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La acumulación de «basura cerebral» pone en riesgo la salud

Investigadores japoneses han demostrado que una acumulación de «basura» celular en el cerebro puede causar enfermedades neurodegenerativas e, incluso, la muerte.

Los investigadores de la Universidad Médica y Dental de Tokio describen cómo los defectos en un mecanismo de eliminación de desechos celulares, llamado «autofagia alternativa», pueden conducir a una acumulación letal de hierro y proteínas en las células cerebrales.

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«Las células eliminan constantemente los componentes disfuncionales o innecesarios, que luego se degradan y reciclan», explica Hirofumi Yamaguchi, autor principal del estudio, que fue publicado en Nature Communications.

Una forma común autofagia, llamada canónica, ha sido bien caracterizada e involucra un conjunto de proteínas, como Atg5 y Atg7.

Sin embargo, recientemente se han descrito varias vías de autofagia alternativas independientes de la Atg5, cuyas funciones biológicas siguen sin estar claras.

Tras identificar estas proteínas alternativas, el equipo de TMDU se centró en un ortólogo de los mamíferos llamado «Wipi3», que había estado implicado en la autofagia canónica.

Pixabay

Los ratones con una deleción cerebral específica de Wipi3 –una mutación genética que afecta la cadena de ADN- presentaron defectos motrices y de crecimiento, que se observan con mayor frecuencia en pacientes con enfermedades neurodegenerativas.

Los investigadores también notaron una acumulación de hierro y de la proteína ceruloplasmina, que metaboliza el hierro en las células cerebrales de los ratones afectados.

«La deposición de hierro se ha señalado como un posible desencadenante en varios trastornos neurodegenerativos y generalmente se asocia con la acumulación anormal de proteínas de unión al hierro», explica el autor principal del estudio, Shigeomi Shimizu.

«Nuestros hallazgos son una fuerte evidencia de que la autofagia alternativa, y específicamente Wipi3, pueden ser esenciales para prevenir esta acumulación tóxica de hierro», afirmó.

Aunque los ratones deficientes en Wipi3 y Atg7 (autofagia canónica) mostraron defectos motores similares, presentaron cambios subcelulares muy diferentes.

Según los investigadores, esto sugiere que la autofagia alternativa y la canónica actúan de forma independiente para proteger las neuronas.

La eliminación de Wipi3 y Atg7 en ratones casi siempre resultó fatal.

Los investigadores tienen la esperanza de que este estudio pueda conducir al desarrollo de fármacos neuroprotectores.

Rodrigo Orellana
Former Digital Trends Contributor
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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