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COVID-19: autorizan económica y rápida prueba de saliva

La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) autorizó el uso de emergencia de una prueba de diagnóstico para el nuevo coronavirus de laboratorio basada en saliva desarrollada por investigadores de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Yale.

Llamado SalivaDirect, el método ha sido mayormente ocupado para chequear el estado de personas asintomáticas a través de un programa que evalúa a los jugadores y a los empleados de la Asociación Nacional de Baloncesto (NBA).

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“SalivaDirect es más simple, menos costoso e invasivo que el método tradicional para tales pruebas, conocido como hisopado nasofaríngeo. Los resultados han encontrado que es muy sensible y produce resultados similares a los hisopos”, informó en un comunicado la institución educacional.

Gracias a la venia de la FDA, la fórmula “está disponible de inmediato para otros laboratorios de diagnóstico que deseen comenzar a usarla nueva prueba, que puede ampliarse rápidamente para su uso en todo el país, y quizá fuera de él, en las próximas semanas”, dijeron los investigadores.

Una de sus claves es que ha sido validada con reactivos e instrumentos de múltiples proveedores, una flexibilidad que permite realizar pruebas continuas si existen problemas en la cadena de suministro, como los observados al inicio de la pandemia.

COVID-19: autorizan económica y rápida prueba de saliva
Sunyu Kim/Pexels

“Este es un gran paso para hacer que las pruebas sean más accesibles”, dijo Chantal Vogels, becaria postdoctoral de Yale, quien dirigió el desarrollo y validación del método junto con el profesor clínico asistente adjunto Doug Brackney.

Según la experta, “esto comenzó como una idea en nuestro laboratorio poco después de que descubrimos que la saliva era un tipo de muestra prometedor para la detección del SARS-CoV-2, y ahora tiene el potencial de usarse a gran escala para ayudar a proteger la salud pública”.

El desarrollo fue encabezado por Nathan Grubaugh y Anne Wyllie, profesor asistente e científica investigadora asociado, en la Escuela de Salud Pública de Yale.

“Dado que la saliva es rápida y fácil de recolectar, nos dimos cuenta de que podría cambiar las reglas del juego en los diagnósticos de COVID-19. Las pruebas se necesitaban con urgencia, por lo que el equipo de Yale se decidió a reducir tanto los tiempos como los costos, para que fuesen ampliamente accesibles”, “, dijo Wyllie.

Sgún los cálculos de Grubaugh, el test debería de costar “un par de dólares” y espera que los laboratorios solo pidan alrededor de $10 dólares por muestra. “Si se pueden implementar alternativas baratas como SalivaDirect, finalmente podremos controlar esta pandemia, incluso antes de una vacuna”, celebró.

Según informó Yale, uno de los objetivos del equipo era eliminar los costosos tubos de recolección de saliva que otras empresas utilizan para preservar el virus.

“Un estudio separado dirigido por Wyllie y el equipo de la Escuela de Salud Pública de Yale encontró que el patógeno es estable en la saliva durante períodos prolongados a temperaturas cálidas, y que los conservantes o tubos especializados son no son necesarios para la recolección”, relató.

Juan José Castillo
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
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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