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Realidad Virtual ayuda en un trasplante de cabeza

Durante la conferencia anual de Glasgow Neuro el pasado sábado, el neurocirujano italiano Sergio Canavero habló del uso de tecnología avanzada en un procedimiento que hace solo pocos años parecía imposible de ejecutar: un trasplante de cabeza.

Canavero reveló una plataforma de realidad virtual desarrollada por Inventum Bioengineering Technologies de Chicago, Illinois, que será utilizada para preparar a los pacientes para lo que les espera después de que su cabeza esté unida a un nuevo cuerpo. Así es: es para ayudar con los cambios psicológicos y físicos que tendrán lugar después de un trasplante de cabeza humana, el primero de los cuales se llevará a cabo el próximo año.

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“Estamos combinando los últimos avances en la realidad virtual para desarrollar el primer protocolo del mundo, para preparar al paciente para la libertad corporal después del procedimiento de trasplante”, dijo Alexander Pavlovcik, cofundador y CEO de Inventum.

Antes del trasplante, el paciente se someterá a varios meses de entrenamiento a través de la realidad virtual. Estas “experiencias” prescritas por el médico se adaptarán para que el paciente use el movimiento del cuerpo completo para acostumbrarse a las funciones motoras voluntarias.

El primer paciente en utilizar esta plataforma VR será Valery Spiridonov, quien actualmente sufre de un trastorno de pérdida de músculo llamado Enfermedad de Werdnig-Hoffman.

La descripción del procedimiento no es apta para quienes tengan el estómago débil: la primera parte consistirá en unir la cabeza del paciente a un nuevo cuerpo, también conocido por el acrónimo HEAVEN (anastomosis de cabeza). La segunda parte consistirá en fusionar la cabeza a la médula espinal al cuerpo, un procedimiento conocido con el nombre de Géminis.

Si los dos procedimientos son exitosos, Spiridonov ya sabrá cómo usar sus nuevas extremidades gracias a lo que aprendió a través del sistema VR. En palabras de Canavero, será un nuevo mundo para el paciente.

Canavero afirma haber completado ya pruebas exitosas usando un mono y un perro. Según se informa, el primero ocurrió en enero, con el cirujano uniendo la cabeza de un mono a un nuevo cuerpo. La cabeza se drenó previamente de toda la sangre y se enfrió a 15 grados Celsius, pero no sufrió ninguna lesión cerebral durante el trasplante. Sin embargo, el perro se sometió a un procedimiento diferente en que su médula espinal fue cortada y se reconectó más de 90 por ciento usando un producto químico llamado polietilenglicol (PEG). El perro podría volver a caminar tres semanas después del procedimiento.

Canavero hizo conocer sus planes para llevar a cabo el primer trasplante de cabeza humana en el 2013 cuando formó parte del Grupo de Neuromodulación Avanzada de Turín en Italia. El intento se hizo público en febrero de 2015 en una entrevista con New Scientist.

Sin embargo, el primer trasplante de cabeza fue completado con éxito en un mono por Robert White, en la Escuela de Medicina de la Universidad Case Western Reserve en Cleveland, Ohio, en 1970. El mono sólo vivió durante nueve días porque el sistema inmunológico del cuerpo rechazó la cabeza.

Obviamente, existen muchos factores que rodean el trasplante de una cabeza humana. Una de las preocupaciones más grandes es sobre la fusión apropiada de la médula espinal. Sin embargo, Canavero y Spiridonov están dispuestos a ir hasta el final con el trasplante, incluyendo el uso del HTC Vive para preparar Spiridonov, en caso de que la operación tenga éxito, para un futuro con un cuerpo nuevo y sano.

Milenka Peña
Ex escritor de Digital Trends en Español
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
AirPods

Es oficial: Apple ha obtenido la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para comercializar sus auriculares inalámbricos AirPods Pro 2 como audífonos de venta libre. La evolución de estos dispositivos de audio personales a audífonos completos podría tener grandes ramificaciones para el incipiente mercado de audífonos de venta libre y la voluntad de las personas de adoptar estos dispositivos.

En su evento de lanzamiento del iPhone 16 en septiembre, Apple anunció que sus auriculares inalámbricos insignia existentes obtendrán varias funciones nuevas de salud auditiva a finales de este otoño.

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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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