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Qué son las bacterias, qué las causa y cómo combatirlas

La medicina enfrenta uno de sus más grandes retos de la era moderna: el combate a las superbacterias. Ya en 1945 el escocés Alexander Fleming —célebre por el descubrimiento de la penicilina—, que ese año recibía el Nobel de Medicina, advertía sobre la proliferación de microbios resistentes a los fármacos, lo que suponía un riesgo de proporciones inimaginables para la salud pública.

Aquel riesgo, previsto poco más de medio siglo atrás, tiene la capacidad de causar unas 10 millones de muertes anuales en apenas 25 años si no se encuentran mecanismos para combatir su proliferación y la resistencia de nuevas bacterias, refiere un artículo auspiciado por el Gobierno del Reino Unido. Pero, a todo esto, ¿qué son las superbacterias? Adelantamos que, por supuesto, no son microorganismos con capa, pero definitivamente sí tienen una especie de resistencia extraordinaria a las medicinas.

Una ilustración de las superbacterias, una de las principales amenazas para la salud pública
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

¿Qué son las superbacterias?

El doctor en medicina Pritish K. Tosh dice en un artículo publicado por el conglomerado de salud Mayo Clinic que las superbacterias no son más que cepas de bacterias, virus, parásitos y hongos resistentes a la mayoría de los antibióticos y medicamentos comúnmente utilizados para aliviar las infecciones que provocan. En pocas palabras, las superbacterias son microorganismos inmunes a los tratamientos médicos habituales.

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Las bacterias son microorganismos vivos terrestres y tienen la particularidad de adaptarse a su entorno, es decir, encuentran los mecanismos necesarios para su supervivencia. Víctor M. Chávez Jacobo, académico del Instituto de Investigaciones Químico Biológicas de la Universidad Michoacana, en México, explica que la resistencia a los antibióticos —los medicamentos usados para tratar infecciones por bacterias— es tan vieja como su descubrimiento.

Desde 1950, profesionales médicos han descrito la resistencia a antibióticos en bacterias, sin embargo, ha sido hasta el siglo XXI que las superbacterias suponen un riesgo para la salud pública.

Sin ESKAPE

El académico de la Universidad Michoacana refiere que, por ahora, el principal riesgo en la proliferación de superbacterias y las infecciones que acarrean (que por cierto, son enfermedades conocidas, pero que cuestan más trabajo aliviar) está limitado a un grupo de bacterias denominadas ESKAPE (Enterococcus spp, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa y Enterobacter spp).

Estos grupos de bacterias son responsables de enfermedades tan comunes como diversas, desde infecciones en heridas, de vías urinarias o respiratorias, o sepsis, una reacción a una invasión microbiana potencialmente mortal.

Bacterias
Pixabay / DTES

El experto refiere que hasta ahora las terapias con la combinación de fármacos no han dado resultados para tratar las enfermedades ocasionadas por este grupo de superbacterias, por lo que es urgente el desarrollo de nuevos fármacos capaces de contrarrestarlas.

Pese a que el panorama no es precisamente optimista, existen algunos desarrollos prometedores para el combate a las superbacterias.

Apenas a inicios de marzo, un equipo de investigadores de IBM desarrolló un modelo de inteligencia artificial que, a grandes rasgos, examina una variedad de compuestos químicos en busca de antibióticos potenciales.

Los monstruos de la auto y mala medicación

Lejos ser alguna aberración mutante para un cataclismo natural solo ideado por Hollywood, las superbacterias no son más que un producto del abuso de antibióticos o su mala prescripción, incluida la peligrosa automedicación.

Los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos señalan que los antibióticos están entre los medicamentos que se recetan con mayor frecuencia y en muchos casos son innecesarios. “El abuso y mal uso de antibióticos contribuye a crear bacterias resistentes a los medicamentos”, destacan en un artículo publicado en su web.

Los expertos refieren que cuando se toma un antibiótico y lo que se busca tratar es una infección viral (que se ataca con antivirales), se termina por aniquilar toda la microbiota en el cuerpo, incluida la benéfica. De esta manera, las bacterias más resistentes se mantienen vivas, por lo que tienen oportunidad de crecer y multiplicarse.

Si la ciencia ya está haciendo su parte para combatir a las superbacterias, no nos queda más que usar antibióticos de manera correcta para combatirlas. Eso incluye no solicitarlos cuando el médico no los preescribe y tampoco automedicarse.

Después de todo, las bacterias se adaptan a su medio, y en ese medio su principal amenaza son los antibióticos.

Allan Vélez
Allan Vélez es un periodista mexicano especializado en tecnología. Inició su carrera en 2013 en La Revista Oficial de…
Topics
Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
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Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México
La imagen muestra a un médico cirujano durante un procedimiento.

Cybernews informa que sus equipos de investigación encontraron una base de datos desprotegida de 500 GB de una empresa mexicana de atención médica el 26 de agosto de 2024. La base de datos expone información confidencial como nombres, números de identificación personal (CURP), números de teléfono, descripciones de solicitudes de pago y más.

La cantidad total de personas afectadas asciende a 5,3 millones, lo que representa aproximadamente el 4% de la población del país, según señala Cybernews. El informe de Cybernews indica que el error de seguridad se produjo con un uso "mal configurado" de una herramienta de visualización de datos llamada Kibana, que parece haber quedado sin autenticar.

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