Skip to main content
  1. Casa
  2. Salud
  3. Noticias
  4. News

Coronavirus se ha vuelto más infeccioso, advierte estudio

Las mutaciones en el genoma del SARS-CoV-2 han hecho que cinco de las seis variantes del coronavirus responsable de la epidemia de COVID-19 sean más infecciosas.

Así lo determinó un modelo de aprendizaje automático elaborado por investigadores de la Universidad Estatal de Michigan, Estados Unidos.

Recommended Videos

El equipo liderado por el profesor Guowei Wei, de los departamentos de Matemáticas y Bioquímica y Biología Molecular, analizó más de 20,000 muestras del genotipado del SARS-CoV-2.

“Los investigadores analizaron las mutaciones en la proteína de pico, la principal responsable de facilitar la infección, y encontraron que cinco de los seis subtipos de virus conocidos son ahora más infecciosos”, recalcó Technology Networks.

El sitio agregó que Wei y sus colaboradores analizaron los patrones de mutación y ubicaciones durante meses, rastreando cambios en la muestra original del genoma viral capturada en enero de 2020.

Estudio revela que coronavirus se ha vuelto más infeccioso
Edward Jenner/Pexels

“El conocimiento sobre la infectividad del SARS-CoV-2 es un factor vital para las medidas preventivas contra COVID-19 y la reapertura de la economía global. Una pregunta crucial es cuáles son las ramificaciones de estas mutaciones en la transmisión, el diagnóstico, la prevención y el tratamiento de COVID-19”, sentenció el especialista.

recordó que la infección “ocurre cuando la proteína espiga interactúa con un receptor de la célula huésped humana llamado enzima convertidora de angiotensina 2 (ACE2). En lo que respecta a la ACE2, los científicos están preocupados por un concepto conocido como afinidad de unión, o la fuerza de la interacción de unión entre la proteína de la espiga y el receptor del huésped durante la etapa inicial de la infección”.

Según explicó Wei, la infectividad aumenta si se fortalece la afinidad de unión. “En la actualidad, se han encontrado más de 50 mutaciones junto con la interfaz de unión en el dominio de unión al receptor de proteínas de pico (RBD para abreviar) que tiene 194 posibles sitios de mutación”, detalló.

El especialista y su equipo estudiaron más de 8,000 registros de interacción de proteínas para determinar el impacto de las mutaciones conocidas en la afinidad de unión de la proteína de pico SARS-CoV-2.

“El resultado, que sugirió una mayor afinidad de unión en cinco de los seis subtipos conocidos, indicó que la infectividad puede haber aumentado como resultado de las mutaciones”, complementó la versión.

Adicionalmente, los científicos proyectaron qué ocurrirá con el virus en el futuro cercano, para lo cual analizaron todas las posibles 3.686 mutaciones futuras en 194 posibles sitios de mutación.

“El modelo de Wei predice que múltiples residuos en el motivo de unión al receptor tienen altas posibilidades de mutar en cepas de COVID-19 más infecciosas”, sostuvo el sitio.

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.

Leer más
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.

Leer más
Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
aplicaciones de entrenamiento gratuitas para ios y android mejores apps ejercecios ggratis

Si aún no puedes volver a tu gimnasio, se te ha terminado esa costosa membresía o estás buscando hacer un buen ejercicio en casa o en la oficina, aprovecha una serie de excelentes aplicaciones accesibles que te apoyarán a ejercitarte desde tu celular. Hay muchas apps de pago listas para hacerte sudar, y algunas de ellas pueden valer la pena en las circunstancias adecuadas. Pero no siempre apetece pagar. Ya sea que busques mantenerte en movimiento o gastar algo de tiempo, aquí hay una lista de las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android, que te ayudarán a sudar donde quiera que estés.

(Estas son las mejores aplicaciones de fitness gratuitas, sin duda, pero si deseas explorar otras opciones, incluidas las aplicaciones de pago, tenemos listas de las mejores aplicaciones de fitness para Android y las mejores aplicaciones de fitness para iOS también).
Nike Training Club

Leer más