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Llevan a cabo controversial modificación genética de embriones humanos en USA

La semana pasada, un equipo de investigadores en Portland, Oregon, llevó a cabo el primer intento de modificación genética de embriones humanos en los Estados Unidos, a través de la tecnología de edición de genes conocida como CRISPR.

Como se informó inicialmente por Technology Review del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el proyecto involucró la edición del ADN de varios embriones unicelulares, y fue dirigido por Shoukhrat Mitalipov de Oregon Health and Science University.

Anteriormente, otros intentos de modificación de embriones humanos se habían llevado a cabo exclusivamente en otros países. Por ejemplo, otros tres informes de este tipo de edición genética fueron reportados previamente en China. Sin embargo, se dice que este último experimento es revolucionario, tanto en el número de embriones involucrados en el trabajo, como en la demostración de que los embriones humanos pueden modificarse para “corregir genes defectuosos que causan enfermedades hereditarias”.

El científico Mitalipov no es ajeno a la atención ni a la controversia, puesto que fue el primero en clonar células madre embrionarias en seres humanos. También, jugó un rol importante en la fecundación in vitro de tres progenitores, y cuando las restricciones en los Estados Unidos se volvieron demasiado restrictivas, decidió desarrollar su trabajo en la China. Y, por supuesto, ahora la edición de los embriones humanos no es menos polémica.

A ninguno de los embriones modificados se le dio tiempo para desarrollarse durante más de unos días, y el equipo de Mitalipov afirma que “nunca hubo intención de implantarlos en un útero”. Más bien, el trabajo se hizo para determinar lo que es posible en el campo de la modificación genética.

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La esperanza es demostrar que la ciencia y la medicina modernas pueden borrar o enmendar los genes responsables de enfermedades hereditarias. Sin embargo, los críticos señalan que, una vez que la tecnología se haya desarrollado y perfeccionado, podría ser utilizada para otros fines.

Los intentos anteriores de usar CRISPR en embriones humanos no tuvieron un éxito completo, ya que se produjeron ciertos errores de edición, y los cambios de ADN no fueron adoptados por todas las células de un embrión. Con este nuevo intento, el equipo de Mitalipov parece haber encontrado una manera de solucionar esos problemas.

Escépticos que temen que este tipo de trabajo abrirá la puerta para los “bebés por diseño”, y en pasadas ocasiones, la comunidad de inteligencia de los Estados Unidos llegó a llamar CRISPR una potencial “arma de destrucción masiva”.

Independientemente, el trabajo es un gran avance en el campo de la genética, aunque la forma en que finalmente se llevará a cabo todavía está por determinar.

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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