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CureVac: la vacuna alemana que promete ser la esperanza

Los países desarrollados son por ahora los que han llevado la delantera en los programas de vacunación masiva para acabar con el COVID-19. Y dos de las vacunas más requeridas en estos meses han sido las de Pfizer/BioNTech y Moderna, que aplican el principio de ARN mensajero, una molécula genética que tiene una alta capacidad de neutralizar el coronavirus.

La gran dificultad de esta técnica es que se necesita un almacenamiento de congelación extrema para mantenerla óptima y poder trasladarla, lo que encarece su distribución mundial.

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Este miércoles 5 de mayo, The New York Times da espacio en un reportaje a CureVac, una compañía alemana que está desarrollando una vacuna del mismo nombre y que utiliza la misma técnica de ARN.

“Su inyección tiene una ventaja importante sobre las otras vacunas contra el ARN de Moderna y Pfizer/BioNTech. Si bien esas dos vacunas deben mantenerse en un congelador profundo, la vacuna CureVac se mantiene estable en un refrigerador, lo que significa que podría suministrar más fácilmente el poder recién descubierto de las vacunas contra el ARN a las partes más afectadas del mundo”, comenta el diario estadounidense.

CureVac
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

El cofundador de CureVac es el biólogo Ingmar Hoerr, quien desde 1990, como estudiante de postgrado de la Universidad de Tubinga, experimentó con ratones al inyectarles ARN para que produjeran anticuerpos contra nuevas proteínas.

“Estaba pensando, ¡wow!, si esto funciona así en los seres humanos, entonces tenemos una posibilidad farmacéutica completamente nueva”, dijo Hoerr.

Una de las situaciones que mejoraron y que consideraron para CureVac es que descubrieron que las moléculas de ARN se podían colocar en burbujas grasas para protegerlas en sus viajes. De esta manera no es necesaria su congelación, sino solo su refrigeración.

El NYT cierra con la siguiente reflexión:

“En junio, el gobierno alemán invirtió 300 millones de euros (unos $360 millones de dólares) en la investigación COVID-19 de CureVac, y pronto siguieron otros inversores. En diciembre, después de prometer datos de los primeros estudios de seguridad, la compañía comenzó su prueba final, la llamada Fase 3, reclutando a 40,000 voluntarios en Europa y América Latina. La compañía analizará por primera vez los datos cuando 56 voluntarios desarrollen COVID-19. Si la mayoría de ellos están en el grupo placebo, y pocos en el grupo vacunado, será una prueba de que la vacuna funciona”.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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