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COVID-19: confirman hallazgo de nueva cepa en Reino Unido

Una variante de SARS-CoV-2, que podría estar detrás de un rápido avance de la enfermedad en el Reino Unido, está siendo investigada por las autoridades británicas, confirmó el secretario de salud Matt Hancock.

Según anunció Hancock ante la Cámara de los Comunes, como se conoce el parlamento británico, al menos 60 autoridades locales reportaron infecciones provocadas por esta cepa del coronavirus.

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Por el momento, la autoridad dijo que no hay “nada que sugiera” que esta variante provoque una enfermedad más grave que la que se conoce actualmente o que afecte la eficacia de las vacunas en desarrollo.

Hancock aseguró que el gobierno británico ya puso al tanto de este posible brote a la Organización Mundial de la Salud (OMS), informó BBC News.

Los aumentos más importantes se han registrado en el sur de Inglaterra, como Londres, Kent, y algunos sectores de Essex y Hertfordshire.

“Hemos identificado más de 1,000 casos con esta variante predominantemente en el sur de Inglaterra”, admitió el responsable británico de salud.

La autoridad dijo que por el momento no es posible confirmar si este aumento tenga relación con esta cepa, pero aclaró que es necesario tomar “medidas rápidas y decisivas” para contener el brote.

Investigación en curso

Coronavirus
Unsplash

El hallazgo se produce después de que el Reino Unido iniciara la vacunación de emergencia con el antídoto desarrollado por el laboratorio estadounidense Pfizer y la compañía de biotecnología alemana BioNTech.

Compañías como la estadounidense Moderna y la británica AstraZeneca están a la espera de recibir la autorización para su uso de emergencia.

La OMS dijo que fue notificada por las autoridades británicas de esta variante, pero afirmó que hasta el momento no hay evidencia de que la cepa se comporte de manera diferente a otros tipos existentes.

“Somos conscientes de esta variante genética reportada en 1,000 individuos en Inglaterra. Las autoridades están analizando su importancia. Hemos visto muchas variantes, este virus evoluciona y cambia con el tiempo “, afirmó el experto principal en emergencias de la OMS Mike Ryan.

En la misma línea, Alan McNally, un experto de la Universidad de Birmingham, dijo a la BBC que el hallazgo de una variante “no significa que sea más transmisible, más infecciosa o peligrosa”.

A su juicio, es importante mantener una mirada “tranquila y racional”, ya que esta cepa representa una evolución normal de un virus. “Esperamos que nuevas variantes aparezcan, salgan y emerjan con el tiempo”, afirmó.

De todos modos, Jeremy Farrar, director de Wellcome, dijo que era potencialmente grave. “La vigilancia y la investigación deben continuar y debemos tomar las medidas necesarias para adelantarnos al virus”, puntualizó.

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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