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COVID-19: esta prueba detecta virus con la cámara del celular

Lo habitual para saber si estás contagiado del virus SARS-CoV-2, el que causa la enfermedad COVID-19, es realizar una prueba conocida como PCR. Sin embargo, el resultado de este test no se conoce ese mismo día, sino que deben llevarlo a un laboratorio para obtener el diagnóstico positivo o negativo. ¿Y si se pudiera conocer el resultado en, como mucho, media hora al utilizar la cámara del teléfono móvil?

Esto es precisamente lo que han logrado científicos de UC Berkeley y los Institutos Gladstone, con una prueba rápida que se basa en la tecnología de edición de genes CRISPR. La investigación, publicada en la revista Cell, toma como base los celulares, porque “tienen interfaces de usuario intuitivas y cámaras altamente sensibles que podemos usar para detectar fluorescencia”, explica el bioingeniero de UC Berkeley Daniel Fletcher. Otra de las investigadoras de este ensayo es Jennifer Doudna, profesora de UC Berkeley galardonada con el Nobel de Química junto a Emmanuelle Charpentier precisamente por el desarrollo de la técnica de edición genómica CRISPR/Cas9.

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“Las pruebas actuales generalmente necesitan usuarios capacitados, reactivos especializados y equipos de laboratorio engorrosos, lo que limita en gran medida dónde se pueden realizar las pruebas y provoca retrasos en la recepción de los resultados”, explican los científicos. Esta nueva prueba  usa una enzima para escindir el ARN viral, dando lugar a una señal fluorescente que es posible detectar con la cámara de un teléfono inteligente. El análisis se completa en muy poco tiempo, entre 15 y 30 minutos.

CRISPR covid-19
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Esta prueba rápida y de bajo costo no sólo es válida para saber si la persona está o no contagiada, sino que también es capaz de cuantificar la carga viral, lo que “puede ayudar a los médicos a monitorear la progresión de una infección por COVID-19 y estimar qué tan contagioso podría ser un paciente”, especifican los científicos.

La idea de estos investigadores es que, una vez realizada la prueba, los resultados se guarden inmediatamente en un sistema basado en la nube “mientras se mantiene la privacidad del paciente, lo cual sería importante para el rastreo de contactos y los estudios epidemiológicos”, subraya Melanie Ott, directora del Instituto de Virología Gladstone.

dispositivos CRISPR
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Utilizando la misma técnica CRISPR, los investigadores señalan que podrían desarrollarse pruebas similares para detectar diferentes infecciones con un dispositivo móvil personal, como el resfriado común, la influenza o incluso el virus de la inmunodeficiencia humana. “Este tipo de prueba de diagnóstico basada en teléfonos inteligentes podría desempeñar un papel crucial en el control de las pandemias actuales y futuras”, precisa Ott.

Marta Villalba
Marta Villalba, periodista madrileña, se inició en el periodismo tecnológico cuando todavía no existía Google y los…
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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