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Mosaico, el ensayo que podría entregar una vacuna para el VIH

Los primeros casos de VIH en el mundo surgieron hace 40 años y en todo este tiempo se ha trabajado para prevenir su transmisión, además de generar fármacos antirretrovirales que mejoran la calidad de vida de las personas diagnosticadas con el virus de la inmunodeficiencia humana. Sin embargo, a pesar de todos los avances, aun no se ha podido crear una vacuna para el VIH.

Por fortuna, eso podría cambiar con el estudio clínico Mosaico, el cual prueba una vacuna para el VIH desarrollada por el laboratorio Janssen, filial de Johnson & Johnson. Se trata del estudio más grande hasta la fecha que en fechas recientes pasó a fase III de sus ensayos clínicos en humanos; es el primero en llegar a este punto en una década.

“Históricamente ha sido un gran desafío para los científicos identificar una vacuna eficaz debido a las propiedades únicas del virus, que incluyen la proliferación de múltiples cepas de VIH diferentes en todo el mundo”, dice Maria Grazia Pau, directora sénior y líder del equipo de desarrollo de compuestos para los programas de vacunación contra el VIH en Janssen.

En los últimos años, Janssen y sus socios han logrado progresar en la investigación de vacunas contra el VIH y tienen como objetivo desarrollar una vacuna global que pueda usarse en cualquier lugar para prevenir infecciones de diferentes cepas de este virus.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

El estudio clínico Mosaico (también conocido como HPX3002 / HVTN 706) se llama así porque se compone de distintas vacunas probadas con anterioridad. Estas, en conjunto, tienen una presunta prevalencia de prevención en la infección por VIH.

Según Sabrina Spinosa Guzmán, directora de Desarrollo Clínico y médica responsable del estudio, “una vacuna en mosaico contiene inmunógenos en mosaico [moléculas capaces de inducir una respuesta inmune] que han sido creados utilizando genes de una amplia variedad de subtipos de VIH-1”.

La meta es “desencadenar una respuesta inmune sólida y duradera”, por eso el régimen de vacunación consiste en administrar cuatro dosis durante un año, y los componentes específicos de la vacuna varían para las dos últimas inyecciones.

La formulación de las últimas dos dosis “está constituida por la proteína específica del virus e incorpora aluminio como promotor de la inmunidad”, afirmó Miguel Górgolas, jefe del Departamento de Enfermedades Infecciosas del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz de Madrid (FJD), y responsable del estudio Mosaico en este hospital.

Luego de la aplicación de las dosis, hay un periodo de seguimiento de al menos 18 meses a los vacunados.

Las vacunas de este ensayo clínico se denominan Ad26.Mos4.HIV, compuesta por un virus conocido como adenovirus tipo 26, y gp140 bivalente, integrada por dos proteínas conocidas como gp140 de clado C y gp140 mosaico.

El estudio tiene como objetivo inscribir a 3,800 personas en 55 sitios de ocho países: España, Italia, Polonia, Estados Unidos, México, Brasil, Perú y Argentina.

Las personas seleccionadas para este ensayo son hombres cisgénero y personas transgénero que tienen relaciones sexuales con hombres cisgénero o personas transgénero. Estos tienen entre 18 y 60 años y son personas que no tienen el virus, ya que el objetivo de la vacuna es ser preventiva y no que las personas que ya viven con él lo eliminen de sus cuerpos.

“El objetivo es saber si la administración de las cuatro dosis planificadas de la vacuna en investigación previene la adquisición de la infección por VIH en personas con riesgo de adquirirla. Hay un grupo que va a recibir las dosis de la vacuna y otro grupo recibe placebo”, dijo Górgolas.

A finales de agosto, Johnson & Johnson y sus socios realizaron un estudio llamado Imbokodo (HVTN 705 / HPX2008), el ensayo clínico de la vacuna contra el VIH de fase 2b. Sin embargo, en ese mismo mes anunciaron la suspensión de este.

Según la compañía, la razón de la suspensión fue que los datos mostraron que el régimen de vacunación “no brindaba protección suficiente contra la infección por VIH” en la población que participó en el ensayo: 2,600 mujeres con alto riesgo de contraer VIH, de cinco países de África subsahariana: Malawi, Mozambique, Sudáfrica, Zambia y Zimbabue.

Sin embargo, la compañía agregó que “la vacuna en investigación tiene un perfil de seguridad favorable sin eventos adversos graves”.

Afortunadamente, el nuevo estudio pinta bien. “Esperamos ver los datos de Mosaico en 2023. Tenemos unos años emocionantes por delante mientras esperamos estos importantes resultados”, concluyó Maria Gracia Pau.

Karina Tapia
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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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