Anticuerpos de COVID-19 protegen a largo plazo, según nuevo estudio

Por Marta Villalba Published 16 de October de 2020

¿Cuánto tiempo dura la inmunidad tras la infección por SARS-CoV-2? Si bien algunos estudios recientes concluían que no superaba los dos meses, ahora una nueva investigación alarga este tiempo considerablemente. Científicos de la Universidad de Arizona desarrollaron una de las pruebas de anticuerpos COVID-19 más precisas disponibles y analizaron la producción de anticuerpos de 6,000 personas, y concluyeron que brindan una protección de entre cinco y siete meses.

“Los últimos puntos de tiempo que rastreamos en individuos infectados fueron los últimos siete meses, por lo que es el período de tiempo más largo que podemos confirmar que dura la inmunidad”, señala Deepta Bhattacharya, profesor asociado del departamento de Inmunobiología en UArizona College of Medicine, en Tucson.

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Es más, los científicos esperan que la inmunidad se prolongue mucho más: “Sabemos que las personas que se infectaron con el primer coronavirus del SARS, que es el virus más similar al SARS-CoV-2, siguen teniendo inmunidad 17 años después de la infección. Si el SARS-CoV-2 se parece al primero, esperamos que los anticuerpos duren al menos dos años, y sería poco probable que ocurriera algo mucho más corto”.

Investigadores procesan muestras en la extracción de sangre en UArizona Cole — Kris Hanning/University of Arizona Health Sciences

¿Por qué esta disparidad en los resultados de los estudios? Basándose en las distintas etapas de la respuesta inmune tras la infección, los investigadores creen que la clave puede estar en la metodología utilizada: “Se centraron en las células plasmáticas de vida corta y no tuvieron en cuenta las células plasmáticas de vida larga y los anticuerpos de alta afinidad que producen”, explica Bhattacharya.

En la primera fase después de la infección, el “sistema inmunológico despliega células plasmáticas de vida corta que producen anticuerpos para combatir inmediatamente el virus. Estos anticuerpos aparecen en los análisis de sangre dentro de los 14 días posteriores a la infección”. En la segunda etapa, “la respuesta inmune es la creación de células plasmáticas de larga duración, que producen anticuerpos de alta calidad que brindan inmunidad duradera”, precisan.

Marta Villalba, periodista madrileña, se inició en el periodismo tecnológico cuando todavía no existía Google y los…

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Apple

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.

Salud

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.

Telefonía celular

Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android

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