoso, estos algoritmos pueden mejorar la predicción’.

Y continúa: ‘Estas técnicas pueden ser nuevas para muchos en investigación sobre salud y difíciles de seguir. Creemos que, al informar claramente sobre estos métodos de manera transparente, esto podría ayudar con la verificación científica y el desarrollo futuro de este apasionante campo para el cuidado de la salud’.

Este nuevo estudio se basa en el trabajo previo del equipo de Nottingham que mostró que cuatro algoritmos de IA diferentes, ‘bosque aleatorio’, ‘regresión logística’, ‘aumento de gradiente’ y ‘redes neuronales’ fueron significativamente mejores para predecir enfermedades cardiovasculares que un algoritmo establecido usado en las guías de cardiología actuales.

Los investigadores de Nottingham predicen que la IA desempeñará un papel vital en el desarrollo de futuras herramientas capaces de ofrecer medicamentos personalizados, adaptando la gestión de riesgos a pacientes individuales. La investigación adicional requiere verificar y validar estos algoritmos de IA en otros grupos de población y explorar formas de implementar estos sistemas en la atención médica de rutina.
abril 7/2019 (Europa Press)

Las células madre pluripotentes tienen la capacidad de diferenciarse en cualquier tipo de célula adulta del cuerpo humano. Identificar esta diferenciación puede llevar muchas horas y costosos procedimientos. Con este hallazgo, es posible hacerlo en tan solo una hora y solamente con una foto en un microscopio.

Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo

La inteligencia artificial (IA) registró importantes avances en los últimos años. Nuevos hardware con capacidades de cálculo ampliadas y nuevo software para una aplicación más simple de algoritmos complejos permiten ahora aplicar poderosas predicciones en numerosos campos.

El aprendizaje profundo o deep learning es un modo específico de aprendizaje de las máquinas. En este caso, este aprendizaje se realiza a través de una red neuronal, es decir, algoritmos que tratan de imitar la manera en que funciona el cerebro y aprender de la experiencia.

“La inteligencia artificial está cambiando cada aspecto de nuestras vidas. En el área de biología celular, estamos viviendo una nueva etapa en la aplicación rutinaria del aprendizaje profundo. Y tenemos que estar preparados”, apuntó el doctor Santiago Miriuka, autor principal e investigador independiente del CONICET.

La investigación

Para el estudio, células madre pluripotentes murinas fueron inducidas a diferenciarse en células similares a la del epiblasto, un tipo de célula similar a la que emerge bien temprano durante el desarrollo embrionario. Apenas 30 minutos después del inicio, las redes neuronales pudieron predecir qué imágenes contenían células a las que se había inducido a la diferenciación. Una hora después del comienzo de la diferenciación, las predicciones eran correctas en más del 99 % de los casos. “Estamos sorprendidos con la precisión que alcanzan estos modelos”, apunta Miriuka.

Según Ariel Waisman, becario postdoctoral del CONICET y primer autor de esta publicación, el objetivo era clasificar qué imágenes correspondían a células que se estaban diferenciando y cuáles a células no diferenciadas. “Si se miran estas células se reconocen cambios sutiles después de algunas horas, en particular si se está entrenado en el trabajo con estas células. Pero queríamos ver si podía hacerlo un algoritmo de aprendizaje profundo y cuán rápido podía reconocer esos cambios”, señala.

En miras de aplicar las células madre a la terapia van a tener que existir muchos controles de calidad. “Para eso se necesita un mecanismo de control del estado de las células. De la misma manera, que le puedo enseñar a la computadora a reconocer células madre de células que se están diferenciando, también puedo enseñarle a reconocer cuándo un cultivo tiene algún problema, o si cuenta con buena salud. La importancia es que quita la subjetividad al estudio de la morfología de las células”, sostiene.

Los investigadores comenzaron a probar con periodos más largos, ya que el experimento inicial tenía como objetivo detectar la diferenciación después de 12 o 24 horas. Pero una vez que descubrieron el excelente desempeño del algoritmo, lo intentaron con períodos más cortos. “Finalmente notamos que el algoritmo podía detectar cambios sutiles en apenas 20-30 minutos”, afirma Waisman.

Y agrega: “Los algoritmos que utilizamos son similares a los que utiliza Facebook para reconocer rostros y etiquetarlos automáticamente”.

Aplicaciones a futuro

En cuanto a los beneficios de la utilización de IA en células madre, Miriuka expresa que “la capacidad de encontrar cambios morfológicos mínimos en una imagen simple de microscopía es un salto cualitativo. Con costo cero, ahorras tiempo porque no tienes que realizar un ensayo que involucre horas de trabajo y la capacidad de distinción es altísima. Permite que se acople a lo que probablemente venga en un futuro muy cercano, la automatización de los experimentos”.

Esto hace que las perspectivas de este tipo de análisis sean enormes. “Hay que pensar que no hay ninguna complejidad: apenas una imagen tomada pocos minutos después del estímulo con un simple microscopio de luz transmitida”, concluye Miriuka.

La idea es que se puedan entrenar las redes neuronales para que aprendan los cambios en la morfología de las células y luego programar una respuesta automática una vez que esos cambios son detectados. De esta forma, se podría lograr en el futuro cercano la detección automática de apoptosis (muerte celular programada), crecimiento celular, contaminación, salud celular en general e incluso de la expresión de los marcadores en las células.
marzo 28/2019 (dicyt.com)

El estudio, publicado en la revista científica PLoS Computational Biology, muestra los tipos de tumores en los que son más activos estos genes e identifica medicamentos con el potencial de eliminar de forma selectiva las células que llevan esa etiqueta.

El centrosoma es un orgánulo presente en todas las células animales que es fundamental en varios procesos celulares, como la división, la migración y la comunicación entre las células. Durante más de un siglo, se ha propuesto que el aumento anormal en el número de estas estructuras podría inducir cáncer y, desde entonces, el incremento en el número de centrosomas se considera una de las características de las células cancerosas y centra la atención de los científicos. Las dificultades técnicas para caracterizar esta anomalía en las muestras de pacientes han impedido su potencial clínico y han sido exploradas a gran escala.

Para evitar esto, el equipo liderado por Nuno Barbosa Morais, en iMM, examinó la expresión de los genes que causan este aumento y analizó su incidencia en miles de tumores de diferentes tipos de cáncer y en muestras de tejidos normales de los mismos pacientes. ‘Los resultados revelaron que esta firma está presente solo en muestras de tumores y es más frecuente en las formas agresivas de cáncer’, explica Nuno Barbosa Morais, y agrega que ‘más importante aún es que una mayor expresión de estos genes se relaciona con una tasa de supervivencia más baja en diferentes tipos de cáncer’.

Usando estudios de sensibilidad a los medicamentos, los científicos también identificaron compuestos selectivos para las células con esta anomalía que podrían dirigirse específicamente contra las células cancerosas, sin afectar a las células sanas de los pacientes. ‘Además, las muestras que hemos analizado ahora se caracterizan a los niveles de su secuencia de ADN y la expresión de miles de genes. Esto significa que la integración de estos datos nos permite comprender mejor las causas y las consecuencias moleculares de este aumento de centrosomas en nuestras células’, explica el primer autor de este estudio, Bernardo de Almeida.

‘Los próximos pasos ahora son traducir los datos de expresión de los genes que causan esta ‘huella digital’ en información de respaldo a la decisión clínica. También pretendemos validar la eficacia de los medicamentos identificados por nuestro enfoque computacional como que tienen un mayor potencial terapéutico. Estos son estudios que naturalmente involucrarán colaboraciones con colegas que son especialistas en oncología clínica y farmacología’, subraya Nuno Barbosa Morais, líder de grupo y supervisor del estudio.
marzo 19/2019 (Europa Press)

Existen muchas visiones, una desde la Administración Pública, otra desde la empresa privada y también desde el campo de la investigación y el conocimiento, y en todas ellas hay elementos comunes. Desde el punto de vista de la sanidad pública, Antonio Bueno Iglesias, jefe de Servicio de Infraestructuras y Arquitecturas TIC, subdirector general y Tecnologías de la Información y de la Secretaria General Técnica de la Consellería de Sanidade, reconoce que hay muchos datos recopilados que ya se pueden utilizar, pero considera que el Big Data no son solo datos, sino que estos mismos tienen que ser capaces de generar valor y, por supuesto, deben ser veraces: «Hay quien piensa que los datos por sí solos ya velen pero no es así, hay que saber usarlos. Son una ayuda al médico, el Big Data no va a sustituir al médico».

Los datos relacionados con la salud han de ser excesivamente cautelosos y tienen que estar cuidadosos. Juan Fernando Muñoz Montalvo, subdirector general de Tecnologías de la Información del Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social, reconoce que «en el campo de la salud no nos podemos equivocar«. Está convencido de que la sociedad mira con recelo el uso de los datos y por ello hay que informar sobre quién está presente en cada paso y sobre quién usa los datos. Es aquí donde entran el aspecto bioético, la comunicación con el ciudadano y la formación.

Estamos en un momento proclive a la investigación y al cambio. Muchas de las tecnologías que se aplican hoy son antiguas, pero es ahora cuando se tiene más acceso a ellas, fruto del abaratamiento de los costes. En la actualidad hay más accesibilidad y se conocen más. Por ello, para Miguel Ángel Sicilia Urban, catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Alcalá, «el problema ahora no está en la tecnología sino en las personas, que deben sacar productividad a todas las herramientas«. Todo ha evolucionado, según Sicilia, antes solo importaban los resultados prácticos y se dejaban de lado las explicaciones, «queríamos que el algoritmo predijera algo aunque no hubiera un porqué«.

Por ello, hay que colocar el algoritmo en la cadena de la investigación sanitaria donde sea útil. En España en los últimos años se ha trabajado en la interoperabilidad, y cada vez hay menos problemas con el traspaso de datos entre entidades, algo que suponía uno de los principales problemas para analizar datos. Ahora está casi resuelto, sin embargo, cuando se publican datos siempre hay un riesgo de identificación del paciente, aunque es bajo. Sicilia reflexiona sobre dónde residen los datos de los pacientes, y reconoce que, aunque estén en manos de las instituciones, somos los ciudadanos los únicos dueños, y por tanto, tenemos que dar consentimiento para poder ser utilizados. «Ahora estamos entregando los datos de manera gratuita y eso se tiene que acabar, debemos recibir un retorno como ciudadanos«, sentencia.

Las máquinas nunca sustituirán a los hombres

Desde el punto de vista crítico, Víctor Maojo García, catedrático de Inteligencia Artificial y Director del Grupo de Informática Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid, reconoce que existe un cierto exceso de entusiasmo por parte de las compañías que no se corresponde con la realidad en estos momentos. «Las máquinas nunca sustituirán a los hombres«, sentencia. Reconoce que el Data Lake no es nuevo, sino que llevan muchos años trabajando con ello, «hemos recogido durante años mucho datos y ahora vemos que están llenos de basura«. Señala que en el campo de la salud existen diferencias respecto al mundo de la empresa, ya que estos datos tienen incertidumbre, «tenemos los datos pero no las hipótesis, lo importante no es solo el dato sino dar con la teoría adecuada«.

Francisco Javier García Vieira, director Servicios Públicos Digitales en Red.es, asegura que es importante que el sector público aproveche todo el arsenal tecnológico que ya se han generado y que además es necesario abandonar los aspectos negativos. Matiza que es importante tratar los datos con cuidado, de cara a la privacidad del paciente, pero con el objetivo de llegar a cumplir metas. «El Sistema Nacional de Salud ofrece la posibilidad de disponer de toda esta información mucho más que en otros países donde no está tan bien organizado, ni es tan accesible. Tenemos una ventaja competitiva que tenemos que aprovechar«.

Desde el punto de vista de la empresa, Julián Isla Gómez, Data & AI Resource Manager Microsoft, reconoce que la industria puede ser un riesgo evidente y que en el terreno de la salud se ha ido lentamente en el ámbito de la inteligencia artificial. Asimismo, asegura que en estos momentos hay una gran oportunidad para que la sanidad alcance buenos niveles y que los datos puedan fluir. «La inteligencia artificial es una oportunidad porque permite, en ocasiones, exportar modelos y no datos. Así se podrán realizar estudios«. Concluye, señalando que las bases de datos y las nuevas tecnologías van a suponer un cambio de paradigma en el tratamiento de la información. «Se quiere empoderar al ciudadano para que use sus datos pero esto tiene un riesgo, ¿qué pasa si una empresa pide los datos a un paciente, ofrece por ellos un valor y el usuario se los da porque la entidad ofrece más que el sistema Nacional de Salud? El dato tiene un valor y debe estar protegido desde el sector público«, sentencia.
marzo 17/2019 (immedicohospitalario.es)

 La calificación histológica del HCC es de gran significación en el diagnóstico, el tratamiento y el pronóstico clínicos. Sin embargo, evaluar la calificación de la HCC a partir de imágenes de radiología es complicado para los profesionales de la medicina, por lo que deben soportar sus juicios, en gran medida, en su experiencia.

En vista de que en los últimos años el aprendizaje automático viene dando prometedores resultados en el análisis de imágenes médicas, los investigadores han propuesto construir redes informáticas neuronales para clasificar los subtipos del HCC. Investigadores del Instituto de Ingeniería y Tecnología Biomédicas de Suzhou, la Academia de Ciencias de China, el Hospital No. 2 de la Universidad de Suzhou y otras instituciones de investigación, han desarrollado una red neuronal para la clasificación del HCC mediante la combinación de dos redes neuronales clásicas y el entrenamiento de la red con imágenes mejoradas de resonancia magnética nuclear de 75 pacientes. Los expertos informaron en la revista Computers in Biology and Medicine que el modelo propuesto logró una precisión del 83 por ciento en la clasificación del HCC.

El modelo funciona al mismo nivel de los médicos experimentados, lo que demuestra que el aprendizaje automático puede lograr un alto desempeño en tareas exigentes de clasificación de imágenes.

En estudios futuros, los científicos planean integrar el modelo con el sistema de diagnóstico y tratamiento del cáncer de hígado, con lo que buscan ayudar a los médicos a elaborar mejores planes quirúrgicos para las personas afectadas por este mal.
marzo 14/ 2019v (Xinhua)

La baja visión es un trastorno que llega a generar un gran impacto en la vida de las personas. Actividades tan cotidianas como identificar un billete, reconocer rostros o leer un libro pueden convertirse en algo imposible para estos pacientes. Sin embargo, la tecnología ofrece cada vez soluciones mejores que sirven para superar estos trastornos y en el último año varias han sido las novedades que han aparecido.

Realidad aumentada

Una de las grandes novedades en este campo es el dispositivo OrCam MyEye, pensado para aquellas personas con una gran pérdida de visión e incluso para ciegos.

Se trata de un pequeño dispositivo de tan solo 22 gramos de peso que se adapta a la montura de las gafas y que convierte en audio todo aquello que el paciente está mirando gracias a un sistema de inteligencia artificial. “Cada tres o cuatro meses, el software de este dispositivo se actualiza a través de una aplicación móvil. Está pensado para que el manejo sea muy sencillo, aunque requiere cierto entrenamiento”.

Gran impacto en la vida

Estas gafas electrónicas sirven para diversas distancias y se pueden emplear en diferentes entornos, y también ofrecen la posibilidad de conectarse a través del HDMI con el ordenador o la televisión y poder ver una película o trabajar viendo a través de las gafas. “Sus mandos son en este caso algo más complejos”, reconoce Camino; “las OrCam necesitan un par de días para adaptarse y con esta tecnología con cuatro días es suficiente”. Y para aquellos que todavía conservan cierto grado de visión, otro dispositivo son las gafas electrónicas de realidad aumentada eSight, las cuales en tiempo real muestran delante de los ojos del paciente imágenes a todo color y en alta calidad. “Además de poder incorporar muchos aumentos, entre 12 y 20, también facilitan modificar el contraste, ya que en personas con baja visión es bastante habitual tener la sensibilidad visual disminuida”, explica Carol Camino.

“El 80 por ciento de los pacientes que atendemos por problemas de baja visión son mayores de 65 años, debido a enfermedades que se consideran seniles, como la degeneración macular, la retinopatía diabética o el glaucoma”, concreta la optometrista.

Debido a ello, se trata de personas que no han tenido grandes problemas de visión y se encuentran ahora en una situación complicada. “Cuando el oftalmólogo les dice que ya no se puede hacer nada es un poco dramático, porque deben asumir que es posible que se queden ciegos y eso es algo duro. Pero es importante que sepan que hoy en día hay herramientas que les pueden ayudar a aprovechar el resto de visión que les queda”.

Aprovechar lo que hay

Aunque Camino quiere dejar muy claro que ninguna de estas ayudas servirá para recuperar la visión. “La visión es la que tienen, no hay más. Pero se puede aprovechar al máximo con todas estas herramientas y desde la Sociedad Española de Baja Visión, de la que soy vicepresidenta, hacemos un gran esfuerzo por divulgar las innovaciones, ya que consideramos que somos los eternos desconocidos de la oftalmología”.

Microscopios, telescopios o filtros selectivos para aumentar el contraste son algunas de las opciones existentes. “Es necesario probar diferentes cosas para decidir cuál es la que mejor se adapta a cada paciente”. El arsenal es bastante amplio.
febrero 3/2019 (diariomedico.com)