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Pequeño componente de anticuerpo resulta altamente eficaz contra el SARS-CoV-2

Continúan los esfuerzos de la comunidad científica para intentar frenar el avance del coronavirus alrededor del mundo. Ya hemos sabido de grandes adelantos en esta materia y todo indica que las noticias esperanzadoras no se detienen.

Expertos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh informaron que han conseguido aislar la molécula biológica más pequeña hasta ahora, la cual podría neutralizar de forma completa el virus del SARS-CoV-2.

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Se trata de un componente de anticuerpo, que es diez veces más pequeño que un anticuerpo de tamaño completo, según EurekAlert. El anticuerpo ha sido utilizado para elaborar una droga, la cual se conoce como Ab8, para un eventual uso terapéutico contra el SARS-CoV-2.

De acuerdo con lo señalado por los investigadores en la revista científica Cell, el Ab8 resulta altamente efectivo en la prevención y el tratamiento de la infección por SARS-CoV-2 en hámsteres y ratones. Al mismo tiempo, su pequeño tamaño aumenta su potencial de difusión en los tejidos para neutralizar mejor el virus, además de permitir administrar la droga por vías alternativas, como la inhalación. Según los autores, no tendría efectos secundarios negativos en las personas.

Optimismo en los investigadores

John Mellors es jefe de la División de Enfermedades Infecciosas de la UPMC y uno de los coautores del estudio. El profesional se mostró optimista respecto al alcance de la droga en un posible tratamiento contra el COVID-19.

“El Ab8 no solo tiene potencial como terapia para el COVID-19, sino que también podría utilizarse para evitar que las personas contraigan infecciones de SARS-CoV-2. Los anticuerpos de mayor tamaño han funcionado contra otras enfermedades infecciosas y han sido bien tolerados, lo que nos da la esperanza de que podría ser un tratamiento eficaz para los pacientes con COVID-19 y para la protección de los que nunca han tenido la infección y no son inmune”, señaló.

Otro de los autores, Dimiter Dimitrov, fue uno de los primeros en descubrir anticuerpos neutralizantes para el coronavirus causante del SARS en 2003. Desde ese entonces, su equipo ha descubierto potentes anticuerpos contra muchas otras enfermedades infecciosas.

Recientemente, él y su equipo se propusieron aislar el gen de uno o más anticuerpos que bloquean el virus SARS-CoV-2, lo que permitiría una producción masiva. El equipo médico probó el Ab8 utilizando el virus vivo del SARS-CoV-2. En concentraciones muy bajas, el Ab8 bloqueó el ingreso del virus en las células.

Luego de esos resultados, los investigadores probaron el Ab8 en concentraciones variables en ratones usando una versión modificada del SARS-CoV-2. El Ab8 disminuyó diez veces la cantidad de virus infeccioso en esos ratones en comparación con los no tratados. La droga también resultó eficaz en el tratamiento y la prevención de la infección por SARS-CoV-2 cuando fue administrada a hámsteres.

“La pandemia de COVID-19 es un desafío mundial al que se enfrenta la humanidad, pero es probable que la ciencia biomédica y el ingenio humano lo superen… Esperamos que los anticuerpos que hemos descubierto contribuyan a ese triunfo”, comentó John Mellors.

Felipe Sasso
Ex escritor de Digital Trends en Español
Felipe Sasso es periodista y escritor. Desde temprana edad manifestó una importante inquietud hacia la escritura y las…
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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