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Cómo funciona la vacuna de Pfizer contra el COVID-19

El Reino Unido movió el tablero. Cuando se esperaba que las primeras vacunas para el COVID-19 recibieran su aprobación la primera quincena de diciembre de 2020, las autoridades británicas se anticiparon y dieron luz verde al uso de emergencia del antídoto desarrollado por el laboratorio estadounidense Pfizer y la compañía de biotecnología alemana BioNTech.

Denominada BNT162b2, no solo es la primera vacuna contra el COVID-19 en ser aprobada en un país occidental, sino que además es la primera que utiliza la tecnología de ARN mensajero (ARNm) que obtiene el permiso para ser aplicada en humanos.

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Pero, ¿cómo funciona esta vacuna? ¿Cuántas dosis serán necesarias? ¿Cuánto durará la inmunidad contra la enfermedad provocada por el virus SARS-CoV-2? Respondemos algunas de las principales preguntas asociadas a la vacuna de Pfizer y BioNTech contra el COVID-19.

¿Qué es el ARN mensajero?

Coronavirus
La vacuna está basada en la tecnología del ARN mensajero, que lleva instrucciones de ADN para que las células del cuerpo humano generen ciertas proteínas protectoras contra el COVID-19.

El ARNm está basado en genes sintéticos que se pueden generar y fabricar en pocas semanas. De esta forma, su producción se puede realizar a una escala más rápida que las vacunas convencionales, que utilizan el virus completo, ya sea atenuado o inactivado.

Tanto la vacuna de Pfizer/BioNTech, como la del laboratorio estadounidense Moderna, utilizan la tecnología ARNm, mientras que la de AstraZeneca/Oxford, utiliza el mecanismo convencional.

Efectividad y dosis

La vacuna ofrece una eficacia de 95 por ciento, es decir, es capaz de proteger a ese porcentaje de personas que reciban el tratamiento.

El tratamiento consiste en dos dosis, que en los estudios con humanos fueron aplicadas con 21 días de diferencia.

La protección frente al virus SARS-CoV-2 se logró siete días después de la segunda dosis, según informaron Pfizer y BioNTech.

¿Cuánto dura la protección?

Un médico muestra una dosis de la vacuna de Pfizer y BioNTech contra el COVID-19
Shutterstock

Aunque el director ejecutivo de BioNTech, Ugur Sahin, aseguró que el efecto de inmunización duraría un año, lo cierto es que aún no está claro cuánto durará el efecto.

Si su efecto tiene una duración limitada, probablemente sea necesario vacunarse todos los años, tal como ocurre con la influenza estacional.

¿Tiene efectos adversos?

Pfizer y BioNTech informaron que a la fecha no se ha detectado ningún problema de seguridad serio relacionado con la vacuna.

Los únicos efectos adversos fueron fatiga (3.8 por ciento de los casos) tras la primera o segunda dosis; y fatiga (2 por ciento), después de la segunda aplicación.

De acuerdo con los resultados compartidos por ambas compañías, los adultos mayores tendían a presentar menos eventos adversos y más leves después de la vacunación.

¿Cuánto costará el tratamiento?

Se estima que cada dosis de la vacuna BNT162b2 tendrá un costo de $39 dólares en Estados Unidos, por lo que el tratamiento total llegaría a los $78 dólares.

Pfizer ha dicho que no cobrará a otros países un precio más bajo que lo que costará en Estados Unidos, según Reuters.

¿Cómo será el traslado y almacenamiento?

Uno de los principales desafíos que enfrenta las vacuna basadas en ARNm es el de la distribución y almacenamiento, ya que debe transportarse a temperaturas debajo de los -70º C.

Las vacunas tradicionales no requieren temperaturas tan bajas, y muchos hospitales, especialmente en área rurales, no cuentan con el equipamiento par almacenarlas.

De esta forma, se estima que las primeras dosis solo será posible aplicarlas en determinados establecimientos que tengan el equipamiento adecuado.

De todos modos, Pfizer y BioNTech desarrollaron transportadores térmicos que utilizan hielo seco para mantener las condiciones de temperatura durante 15 días.

Cada transportador tendrá un sensor térmico con GPS para rastrear la ubicación y la temperatura de cada envío, aprovechando la red de distribución de Pfizer.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
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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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