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Descubren que el coronavirus ofrece una inmunidad muy breve

Un nuevo estudio del King’s College de Londres estimó en “unos pocos meses” la inmunidad al COVID-19 en pacientes recuperados.

Según reportó The Guardian, el SARS-CoV-2 podría reinfectar a las personas año tras año, al igual como sucede con el resfrío común.

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Tras observar la respuesta inmune en casi un centenar de pacientes y trabajadores del sistema público de salud británico, los investigadores encontraron que los niveles de anticuerpos alcanzaron su punto máximo tres semanas después del inicio de los síntomas y luego disminuyeron.

“Los análisis de sangre mostraron que se podía encontrar un nivel ‘potente’ de anticuerpos en el 60 por ciento de los participantes durante el pico de su batalla contra el COVID-19. Sin embargo, solo el 17 por ciento mantuvo ese mismo nivel tres meses después”, informó el mismo medio.

El estudio liderado por Katie Doores determinó que los anticuerpos disminuyeron 23 veces en algunos casos, mientras que en otros se diluyeron por completo.

«Las personas están produciendo una respuesta de anticuerpos razonable al virus, pero está disminuyendo en un corto período de tiempo. La altura del pico determina cuánto tiempo permanecen”, explicó.

La investigación tiene implicaciones para el desarrollo de una vacuna y la búsqueda de la «inmunidad colectiva» planteó el periódico londinense.

“Así como la infección nos está dando niveles de anticuerpos que disminuyen en dos o tres meses, la vacuna potencialmente hará lo mismo. Las personas pueden necesitar un refuerzo, pues una sola dosis podría no ser suficiente», enfatizó Doores.

El estudio del King’s College, destacó The Guardian, es el primero en monitorear los niveles de anticuerpos en pacientes y trabajadores de hospitales durante tres meses después de que surgieron los síntomas.

“Los científicos se basaron en los resultados de las pruebas de 65 pacientes y seis trabajadores de la salud que dieron positivo para el virus, y otros 31 empleados que se ofrecieron como voluntarios para hacerse pruebas de anticuerpos con regularidad entre marzo y junio de 2020”, detalló.

COVID-19: estudio descarta una inmunidad duradera
Cottonbro/ Pexels

Alarmantemente breve

A mediados de junio de 2020, la Universidad de Ámsterdam ya había alertado que las personas recuperadas de COVID-19 podrían tener una inmunidad “alarmantemente breve».

El análisis consistió en un seguimiento durante 35 años a las reacciones de 10 voluntarios a cuatro coronavirus estacionales de la misma familia del SARS-CoV-2, aunque ciertamente más débiles.

Los investigadores testearon mensualmente el comportamiento de estos individuos ante los patógenos, que son los responsables de enfermedades leves, como el resfrío común.

Según informó Daily Mail, “los niveles de anticuerpos, las sustancias almacenadas por el sistema inmunitario para permitir al cuerpo luchar contra los invasores, disminuyeron 50 por ciento después de seis meses, 75 por ciento al año y desaparecieron por completo después de cuatro años”.

Liderado por el virólogo Arthur Edridge, el equipo de la Universidad de Ámsterdam estudió en concreto el desempeño del organismo ante los virus HCoV-NL63, HCoV-229E, HCoV-OC43 y HCoV-HKU1.

Desde 1985, registró un total de 132 infecciones por coronavirus, mayoritariamente durante el invierno. Cada uno de los voluntarios contrajo alguno de estos microorganismos entre tres y 22 veces.

“El tiempo de reinfección más frecuente fue un año, pero hubo tres casos de reinfección temprana: uno a los seis meses y dos a los nueve meses”, postuló el periódico británico.

Según explicó el medio, al ser coronavirus estacionales, se desvanecen durante los meses más cálidos, razón que explicaría “por qué el tiempo de reinfección más común fue después de 12 meses”.

Por lo demás, las personas suelen permanecer en interiores más tiempo durante las estaciones frías, que es un entorno más propicio para el contagio.

Al igual que la Organización Mundial de la Salud (OMS), los expertos “instaron a los gobiernos a descartar la idea de los ‘pasaportes de inmunidad’, una medida propuesta en varios países, incluido el Reino Unido”.

Precisamente debido a la rápida pérdida de la inmunidad fue que también enfatizaron que la inmunidad de rebaño puede ser una medida inoficiosa.

*Nota actualizada el 13 de julio de 2020 con estudio del King’s College de Londres

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