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El grafeno también es efectivo en la detección temprana de cáncer

Este es un gran año para los investigadores del grafeno, quienes continúan identificando asombrosas nuevas aplicaciones para este material. Y ahora, parece que también ayudará en la lucha contra el cáncer.

El grafeno se obtiene a partir de una sustancia abundante en la naturaleza, el grafito, el cual se emplea en la fabricación de diversos, como por ejemplo la mina de los lápices. Pero los expertos consideran que la utilidad del grafeno es prácticamente ilimitada. Además, es el material más fuerte que existe, según ha sido confirmado por científicos en la universidad de Columbia en la revista ‘Science‘.

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En un reporte reciente, científicos de la UIC dieron a conocer que este elemento demostró ser muy eficaz en la detección temprana del cáncer, lo que sugiere la posibilidad de una futura herramienta no invasiva para el diagnóstico precoz.

El trabajo fue llevado a cabo por científicos de la Universidad de Illinois en Chicago, quienes colocaron células cerebrales (astrocitos) tomadas de ratones sobre una lámina de grafeno, que comprendía una capa de átomos de carbono de un átomo de espesor. Allí, encontraron que la lámina era capaz de distinguir entre una sola célula cancerosa (glioblastoma o célula GMB) y una célula normal.

«Lo que hemos demostrado es que un sistema basado en el grafeno puede detectar la actividad de una célula y, al hacerlo, podemos diferenciar entre una célula cancerosa y una célula normal», dijo a Digital Trends el Dr. Vikas Berry, profesor asociado y Jefe del Departamento de Ingeniería Química de la UIC. «Eso ocurre porque una célula cancerosa es hiperactiva y tiene una bioquímica diferente en su superficie y varios grados de actividad que exhibe. Sobre la base de la actividad de la célula, somos capaces de hacer nuestra diferenciación».

Las increíbles capacidades de detección del cáncer del grafeno se relacionan con su impresionante conductividad eléctrica. Cuando se exponía a una célula cancerosa hiperactiva, el campo eléctrico alrededor de la célula expulsaba los electrones propios de la nube de electrones compartida del grafeno. Esto cambia la energía de vibración de los átomos de carbono, lo que puede ser estudiado usando mapas de energía de vibración de ultra alta resolución. Como resultado de esta investigación y procedimiento, los investigadores fueron capaces de decir con qué tipo de célula se relacionaba el grafeno.

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Sin embargo, todavía está muy lejos del uso clínico. Pero los investigadores esperan expandirse más allá de los ensayos con ratones, a biopsias de pacientes humanos en el futuro. También esperan que el mismo enfoque se podría utilizar para distinguir entre diferentes tipos de bacterias, y también identificar las células falciformes.

«Es un mecanismo increíblemente sensible para la detección», continuó Berry. «Es algo muy emocionante y podría tener impactos significativos en el mundo real».

Milenka Peña
Ex escritor de Digital Trends en Español
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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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