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COVID-19: tratamiento con interferón alimenta las esperanzas

Un estudio impulsado por un equipo multinacional determinó que pacientes tratados con antivirales como el interferón eliminan de manera más eficiente el virus SARS-CoV-2 y reducen los niveles de inflamación vinculados al mal.

Publicado en la revista Frontiers in Immunology, el análisis estableció que el interferón (IFN) -α2b “redujo significativamente la duración del virus detectable en el tracto respiratorio superior y redujo los niveles sanguíneos de interleucina (IL) – 6 y la proteína C reactiva (PCR), dos proteínas inflamatorias que se encuentran en el cuerpo humano”.

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Dichos hallazgos ratifican los atributos de la molécula como materia prima para combatir la epidemia, que al cierre de esta edición afectaba a 4.4 millones de personas en todo el mundo, más de 303,000 de las cuales había fallecido, según el conteo de la Universidad Jonhs Hopkins.

«Los interferones son nuestra primera línea de defensa contra todos y cada uno de los virus, pero los virus como los coronavirus han evolucionado conjuntamente para bloquear muy específicamente su respuesta», planteó la autora principal del estudio, Eleanor Fish, del Toronto General Hospital Research Institute.

La experta, quien también labora en el Departamento de Inmunología de la Universidad de Toronto, agregó que “esto nos muestra la importancia de los interferones para la eliminación de las infecciones por virus. El tratamiento con interferón anulará los efectos inhibitorios del virus».

Citada por la American Association for the Advancement of Science (AAAS), Fish explicó que la elección de la sustancia se basó en los “beneficios terapéuticos” que exhibió  durante los brote de síndrome respiratorio agudo grave (SARS) en 2002 y 2003.

COVID-19: tratamiento con interferón alimenta las esperanzas
Engin Akyurt/ Pixabay

«Mi equipo realizó un estudio clínico en Toronto para evaluar el potencial terapéutico de IFN-α contra el SARS. Nuestros hallazgos fueron que el tratamiento con interferón aceleró la resolución de anormalidades pulmonares en pacientes tratados con interferón en comparación con aquellos no tratados con interferón», indicó.

El último estudio consideró 77 personas con COVID-19 ingresadas ​​al Union Hospital del Tongii Medical College, de Wuhan, China, entre el 16 de enero y el 20 de febrero de 2020. Todas presentaban síntomas moderados, es decir, no requerían cuidados intensivos ni intubación con oxígeno.

“Los pacientes fueron tratados con IFN-α2b, arbidol (ARB), que es un antiviral de amplio espectro, o una combinación de IFN-α2b más ARB”, detalló la prueba.

“Los investigadores demostraron una tasa significativamente diferente de eliminación viral para cada grupo de tratamiento y, en particular, el tratamiento con IFN-α2b aceleró la eliminación viral en aproximadamente siete días. El tratamiento con IFN-α2b, ya sea solo o en combinación con ARB, aceleró la eliminación viral en comparación con el tratamiento con ARB solo. También se demostró que el tratamiento con IFN reduce significativamente los niveles circulantes de IL-6 y PCR, ya sea solo o en combinación con ARB”, agregó la AAAS.

Otra buena noticia fue que la edad, las comorbilidades ni el sexo de los pacientes fueron trabas para los efectos del tratamiento.

«En lugar de desarrollar un antiviral específico de virus para cada nuevo brote de virus, deberíamos considerar los interferones como los ‘primeros respondedores’ en términos de tratamiento. Los interferones han sido aprobados para uso clínico durante muchos años, por lo que la estrategia sería ‘reutilizarlos’ para las infecciones graves por virus agudos», propuso Fish.

Tras este estudio exploratorio no controlado, el siguiente paso es el ensayo clínico aleatorizado, es decir, con una muestra de pacientes mayor, a los cuales se les administre interferón alfa y un placebo.

“Los resultados de este estudio son los primeros en sugerir la eficacia terapéutica de IFN-α2b como una intervención antiviral disponible para COVID-19, que también puede beneficiar al sistema de salud pública, al acortar la duración de la infección y, por lo tanto, ralentizar los efectos de la pandemia”, finalizó el artículo.

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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