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Crean lista con 47 medicamentos para enfrentar el COVID-19

Un grupo de científicos de la Universidad de California, Estados Unidos, propuso un total de 47 medicamentos que podrían servir para tratar el COVID-19.

Los científicos se dedicaron a revisar un total de 2,000 drogas aprobadas por la Agencia de Medicamentos y Alimentación (FDA), buscando opciones efectivas para enfrentar al SARS-CoV-2.

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Según informó Infobae, los expertos se dedicaron a estudiar un “mapa del coronavirus”, con el que podían encontrar puntos débiles en los que era posible atacar al patógeno, con el fin de indagar en nuevos descubrimientos.

En palabras de Neven Krogan, director del Instituto de Biociencia en el Instituto Gladstone, quien colaboró con los científicos de la Universidad de California, “cuanto más sepamos de qué modo se une, invade y secuestra las células humanas, más efectiva será la búsqueda de drogas para combatirlo”.

Proponen 47 nuevos medicamentos para enfrentar al COVID-19
DTES

A través del mapa, se pudo descubrir que las proteínas del cuerpo humano y las del coronavirus pueden interactuar, encontrando un lugar común donde una droga podría combatir la enfermedad.

Los expertos especularon que cualquier intersección o enlace formado entre las proteínas virales y las humanas podría ser ideal para encontrar una medicación efectiva.

Sin embargo, los científicos no se dedicaron a probar drogas “nuevas”, sino que utilizaron las 2,000 sustancias que han sido aprobadas por el FDA como posibles candidatas.

En total, se identificaron 69 componentes potencialmente posibles para tratar al COVID-19. Estas fueron analizadas en el Instituto Pasteur en París en conjunto con la Escuela de Medicina Icahn de Nueva York.

Tras el fin de las pruebas, 47 drogas mostraron una tendencia fuerte a transformarse en posibles pautas para futuros tratamientos del coronavirus.

En un comienzo, los expertos tuvieron ciertas dudas con los medicamentos, ya que no sabían si estos actuarían para atacarlo o hacerlo más resistente.

Proponen 47 nuevos medicamentos para enfrentar al COVID-19
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

No obstante, se realizaron pruebas en muestras vivas de COVID-19, tomadas de la especie de mono “verde”, debido a que son similares a las humanas.

Tras el desarrollo de las pruebas, los científicos agregaron las drogas elegidas para analizar su posterior reacción, obteniendo diversos resultados.

Algunas muestras de drogas resultaron ser efectivas para enfrentar al coronavirus, mientras que otras fueron potencialmente útiles para que las células resultaran susceptibles a una infección.

Proponen 47 nuevos medicamentos para enfrentar al COVID-19
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

A raíz de los resultados, los expertos separaron a los posibles medicamentos en dos grandes grupos, de los cuales se explicó su proceso celular en detalle.

  • Primer grupo: en esta fase las drogas interrumpen la traducción del mensaje del ARN, proceso final que sigue la proteína del coronavirus antes de comenzar a multiplicarse. El virus se replica, luego transcribe instrucciones, y finalmente traduce el “mensaje”, generando nuevas copias que comienzas a propagarse en otras células del cuerpo.
  • Segundo grupo: estos medicamentos funcionan de forma diferente debido a que operan sobre los receptores llamados Sigma, que están presentes en diversos tejidos del cuerpo humano, en especial en el sistema nervioso, ayudando a tratar conductas adictivas, trastornos de personalidad y problemas cardiovasculares y cáncer.

Las drogas que resultaron ser más efectivas para enfrentar al SARS-CoV-2 fueron la Tertatina-4 y la zotatifina, que son medicamentos utilizados para tratar el mieloma múltiple que es un cáncer de las células plasmáticas.

Por otro lado, el medicamento Aplidin, que es un antitumoral también ha resultado efectivo para construir posibles tratamientos contra el coronavirus.

El mapa utilizado por los expertos al comienzo mostró dos receptores trascendentales para desarrollar posibles tratamientos farmacológicos, SigmaR1 y SigmaR2.

Los científicos encontraron 7 drogas que logran interactuar con los receptores:

  • Dos antipsicóticos
  • Haloperidol: utilizado para tratar enfermedades mentales
  • Melperona: medicamento para tratar la esquizofrenia
  • Clemastina: antihistamínico (pulmonar)
  • Cloperastin: antihistamínico (sistema respiratorio y alergias)
  • PB28: molécula similar a la progesterona femenina
Felipe Garrido
Felipe Garrido es un periodista chileno de 29 años egresado de la Universidad Santo Tomás, apasionado de la música…
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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