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Un cartílago artificial de Kevlar podría curar lesiones de tu cuerpo

Por mucho tiempo, hemos confiado en las propiedades Kevlar para crear chalecos antibalas que nos protegen de cuerpos externos,  pero pronto, podríamos usar este material dentro de nuestro cuerpo. Según una nueva investigación de la Universidad de Michigan, es posible que en un tiempo no muy lejano,  puedas rellenar el interior de tu cuerpo con “Kevlartilage”, un cartílago artificial basado en Kevlar, que podría ayudar a los pacientes con lesiones articulares en todo el mundo.

Contar con un material artificial con propiedades que puedan ayudar en el proceso de recuperación, sería  una gran bendición para todas las personas, en especial en los EE. UU., en donde anualmente alrededor de  de 850,000 pacientes se someten a cirugías, que eliminan o reemplazan el cartílago de la rodilla.

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El cartílago natural está compuesto por aproximadamente 80 por ciento de agua, una característica asombrosa, considerando que este tejido es capaz de resistir algunas de las presiones más extremas que se ejercen sobre nuestros cuerpos.

“Sabemos que la mayoría del cuerpo humano  se compone en agua, y sin embargo, tienen mucha estabilidad estructural”, señaló Nicholas Kotov, profesor de ingeniería de la Universidad de Michigan que dirigió el estudio Kevlartilage. “Comprender el cartílago, es comprender cómo las formas de vida pueden combinar propiedades que a veces son impensables juntas”.

En la actualidad, según los investigadores, casi todos los cartílagos sintéticos que existen son “incapaces de lograr esa combinación entre fuerza y ​​contenido de agua”. Esto se debe a que la mayoría de los materiales artificiales que intentan reproducir las características físicas del cartílago, no contienen cantidades adecuadas de agua para transportar los nutrientes necesarios en las células. A pesar que los hidrogeles  tienen mucha agua incorporada en ellos, no son lo suficientemente fuertes como para reemplazar el cartílago.

Sin embargo, se dice que el hidrogel llamado Kevlartilage, combina una red de nanofibras de Kevlar con un material que se encuentra con frecuencia en los reemplazos de cartílago de hidrogel, llamado alcohol de polivinilo o PVA. El Kevlar permite que el marco del cartílago artificial permanezca fuerte, mientras que el PVA mantiene el agua dentro de la red, incluso cuando el Kevlartilage se estira o se comprime

Probablemente, no verás este nuevo cartílago en acción a corto plazo, ya que los investigadores deben patentar su creación y trabajar junto con las compañías de dispositivos médicos para llevar el producto al mercado. Sin embargo,  si Kevlartilage funciona tan bien en pacientes reales como lo ha hecho en las pruebas de laboratorio, una rodilla lastimada no será impedimento para  continuar con tu carrera deportiva o tu vida cotidiana.

María Lopes
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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