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Esta es la eficacia de las vacunas contra variantes del coronavirus

¿Qué tan efectivas son las vacunas anti-COVID-19 contra las nuevas variantes del virus SARS-CoV-2? Esta es una pregunta que se repite de manera insistente en momentos en que varios países enfrentan una nueva ola de contagios a pesar de los avances del proceso de vacunación.

El aumento en el número mundial de casos diarios ha obligado a múltiples países incluso a adoptar nuevas medidas para prevenir los contagios, que incluyen confinamientos como los de mediados de 2020.

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Si bien la efectividad de la mayoría de las vacunas aprobadas supera 90 por ciento, esta cifra hace referencia a la prevención de casos graves provocados por la cepa original del SARS-CoV-2, pero no a las variantes surgidas desde que se conociera el virus en diciembre de 2019.

Cuáles son las principales variantes del SARS-CoV-2

Coronavirus
Los científicos han explicado que los virus cambian de forma constantemente a través de mutaciones, por lo que es de esperarse que surjan nuevas variantes del SARS-CoV-2.

El “problema” surge cuando estos cambios afectan su capacidad de propagación. Las variantes emergentes contienen mutaciones en la proteína de pico que el virus usa para infectar células y que ha servido de base para el desarrollo de los antídotos actuales.

Hasta ahora se han identificado tres variantes emergentes que han alterado esta capacidad:

  • Británica (B.1.1.7): en septiembre de 2020 el Reino Unido identificó una variante llamada B.1.1.7 que presentaba una gran cantidad de mutaciones. Se propaga más fácil y rápido que otras variantes. Según expertos británicos, podría estar asociada con un mayor riesgo de muerte.
  • Sudafricana (B.1.351): en octubre de octubre de 2020 se detectó la variante B.1.351, que comparte algunas mutaciones con la B.1.1.7.
  • Brasileña (P.1): en enero de 2021 se detectó la variante P.1 en Japón, en viajeros provenientes de Brasil. Contiene mutaciones adicionales que pueden afectar su capacidad para ser reconocidas por anticuerpos.

Qué tan efectivas son las vacunas contra las variantes

Una vacuna contra el COVID 19
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

De las tres “variantes de preocupación” reconocidas por las agencias sanitarias, los estudios han demostrado que las vacunas basadas en la tecnología ARNm (Pfizer/BioNTech y Moderna), así como la de Novavax son efectivas contra la de origen británico.

Según un estudio comparativo publicado por The New England Journal of Medicine (vía Medscapes), las vacunas de ARNm son entre cuatro a siete veces menos efectivas contra la variante P.1, aunque ofrecen un “colchón de protección”, en particular, después de la segunda dosis.

La variante sudafricana parece ser más problemática. Las vacunas de ARNm son entre seis a ocho veces menos efectivas contra la cepa, mientras que la de AstraZeneca ofrece un rendimiento 86 veces menor.

Moderna y Novovax también han anunciado que desarrollarán antídotos multivalentes específicos para enfrentar mejor las variantes. AstraZeneca también se ha comprometido a desarrollar vacunas contra estas  variantes.

Vacuna SARS-CoV-2
original
Británica
(B.1.1.7)
Brasileña
(P.1)
Sudafricana
(B.1.351)
Pfizer/BioNTech 95% 2 veces menos efectiva 6.7 veces menos efectiva 6.5 veces menos efectiva
Moderna 94% 1.8 menos efectiva 4.5 veces menos efectiva 8.6 veces menos efectiva
AstraZeneca/Oxford 84% 75% S/I 86 veces menos efectiva
Sputnik V 92% S/I S/I S/I
Johnson& Johnson 66% S/I S/I S/I
Sinopharm 79% S/I S/I 1.6 menos efectiva
Novovax 89%   S/I S/I
Coronavac 51% (Brasil)
91%  (Turquía)
S/I S/I S/I

¿Merece la pena vacunarse?

Según las agencias sanitarias, las vacunas son una “herramienta fundamental” en la batalla contra el COVID-19, por lo que “existen claros beneficios para la salud pública y para salvar vidas al usar las herramientas que ya tenemos”.

“No debemos posponer la vacunación debido a nuestras preocupaciones sobre las nuevas variantes, y debemos continuar con la vacunación incluso si las vacunas pueden ser algo menos efectivas contra algunas de las variantes del virus”, dice la OMS.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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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