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Este fármaco combate la obesidad en pacientes con diabetes

La semaglutida, un medicamento inyectable utilizado para el tratamiento de la diabetes tipo 2, podría ofrecer una forma no quirúrgica efectiva para reducir el peso y tratar la obesidad en este grupo de la población.

Así lo reveló un estudio de la Universidad de Texas Southwestern (UTS), publicado en la revista The Lancet, que evaluó los efectos de pérdida de peso de este medicamento en pacientes con diabetes tipo 2.

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Las personas con diabetes pierden peso de forma más lenta que el resto de la población, afirmó la investigadora Ildiko Lingvay, pero la semaglutida podría acelerar este proceso.

“En los cuatro ensayos clínicos completados hasta ahora, las personas tratadas con este medicamento perdieron un promedio de 10 a 17 por ciento de su peso corporal”, aseguró.

Los resultados se acercan a las tasas que se obtienen con la cirugía bariátrica, que permite una pérdida de peso de 20 a 30 por ciento.

Cómo funciona la semaglutida

Una báscula con una cinta de medir
Pexels / Pixabay

Los medicamentos como la semaglutida se han utilizado durante más de una década para tratar a las personas con diabetes.

Aunque su uso está aprobado para reducir los niveles de azúcar en la sangre (con una dosis de 0.5 mg o 1 mg una vez por semana), la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de Estados Unidos evalúa usarlo para controlar el peso (con una dosis mayor de 2.4 mg).

El estudio STEP 2, un ensayo clínico de fase 3, involucró a más de 1,200 adultos con diabetes tipo 2 que tenían sobrepeso u obesidad.

La pérdida de peso promedio entre los participantes tratados con semaglutida en una dosis de 2.4 mg fue de 21.4 libras (9.7 kilos), en comparación con 7.7 libras (3.5 kilos) en el grupo de placebo.

“Más de una cuarta parte de los participantes perdieron más de 15 por ciento de su peso corporal, el mejor resultado que obtuvimos con cualquier medicamento para bajar de peso en pacientes con diabetes”, añadió la investigadora.

El fármaco suprime los centros del apetito en el cerebro para reducir la ingesta calórica, aseguró Lingvay. “El medicamento le dice continuamente al cuerpo que acaba de comer, que está lleno”, apuntó.

Los participantes recibieron una inyección subcutánea una vez a la semana. Además, se reunieron con un nutricionista para ayudarlos a seguir un plan de alimentación reducido en calorías.

El fármaco se recomienda para uso de por vida y no se debe suspender una vez que se logre la pérdida de peso, agrega. “La obesidad es una condición médica crónica. No es algo que se trate como la gripe”, puntualizó.

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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