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Deltacron: ¿mito o realidad? Esto dicen los expertos

Hace unos días, Bloomberg informó que un investigador en Chipre descubrió una nueva posible mutación de COVID-19, la cual parecía ser una combinación de las variantes delta y ómicron. Leondios Kostrikis, profesor de ciencias biológicas en la Universidad de Chipre, denominó a la cepa “deltacron” debido a sus marcas genéticas similares a las de ómicron dentro de los genomas delta.

Kostrikis y su equipo dijeron que habían encontrado 25 casos de la mutación, y el informe agregó que en ese momento era demasiado pronto para saber si había más casos de la aparente nueva variante o qué impacto podría tener. Pero el mismo medio compartió que los hallazgos se enviaron el 7 de enero a GISAID, una base de datos internacional que rastrea los cambios en el virus.

Sin embargo, los expertos en salud mundial están poniendo en duda los hallazgos de la potencial nueva variante de coronavirus, pues dicen que es más probable que la “mutación” sea el resultado de un error de procesamiento de laboratorio.

¿Qué dicen los expertos de la salud sobre “deltacron”?

La doctora Krutika Kuppalli, experta en COVID-19 de la Organización Mundial de la Salud, tuiteó que “deltacron”, término que fue tendencia en la red social durante el fin de semana, no existe y que “probablemente se deba a un artefacto de secuenciación”, una variación introducida por un proceso no biológico. Mencionó que, en este caso, era probable que hubiera una “contaminación de laboratorio de fragmentos de ómicron en una muestra de delta”.

Okay people let’s make this a teachable moment, there is no such thing as #Deltacron (Just like there is no such thing as #Flurona) #Omicron and #Delta did NOT form a super variant

This is likely sequencing artifact (lab contamination of Omicron fragments in a Delta specimen) https://t.co/DDvM24bt9g

— Krutika Kuppalli, MD FIDSA (@KrutikaKuppalli) January 9, 2022

Asimismo, en otro tuit afirmó con ironía: “No fusionemos nombres de enfermedades infecciosas, dejémosle eso a las parejas de celebridades”.

Otros científicos también están de acuerdo con que los hallazgos podrían ser el resultado de un error de laboratorio. El virólogo Tom Peacock, del Imperial College London, tuiteó que “las secuencias chipriotas ‘deltacron’ informadas por varios medios de comunicación importantes parecen ser claramente contaminación”.

Además, en otro tuit afirmó: “Muchos de nosotros hemos echado un vistazo a las secuencias y hemos llegado a la misma conclusión de que no parece un recombinante real”, haciendo referencia a un posible reordenamiento del material genético.

Small update: the Cypriot 'Deltacron' sequences reported by several large media outlets look to be quite clearly contamination – they do not cluster on a phylogenetic tree and have a whole Artic primer sequencing amplicon of Omicron in an otherwise Delta backbone.

— Tom Peacock (@PeacockFlu) January 8, 2022

Fatima Tokhmafshan, genetista del Instituto de Investigación del Centro de Salud de la Universidad McGill en Montreal, también estuvo de acuerdo, y tuiteó que “esto NO es un recombinante”, sino más bien “una contaminación de laboratorio, porque mirando la propuesta reciente de Chipre al GISAID, la agrupación y el perfil mutacional indica que NO hay consenso de mutación”.

Asimismo, otra científica de alto perfil, la doctora Boghuma Kabisen Titanji, experta en enfermedades infecciosas de la Universidad de Emory en Atlanta, escribió en Twitter:

“Sobre la historia de deltacron, solo porque me han preguntado al respecto muchas veces en las últimas 24 horas, por favor interpretar con precaución. La información actualmente disponible apunta a la contaminación de una muestra en lugar de una verdadera recombinación de las variantes delta y ómicron”.

https://twitter.com/Boghuma/status/1480204298948653059?s=20

Aun así, la científica señaló que sí existe la posibilidad de que se mezcle el material genético perteneciente a las variantes delta y ómicron, ya que mutaciones están circulando.

“La recombinación puede ocurrir en los coronavirus. La enzima que replica su genoma tiene una tendencia a desprenderse de la cadena de ARN que está copiando y luego volver a unirse donde fue dejada. Con delta y ómicron en circulación, la infección dual con ambas variantes aumenta esta preocupación”, tuiteó.

El científico detrás de “deltacron” mantiene su postura

Si bien existe un consenso entre los expertos, quienes están de acuerdo en que la “nueva variante” es solo una una contaminación de muestras, el científico que anunció el descubrimiento de “deltacron” ha defendido sus hallazgos, pues afirma que estos no son el resultado de un “error técnico”.

Kostrikis dijo que los casos que ha identificado “indican una presión evolutiva sobre una variación ancestral para adquirir estas mutaciones y no el resultado de un solo evento de recombinación”.

Además, mencionó que los hallazgos se produjeron después de que las muestras se procesaron en múltiples procedimientos de secuenciación en más de un país, y que al menos una secuencia de Israel depositada en una base de datos global exhibe características genéticas de “deltacron”.

Por su lado, Michael Hadjipantela, ministro de salud de Chipre, dijo el sábado que el ministerio estaba al tanto de los informes de “deltacron” y que no era motivo de preocupación, ya que ambas variantes ya se encontraban circulando en el país.

Karina Tapia
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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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