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Por qué los niños responden mejor al COVID-19 que adultos

El sistema inmunológico de niños y de adultos presenta distintas respuestas la infección por el virus que provoca el COVID-19, un hallazgo que ayuda a explicar por qué los resultados de esta enfermedad tienden a ser más nocivas en adultos.

Así lo reveló una investigación desarrollada por científicos de la Universidad de Yale y del Albert Einstein College of Medicine, publicada en la revista Science Translational Medicine.

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La respuesta inmunitaria extendida al virus SARS-CoV-2 se ha relacionado con el síndrome de dificultad respiratoria aguda, la necesidad de ventilación y el aumento de la mortalidad en adultos con COVID-19.

Sin embargo, estos resultados son menos frecuentes en niños, lo que ha llevado a la especulación de que la respuesta del sistema inmunológico al virus podría estar suprimida.

Diferencias clave

El estudio, que examinó muestras de suero y células obtenidas de pacientes pediátricos y adultos diagnosticados con COVID-19, encontró que los niños en realidad expresan niveles más altos de dos moléculas específicas del sistema inmunológico.

Los investigadores creen que esto puede contribuir a los mejores resultados.

Curiosamente,  el análisis también mostró que ciertos tipos de respuestas de anticuerpos que se creían protectoras eran más altas en los adultos que en los niños.

Desde los primeros días del brote de COVID-19, los científicos han observado que los niños infectados con el virus tienden a tener mejores respuestas que los adultos.

Para determinar por qué, los investigadores encabezados por Kevan Herold, catedrático de Inmunología y Medicina Interna en Yale, estudiaron muestras de sangre y células recolectadas de pacientes de diferentes edades internados en el Centro Médico Montefiore de Nueva York con síntomas de COVID-19.

Descubrieron que los niveles de dos moléculas del sistema inmunológico, la interleucina 17A, que ayuda a movilizar la respuesta del sistema inmunológico durante la infección temprana, y el interferón gamma, que combate la replicación viral, estaban relacionados con la edad de los pacientes.

Cuanto más joven era el paciente, mayores eran los niveles de interleucina 17A e interferón gamma, mostró el análisis.

Una respuesta primitiva

Estas dos moléculas son parte del sistema inmunológico innato, un tipo de respuesta más primitiva y no específica que se activa poco después de la infección.

Por el contrario, los adultos mostraron una respuesta del sistema inmunológico adaptativo más vigorosa, que incluía niveles más altos de anticuerpos neutralizantes, que registran las señales de los patógenos y se dirigen a ellos para su eliminación.

Estimular ciertos tipos de respuestas inmunes puede ser beneficioso para los pacientes, teorizan los autores. «La sugerencia es que los niños tienen una respuesta inmune innata más temprana y robusta al virus, lo que puede protegerlos de progresar a una enfermedad pulmonar grave», dijo la investigadora Betsy Herold.

Rodrigo Orellana
Former Digital Trends Contributor
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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