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Estas son las células más atacadas por el COVID-19

Un estudio liderado por investigadores del MIT y de Harvard da cuenta de las células que se ven más afectadas en el cuerpo humano por intervención del coronavirus.

Para hacer esta detección, la investigación se basó en los datos de Ácido ribonucleico (ARN) presente en diferentes tipos de células y que expresan las dos proteínas que ayudan al virus SARS-CoV-19 a ingresar en las células humanas.

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Según este estudio, las células humanas más afectadas son subconjuntos de éstas presentes en el pulmón, las fosas nasales y el intestino.

Alex K. Shalek, profesor asociado de química y miembro principal del Instituto de Ingeniería y Ciencia Médica del MIT (IMES) comentó que, «nuestro objetivo es transmitir información a la comunidad y compartir datos tan pronto como sea humanamente posible, para que podamos ayudar a acelerar los esfuerzos en curso en las comunidades científicas y médicas».

Por otro lado Jose Ordovas-Montanes, un ex postdoctorado del MIT que ahora dirige su propio laboratorio en el Boston Children’s Hospital, se refirió a cómo el descubrimiento de la unión y activación combinada de las proteínas angiotensina 2 (ACE2) y la TMPRSS2, permitieron que el COVID-19 ingrese a las células humanas.

células coronavirus
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

«Tan pronto como nos dimos cuenta de que el papel de estas proteínas había sido confirmado bioquímicamente, comenzamos a buscar para ver dónde estaban esos genes en nuestros conjuntos de datos existentes», dice Ordovas-Montanes. «Estábamos realmente en una buena posición para comenzar a investigar cuáles son las células a las que este virus podría atacar».

Respecto a las células más afectadas, estas son en detalle:

  • En los conductos nasales, los investigadores encontraron que las células secretoras de copa, que producen moco, expresan ARN para ambas proteínas que el SARS-CoV-2 usa para infectar las células. 
  • En los pulmones, encontraron los ARN de estas proteínas principalmente en células llamadas neumocitos tipo II. Estas células recubren los alvéolos (sacos de aire) de los pulmones y son responsables de mantenerlos abiertos.
  • En el intestino, descubrieron que las células llamadas enterocitos absorbentes, que son responsables de la absorción de algunos nutrientes, expresan los ARN de estas dos proteínas más que cualquier otro tipo de células intestinales.

La proteína buena y mala: Interferón

En sus datos, los investigadores también vieron un fenómeno sorprendente: la expresión del gen ACE2 parecía estar correlacionada con la activación de genes que se sabe que son activados por el interferón, una proteína que el cuerpo produce en respuesta a una infección viral.

El MIT afirma que, «el interferón ayuda a combatir la infección al interferir con la replicación viral y ayudar a activar las células inmunes. También activa un conjunto distintivo de genes que ayudan a las células a combatir infecciones. Estudios anteriores han sugerido que ACE2 juega un papel en ayudar a las células pulmonares a tolerar el daño, pero esta es la primera vez que ACE2 se ha conectado con la respuesta de interferón».

Debido a que el interferón tiene tantos efectos beneficiosos contra la infección viral, a veces se usa para tratar infecciones como la hepatitis B y la hepatitis C. Los hallazgos del equipo del MIT sugieren que el papel potencial del interferón en la lucha contra Covid-19 puede ser complejo. Por un lado, puede estimular genes que combaten la infección o ayudan a las células a sobrevivir al daño, pero por otro lado, puede proporcionar objetivos adicionales que ayudan al virus a infectar más células.

El profesor Shalek hace una bajada sobre el interferón y señala que, «es difícil llegar a conclusiones generales sobre el papel del interferón contra este virus. La única forma en que comenzaremos a entender eso es a través de ensayos clínicos cuidadosamente controlados. Lo que estamos tratando de hacer es publicar información, porque hay muchas respuestas clínicas rápidas que las personas están dando. Estamos tratando de hacerlos conscientes de las cosas que podrían ser relevantes».

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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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