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Sinopharm: cómo funciona la primera vacuna china en ser aprobada

En el último día de 2020 y con “condiciones”, China aprobó la vacuna contra el COVID-19 desarrollada por una filial del gigante farmacéutico Sinopharm, el primer antídoto chino en recibir la autorización para combatir la enfermedad respiratoria.

La decisión podría acelerar el proceso de vacunación a nivel global, considerando que muchos países de América Latina están a espera de los antídotos desarrollados por laboratorios chinos.

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Basándose en datos preliminares, el Instituto de Productos Biológicos de Beijing, una unidad de China National Biotec Group (CNBG), filial de Sinopharm, reveló el miércoles 30 que su vacuna BBIBP-CorV tenía una efectividad del 79.34 por ciento para prevenir la enfermedad.

La medida de la autoridad sanitaria local llega después de que el antídoto también fuera aprobado en los Emiratos Árabes Unidos, donde había alcanzó 86 por ciento de efectividad en las pruebas locales.

El rendimiento de estas vacunas es inferior a las de Pfizer y BioNTech (95 por ciento), Moderna (94.5 por ciento) y AstraZeneca-Oxford (hasta 90 por ciento, 70 por ciento promedio), que ya han sido aprobadas en países occidentales.

De todos modos, los ensayos clínicos de Sinopharm aún están en curso, por lo que las autoridades locales esperan más datos.

Aunque China ha avanzado más lento en la aprobación de las vacunas que otros países, las autoridades han desarrollado desde julio de 2020 un programa de inmunización de emergencia, basado en dos antídotos de CNBC y uno de Sinovac Biotech.

A la fecha, al menos 4.5 millones de personas de grupos de alto riesgo,  como el personal de salud, ya se han vacunado.

Actualmente, cuatro vacunas desarrolladas en China han alcanzado la fase 3 de pruebas clínicas: dos de Sinopharm, una de Sinovac y otra de CanSino Biologics.

Cómo funciona la vacuna de Sinopharm

La imagen muestra el logo de la empresa estatal china Sinopharm.
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

La vacuna BBIBP-CorV funciona enseñando al sistema inmunológico a producir anticuerpos contra el virus SARS-CoV-2, que se adhieren a las proteínas virales, según consigna The New York Times.

Para desarrollar la vacuna, los investigadores obtuvieron variantes del coronavirus de pacientes chinos y escogieron la que se replicaba con mayor velocidad. Cuando obtuvieron grandes reservas, rociaron los coronavirus con una sustancia química llamada beta-propiolactona, que los inhabilitó. Una vez inactivados, los mezclaron con adyuvante, un compuesto basado en aluminio, que estimula la respuesta del sistema inmune.

Debido a que los coronavirus en BBIBP-CorV están muertos, se pueden inyectar en el brazo sin provocar COVID-19. Sin embargo, el sistema inmunológico puede responder a una infección de coronavirus vivos, produciendo anticuerpos que se adhieren a los invasores, atacando la proteína pico o bloqueándolos por otros medios.

Según Sinopharm, entre los inoculados menos del 0.1 por ciento desarrolló una fiebre leve y aproximadamente dos personas por millón desarrollaron “reacciones adversas relativamente graves”, como alergias.

Una de las ventajas respecto a vacunas como las de Pfizer-BioNTech y Moderna, es que las de Sinopharm no requieren temperaturas bajo cero para su almacenamiento, lo que facilita el transporte y la distribución.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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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